CASE-STUDIES®
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Wir zeigen keine Folien, sondern Messwerte. Jeder Case beginnt mit einem 2-Wochen-Pilot auf echten Daten, und endet mit einer Zahl, die der CFO versteht.
· dazu Deutsche Bahn, Deutsche Telekom, Lufthansa, Deutsche Börse, AOK Systems und ITSCare, Bundespresseamt, BWI, RTL, Funke, Lichtenheldt und COTESA.
Das Wissen der besten Leute, abrufbar bevor es in Rente geht.
Kritisches Service-Wissen steckte in wenigen Köpfen, Mails und Ordnern. Jede Störung hieß: den einen Experten finden, oder sechs Stunden suchen. edda, unser Wissensassistent, liest Service-Logs, Zeichnungen und O-Töne, und liefert die Antwort mit Quelle direkt in Teams und WhatsApp.
„Wir wollten kein weiteres Wiki. skillbyte hat in zwei Wochen auf unseren echten Daten gezeigt, dass es funktioniert."
Head of Service · TROESTER GmbH & Co. KG
„Die Zusammenarbeit mit skillbyte verschafft uns direkten Zugang zu exzellenter KI-Technologie. Gemeinsam wollen wir Produktions- und Verwaltungsprozesse noch intelligenter und effizienter gestalten."
Thomas Holzer · CEOMehr Details zum Case
Ausgangslage
Traditionsreicher Maschinen- und Anlagenbauer aus Hannover, internationale Serviceflotte. Kritisches Störungswissen lag bei wenigen Senior-Technikern; Renteneintritte 2026–2030 absehbar.
Lösung im Detail
Der Wissensassistent liest Serviceberichte, Zeichnungen und O-Töne der Experten ein. Techniker fragen in Teams oder WhatsApp, die Antwort kommt mit Quelle und Fundstelle, auditierbar.
So wurde gemessen
Zwei-Wochen-Pilot auf echten Servicefällen: Lösungszeit pro Störung vorher/nachher, Trefferquote der Antworten, Rückfragen an Experten. Danach Rollout, heute strategische Partnerschaft.
Konflikte sehen, bevor die Linie steht.
Geplant wurde in gewachsenen Excel-Listen; Konflikte zwischen Auftrag, Material und Kapazität fielen erst beim Stillstand auf, im Schnitt mehrfach pro Monat à ~4.500 €/h. Der Planungsassistent sitzt vor dem bestehenden ERP und macht Konflikte Tage vor der Eskalation sichtbar, ohne Systemwechsel.
„Wir optimieren gemeinsam mit skillbyte die Planung unserer Produktionsprozesse, passgenau auf unsere Herausforderungen."
Andrea Schulz-Ayecke · Lichtenheldt GmbH
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Ausgangslage
Lohnfertiger mit eng getakteter Produktion. Planung in gewachsenen Excel-Listen, Konflikte zwischen Auftrag, Material und Kapazität wurden erst am Band sichtbar.
Lösung im Detail
Der Planungsassistent sitzt vor dem bestehenden ERP, führt Aufträge, Material und Kapazität zusammen und meldet Konflikte Tage vor der Eskalation, mit Begründung.
So wurde gemessen
Pilot auf realen Auftragsdaten: OTD vorher/nachher, Anteil spät erkannter Konflikte, Stunden manueller Plausibilisierung pro Woche.
Vom Ordner-Chaos zum Audit-Trail bis zum Beleg.
ESG-Kennzahlen wurden quartalsweise von Hand aus Belegen, Rechnungen und Excel zusammengetragen, 120 Stunden pro CSRD-Zyklus, ohne durchgängigen Nachweis. Die ESG-Automatisierung liest Belege automatisch aus, rechnet Scope 1/2/3 und hält jeden Wert bis zum Beleg nachvollziehbar, prüfungssicher.
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Ausgangslage
Mittelständischer Chemiebetrieb, CSRD-berichtspflichtig. ESG-Kennzahlen wurden quartalsweise von Hand aus Belegen, Rechnungen und Excel zusammengetragen, ohne durchgängigen Nachweis.
Lösung im Detail
Die ESG-Automatisierung liest Belege automatisch aus, ordnet sie Scope 1/2/3 zu und hält jeden Kennzahlwert bis zum Ursprungsbeleg nachvollziehbar, prüfungssicher und EU-gehostet.
So wurde gemessen
Ein kompletter CSRD-Zyklus parallel gerechnet: Stunden manueller Arbeit vorher/nachher, Vollständigkeit des Audit-Trails, Prüfbarkeit je Kennzahl.
Nicht am Preis verloren, an der Uhr. Bis das Archiv mitarbeitet.
Time-to-Quote lag bei drei Wochen, mit 15 % Angstpuffer in jeder Kalkulation. Der Angebotsassistent durchsucht alte Angebote, füllt Positionen vor und macht die Marge je Position sichtbar, die Kalkulatoren prüfen und geben frei.
„Wir optimieren mit skillbyte unsere Prozesse durch den gezielten Einsatz von KI, passgenau adressiert."
Lisa Köhlert · TROESTER GmbH & Co. KG
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Ausgangslage
Zulieferer mit komplexen Sonderanfragen. Kalkulatoren suchten je RFQ stundenlang in Altangeboten; aus Unsicherheit landete ein Angstpuffer von ~15 % in jeder Kalkulation.
