Projektierung und technischer Vertrieb mit KI im Maschinen- und Anlagenbau

Circulonix Produktvisualisierung

Partner und Unterstützer

Anwendungsfälle

Projektierung und technischer Vertrieb kundenspezifischer Systemlösungen

Sie entwickeln kundenspezifische Förder- bzw. Transportsysteme oder Maschinen und Anlagen sowie verfahrenstechnische Systeme.

Jeder Kunde erhält eine individuelle Lösung.

Diese entsteht häufig aus bestehenden Modulen, projektspezifischen Anpassungen und Neuentwicklungen.

Förder- bzw. Transportsysteme

Förder- bzw. Transportsysteme

Maschinen und Anlagen

Maschinen und Anlagen

Verfahrenstechnische Systeme

Verfahrenstechnische Systeme

Projektierung & technischer Vertrieb

Von Kundenanfragen zu individuellen Systemlösungen

Circulonix verknüpft bestehendes Projektwissen zu individuellen Lösungsangeboten. Für neue Kundenanfragen werden passende Module aus bereits realisierten Projekten erkannt und zu neuen Systemlösungen verbunden.

Baukastenentwicklung

KI-basierte modulare Baukastenentwicklung

Sondermaschinen- und Anlagenbauer haben häufig über Jahre hinweg projektbasierte kundenspezifische Lösungen entwickelt. Circulonix analysiert Projektordner, Stücklisten und technische Dokumente, erkennt wiederkehrende Module und unterstützt so den Aufbau eines modularen Baukastens.

Herausforderung

Engineer to Order

Standardkonfiguratoren greifen zu kurz

Configure-Price-Quote-Software strukturiert Lösungen nach festen Regeln. Im Maschinen- und Anlagenbau sind diese Standardkonfiguratoren nicht flexibel genug, um die Vielzahl kundenspezifischer Anfragen und technischer Anpassungen abzubilden.

Projektwissen liegt in Ordnerstrukturen

Angebote und Kalkulationen liegen in Projektordnern der Projektierung und des technischen Vertriebs. Stücklisten liegen in ERP- und PLM-Systemen. Das macht die Wiederverwendung dieses wertvollen Wissens schwierig.

Variantenkomplexität wächst

Jede Kundenanfrage und jede projektbasierte Neuentwicklung kann zusätzliche Varianten erzeugen. Zu viele Varianten schaffen Komplexität, Abstimmungsaufwand und Folgekosten - besonders wenn Module und Schnittstellenregeln nicht klar definiert sind.

Erfahrungswissen ist entscheidend

Oft gab es bereits ähnliche Projekte, Module oder Lösungsansätze. Dieses Wissen muss über Abstimmungsschleifen wieder zusammengetragen werden.

Lösung

KI-Agenten und Knowledge Graphen erfassen Ihr Entwicklungswissen.

Ihr bestehendes Projektwissen aus Ordnerstrukturen sowie PLM- und ERP-Systemen wird extrahiert, analysiert und in eine strukturierte Wissensbasis überführt. Unterschiedliche Eingabeformate wie Dokumente, Stücklisten, Zeichnungen, Tabellen und Systemdaten können darin abgelegt werden.

Diese Grundlage ermöglicht technische Synthese und Schlussfolgerungen, um mit KI-Agenten modulare Baukästen zu entwickeln oder Kundenanfragen in Projektierung und technischem Vertrieb zu bearbeiten.

Ordner mit Dokumenten
PLM / ERP

Technologie

Animierter Knowledge Graph Ein Knowledge Graph aus leuchtenden Knoten und Verbindungen strukturiert Entwicklungswissen.
Baukastenentwicklung
Projektierung & Angebotserstellung

Ihr Ergebnis

Mehr Module wiederverwenden

Schneller auf Anfragen reagieren

Variantenkomplexität beherrschen

Alleinstellung

Ein KI-System mit Entwicklungswissen

Circulonix

User Interface Agenten Graph

Verarbeitet Entwicklungsinformationen

Texte, Strukturdiagramme, Zeichnungen, CAD-Daten

Deduziert Systemzusammenhänge

Verknüpft Wissen zu neuen Lösungen

Prüft Lösungen und verbessert iterativ

Chatbot

RAG Prompt(s)

Antworten im Chat

Dokumente lesen

Auszeichnungen

Exzellente Technologie

Unsere Arbeit im Bereich Engineering Intelligence wurde ausgezeichnet.

AI Incubator Award

Cyber Valley AI Incubator

Auszeichnung für KI-Innovationen aus dem Cyber Valley.

Startup Award

Prostep ivip Symposium

Startup Award vom Konsortium für digitales Engineering und Produktdaten.

FAQ

Häufige Fragen

Für wen ist Circulonix gedacht? +

Circulonix richtet sich an Maschinen- und Anlagenbauer, insbesondere im Sondermaschinenbau, die kundenspezifische Systemlösungen auf Basis bestehender Module und projektspezifischer Entwicklung erstellen. Besonders relevant ist der Ansatz für Unternehmen mit gewachsenen Projektstrukturen, vielen Varianten und technischem Erfahrungswissen in Vertrieb, Projektierung und Engineering.

Welche Datenquellen können angebunden werden? +

Typische Datenquellen sind PDF-Dokumente mit Anforderungen, Angeboten und technischen Beschreibungen, Excel-Tabellen mit Kostenkalkulationen oder Taktzeitberechnungen sowie Stücklisten aus PLM- und ERP-Systemen. Auch Projektordner, Angebotsdokumente und weitere unstrukturierte technische Unterlagen können berücksichtigt werden. Spezifische Integrationen mit ERP- oder PLM-Systemen können individuell geprüft werden.

Wie startet ein Pilotprojekt? +

Ein Pilotprojekt startet mit einer gemeinsamen Analyse Ihrer Anforderungen, Prozesse und vorhandenen Daten. Dabei prüfen wir insbesondere, welche unstrukturierten Dokumente, Projektordner, Angebotsunterlagen, Kalkulationen und Stücklisten für den Anwendungsfall relevant sind. Anschließend werden die Daten strukturiert in das System überführt, erste Ergebnisse validiert und das Interface bei Bedarf an Ihre Produkte, Prozesse und Nutzergruppen angepasst. Danach kann die Einführung schrittweise erfolgen - inklusive Schulung, Lernmaterialien und optionaler Integration in Ihre bestehende Systemlandschaft.

Muss die bestehende IT-Landschaft ersetzt werden? +

Nein. Circulonix ist darauf ausgelegt, bestehende Datenquellen und Systeme nutzbar zu machen, statt sie zu ersetzen. Vorhandene ERP-, PLM- und Dokumentenstrukturen können je nach Pilotumfang angebunden oder zunächst über ausgewählte Datenexporte analysiert werden. Ziel ist ein pragmatischer Einstieg, der sich an Ihrer bestehenden Systemlandschaft orientiert.

Wie schnell lassen sich erste Ergebnisse bewerten? +

Bereits in einer frühen Pilotphase lässt sich prüfen, wie gut vorhandene Daten für die Erkennung von Modulen, Varianten, Anforderungen und Referenzlösungen geeignet sind. Dadurch entsteht schnell Transparenz darüber, welche Potenziale realistisch sind und welche Datenbasis für eine spätere Skalierung benötigt wird.

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