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KI in der Industrie www markttechnik de 47 2025 42 Viele Industrieunternehmen haben hochkomplexe oft langlebige Produkte Welche Rolle spielt KI bei der Identifikation von Verkaufschancen und der Priorisierung von Leads in diesem Kontext? Bei langen Lebenszyklen ist Kontext der Hebel KI reichert Leads automatisch an – von Account-Informationen über installierte Basis und Nutzungsintensität bis zu Signalen wie Ausschreibungen Standortund Personalwechsel bilden die Basis Darauf aufbauend priorisieren wir nicht mehr allein nach Größe sondern nach Wert × Gewinnwahrscheinlichkeit × Timing So werden Austauschund Modernisierungsfenster sichtbar noch bevor der Kunde aktiv wird Das Ergebnis Der Vertrieb geht besser vorbereitet in Gespräche reduziert Streuverluste und entwickelt sich vom reinen Abwickler zum proaktiven Geschäftspartner Welche konkreten Tools oder Anwendungsfälle sehen Sie derzeit im Einsatz – etwa bei der Erstellung von Angeboten im Aftersales oder beim Management von Bestandskunden? Überall dort wo Komplexität bremst stiftet KI Nutzen In der Angebotsarbeit unterstützt ein Co-Pilot die Konfiguration plausibilisiert Varianten und erzeugt saubere konsistente Texte – der Vertrieb fokussiert auf die Argumentation nicht auf Formatierung Im Aftersales schlägt KI die Next Best Action vor – von präventiven Servicehinweisen bis zum sinnvollsten Ersatzteil-Bundle Im Bestandskundenmanagement helfen Playbooks Erneuerungen Retrofit oder Cross-Sell zur richtigen Zeit anzustoßen Spürbar wird das im Alltag an zwei Kennzahlen Schlagzahl mehr qualifizierte Termine durch automatisierte Recherche Monitoring und personalisierte Outbound-Serien und Schlagkraft bessere Termine und höhere Abschlussquoten durch tiefere Vorbereitung und klare »Nächste Schritte« Wo sehen Sie aktuell die größten Hemmnisse bei der Einführung KIbasierter Vertriebsanwendungen – und welche Erfolgsfaktoren sind entscheidend damit die Produktion davon messbar profitiert? Die Bremsen liegen selten in der Technologie sondern in Daten Organisation und Haltung Silos zwischen CRM ERP und Service Angst vor Kontrollverlust zu viele Experimente ohne klaren Business Case Meine Empfehlung vom AIenabled-Denken »wir schrauben KI an bestehende Prozesse« zum AInative-Ansatz wechseln Das heißt Vertriebsprozesse für das KI-Zeitalter neu entwerfen Was macht die Maschine? Was macht der Mensch? Wie fließt Feedback ins Lernen zurück? Erfolgsfaktoren sind klar ein gemeinsames Objektund Datenmodell über Sales Produktion und Finance No-Regret-Automatisierungen zuerst Governance für Qualität Security und Audit und vor allem Enablement – Rollen Anreize Spielregeln Wenn das steht sieht auch die Produktion den Effekt in Beständen Durchlaufzeiten und Liefertreue Inwieweit kann der Einsatz von KI im Vertrieb zu spürbaren Verbesserungen in der Produktionsplanung oder -steuerung führen? Können Sie dafür konkrete Praxisbeispiele nennen? Der Mehrwert ist direkt messbar Genauere Absatzprognosen reduzieren Überproduktion und Bestände frühere Transparenz über Varianten und Lead-Times ermöglicht eine bessere Kapazitätsplanung In Projekten speisen wir Angebotsdaten – Konfiguration Preislogik Abschlusswahrscheinlichkeit – früh in Produktionssimulationen ein Ein Rolling Forecast wird wöchentlich aktualisiert Abweichungen erklärt das System automatisch und leitet Gegenmaßnahmen ab Serviceund Abwanderungs-Signale laufen als Korrektiv in den Prozess Das Ergebnis sind stabilere Pläne weniger Feuerwehr-Einsätze und eine spürbar höhere Liefertreue – ohne Kompromisse bei der Kundennähe Die Fragen stellte Andreas Knoll Für Software-Datenund KI-Modell-Management Komplette Edgeto-Cloud-Lösung aicas Anbieter von Embedded-Softwarelösungen und Realtime-Datenmanagement hat die weltweite Einführung seiner »aicas EdgeSuite« angekündigt einer Edgeto-Cloud-Lösung für integriertes Management von Software Daten und KI-Modellen Die aicas EdgeSuite ist eine modulare Edgeto-Cloud-Infrastruktur die Software-Datenund KI-Modell-Management in einer einzigen Lösung vereint Mit der aicas EdgeSuite können Unternehmen Entwicklungsprozesse beschleunigen KI-Anwendungen von Pilotprojekten auf globale Rollouts hochskalieren und die Systemleistung kontinuierlich und bei voller Kontrolle über ihre Edge-Systeme verbessern »Edge AI bedeutet mehr als nur Deployment Es geht um kontinuierliche Verbesserung« erläutert Dr James J Hunt Mitgründer CEO und CTO von aicas »Mit der EdgeSuite bieten wir Unternehmen die Infrastruktur um ihre Edgeund Edge-AI-Anwendungen in einem geschlossenen Kreislauf zu managen beobachten entwickeln deployen nutzen und optimieren So lassen sich Entwicklungszyklen verkürzen Kosten senken und Innovationen ohne Unterbrechung skalieren « Die aicas EdgeSuite ist auf Flexibilität Zuverlässigkeit und Realtime-Performance ausgerichtet Sie eignet sich besonders für mobile verteilte oder sicherheitskritische Systeme Ob in Fabriken in autonomen