Lösung im Detail
Der Angebotsassistent durchsucht das komplette Angebots-Archiv, befüllt Positionen vor und zeigt Marge und Quelle je Position. Kalkulatoren prüfen und geben frei, nichts geht ungeprüft raus.
So wurde gemessen
Pilot an den komplexesten realen RFQs: Time-to-Quote vorher/nachher, Suchaufwand pro Anfrage, Angebote pro Team und Woche.
Zeugnisse lesen, Module vergleichen, anrechnen. Nur nicht mehr von Hand.
Jede Bewerbung mit externen Studienleistungen hieß: Zeugnis lesen, Module im Modulhandbuch suchen, ECTS vergleichen, Entscheidung begründen. Das kostet im Zulassungsfenster genau die Zeit, die niemand hat. Wir extrahieren die Leistungen aus den Bewerbungsdokumenten, strukturieren sie und gleichen sie regelbasiert gegen das Modulhandbuch ab.
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Ausgangslage
Hoher manueller Prüf- und Vergleichsaufwand bei der Bewertung und ECTS-Anrechnung externer Studienleistungen. Der Aufwand fällt gebündelt im Zulassungsfenster an, nicht gleichmäßig über das Jahr.
Lösung im Detail
Datenschutzkonforme Dokumentenanalyse extrahiert Noten, Umfänge und Modulbezeichnungen aus Zeugnissen und Transcripts, strukturiert sie und gleicht sie regelbasiert gegen das Modulhandbuch ab. Die Entscheidung bleibt beim Prüfungsausschuss, die Vorarbeit nicht.
Ergebnis
Erhebliche Beschleunigung der Zulassung, deutlich verringerte Fehlerquote beim Vergleich und Einhaltung der Datenschutzstandards, weil die Dokumente die Hochschule nicht verlassen.
Generative KI im eigenen Rechenzentrum, weil Sozialdaten das Haus nicht verlassen.
Im gesetzlichen Gesundheitswesen entscheidet nicht das Modell, sondern der Betriebsort. Für AOK Systems haben wir isolierte Cloud-Entwicklungsumgebungen in separaten VPCs konzipiert und betrieben. Für ITSCare, das Rechenzentrum im AOK-Umfeld, haben wir eigene LLM-Instanzen im hochgesicherten Rechenzentrum aufgesetzt, damit Wissens-Assistenten und Vorgangsbearbeitung ohne Datenabfluss nach außen laufen.
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AOK Systems GmbH
Konzeption und Bereitstellung isolierter AWS-Cloud-Entwicklungsumgebungen in separaten VPCs. Automatisierter Betrieb über OpenShift, Terraform, ArgoCD, Keycloak sowie AWS ECR und Aurora, unter vollständiger Einhaltung der Datenschutzauflagen für Gesundheitsdaten.
ITSCare · AOK Rechenzentrum
Aufsetzen und Betrieb eigener LLM-Instanzen im hochgesicherten Rechenzentrum. Anwendungsfälle sind Wissens-Assistenten und automatisierte Vorgangsbearbeitung, ohne dass Daten das Rechenzentrum verlassen.
Warum das zählt
Wer im Sozialdatenumfeld arbeitet, kann Modelle nicht einfach über eine fremde API ansprechen. Der Betrieb im eigenen Haus ist die Voraussetzung dafür, dass generative KI dort überhaupt eingesetzt werden darf.
Nicht jedes Mandat endet in einer veröffentlichten Kennzahl. Diese Häuser haben uns Systeme anvertraut, bei denen Ausfall, Prüfung oder Datenschutzverstoß keine Option sind. Wir nennen deshalb, was gebaut wurde, statt eine Zahl zu erfinden.
Referenzen · benannt, nicht anonymisiert
Zwölf Häuser, bei denen Ausfall, Prüfung oder Datenschutzverstoß keine Option sind.
Einzelne Mandate laufen über Rahmenverträge und Partner. Wo ein Haus keine namentliche Nennung des Projektinhalts wünscht, steht hier nur die Rolle, nicht das Detail.
Woche 1 Scoping auf echten Daten
60 Minuten Scoping-Termin: Wir legen einen Bereich und repräsentative Daten fest, definieren die Ziel-KPI, und Sie liefern die Daten größtenteils asynchron. Kein Workshop-Marathon.
Woche 2 Live-Probe und Readiness-Bericht
Die KI arbeitet auf Ihren echten Daten. Sie sehen Trefferquote, Zeitgewinn und eine klare Entscheidungsvorlage, zum Festpreis, ohne Großprojekt. Zeigt der Pilot keinen Hebel, zahlen Sie nichts und behalten den Report.
Danach Rollout in Wochen, nicht Quartalen
Ausweitung auf weitere Linien, Standorte und Use-Cases. Jede Antwort mit Quelle, EU-Hosting, DSGVO-konform, und messbar an der KPI, die im Pilot definiert wurde.
Der nächste Case auf dieser Seite kann Ihrer sein.
In fünf Minuten diagnostiziert einer der vier Checks Ihren größten Engpass und beziffert das Potenzial. Oder Sie gehen direkt ins Gespräch: 30 Minuten mit dem Gründer, Sie gehen mit einem Fahrplan raus.