Case Studies · benannt und gemessen
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.
Bevor Sie vergleichen12 bewiesene Stories, direkt aus dem Betrieb.Alle Stories ansehen →
Jede Zahl mit Quelle, Zeitraum und dem, was sie nicht sagt: Unsere Zahlen und ihre Geschichten →
Referenzen · benannt, nicht anonymisiert
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.
Einzelne Mandate laufen über Rahmenverträge und Partner. Wo ein Haus keine namentliche Nennung des Projektinhalts wünscht, steht hier nur die Rolle, nicht das Detail.
HauptfallPharma-Auftragsproduktion · Produktions- und Netzplanung
Lichtenheldt entwickelt und produziert Arzneimittel, Medizinprodukte und Kosmetika. Die Planung von Bulk- und Fertigproduktion hing an der Erfahrung weniger Menschen. Heute prüft ein Planungsassistent jede Auftragsliste gegen die realen Constraints des Betriebs und meldet Konflikte, bevor die Linie steht.
Lichtenheldt koordiniert komplexe Produktionsabläufe mit hohen internen Abhängigkeiten, über Produktion, Logistik und Einkauf hinweg. Geplant werden Bulk- und Fertigproduktion sowie die Abfüllung der Bulkwaren.
Zuletzt war die Produktionsplanung fast vollständig auf die Expertise einzelner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter angewiesen. Konflikte fielen oft erst auf, wenn die Linie schon stand, und dann folgte die Umplanung unter Zeitdruck.
Das bestehende Tool zur Steuerung der Produktion wurde um ein KI-System erweitert. Klassische Algorithmen aus dem Operations Research und generative KI arbeiten zusammen: Der Assistent prüft jede Auftragsliste gegen Kapazitäten, Personal, Rüst- und Reinigungszeiten, bevor produziert wird, und sagt Auslastung und Bedarfe voraus.
Reinigungszeit nach A-2233 kollidiert mit Rüstfenster Linie 1. Vorschlag: Reihenfolge tauschen.
Schematische Darstellung des Prinzips, keine Betriebsdaten von Lichtenheldt.
Der Planungsassistent in Zahlen · Planungs-Case, nicht Lichtenheldt
Werte aus einem anderen, anonymen Planungs-Case nach drei Monaten, nicht von Lichtenheldt; der Rückgang spät erkannter Konflikte ist ein typischer Effekt aus Projekten. Messwerte aus dem Produktivbetrieb bei Lichtenheldt veröffentlichen wir nur mit Freigabe des Kunden.
Der Assistent schlägt vor, die Planung gibt frei. Er ersetzt weder das ERP noch die Menschen, die planen: GUS-OS bleibt das führende System, und die Regeln sind nur so gut wie das Wissen, aus dem sie entstehen. Deshalb bewerten die Planerinnen und Planer die Meldungen direkt im System, und dieses Feedback fließt laufend in die Regeln ein.
„Wir optimieren gemeinsam mit skillbyte die Planung unserer Produktionsprozesse durch den gezielten Einsatz von KI. Das skillbyte-Team ist für die Entwicklung einer entsprechenden Lösung in den direkten Austausch mit unseren Fachabteilungen gegangen und hat das Wissen unserer Expertinnen und Experten als Ausgangspunkt herangezogen, statt auf Standard-Tools zurückzugreifen. Das zeigt sich definitiv auch in den Ergebnissen: Unsere individuellen Herausforderungen werden passgenau adressiert, um im Arbeitsalltag merkbar zu entlasten und eine effiziente Produktion zu gewährleisten.“
Herausforderung, Vorgehen, Technologie und Ergebnisse auf vier Seiten, formatiert für Geschäftsführung und Produktionsleitung.
Jede Störung hieß: den einen Experten finden, oder sechs Stunden suchen. Heute fragen die Techniker AskEdda und bekommen die Antwort mit Quelle, direkt in Teams und WhatsApp.
Traditionsreicher Maschinen- und Anlagenbauer aus Hannover mit internationaler Serviceflotte.
Kritisches Störungswissen lag bei wenigen Senior-Technikern, in Mails und Ordnern. Die Renteneintritte 2026 bis 2030 waren absehbar.
AskEdda liest Serviceberichte, Zeichnungen und O-Töne der Experten ein. Techniker fragen in Teams oder WhatsApp, die Antwort kommt mit Quelle und Fundstelle, auditierbar.
Zwei-Wochen-Pilot auf echten Servicefällen: Lösungszeit pro Störung vorher und nachher, dazu die Trefferquote der Antworten. Die −60 % Rückfragen sind ein typischer Effekt aus Projekten, keine veröffentlichte TROESTER-Messung. Danach Rollout, heute strategische Partnerschaft.
AskEdda ersetzt keine Experten, es macht ihr Wissen abrufbar. Was nie aufgeschrieben oder erzählt wurde, findet auch der Assistent nicht; deshalb gehören die O-Töne der Experten zum Aufbau.
„Unser Wissen steckt in SAP-Tabellen, Dokumenten und in den Köpfen der Kollegen. AskEdda führt das zusammen und macht es im Alltag für uns nutzbar. Die Zusammenarbeit mit skillbyte ist dabei erfrischend unkompliziert: kurze Wege, schnelle Reaktionen und ein Team, das wirklich zuhört.“
Lisa Köhlert · Referentin CFO & KI-Managerin · TROESTER GmbH & Co. KG
Handarbeit in jedem CSRD-Zyklus, ohne durchgängigen Nachweis. Heute ist jeder Wert bis zum Ursprungsbeleg nachvollziehbar, prüfungssicher.
Mittelständischer Chemiebetrieb, CSRD-berichtspflichtig.
ESG-Kennzahlen wurden quartalsweise von Hand aus Belegen, Rechnungen und Excel zusammengetragen, in jedem CSRD-Zyklus aufs Neue und ohne durchgängigen Nachweis.
Die ESG-Automatisierung liest Belege automatisch aus, ordnet sie Scope 1, 2 und 3 zu und hält jeden Kennzahlwert bis zum Ursprungsbeleg nachvollziehbar, EU-gehostet.
Ein kompletter CSRD-Zyklus, parallel gerechnet: Stunden manueller Arbeit vorher und nachher, Vollständigkeit des Audit-Trails, Prüfbarkeit je Kennzahl.
Es ersetzt weder Ihr ESG-Tool noch die Prüfung. Es liefert die Werte mit Beleg, damit die Prüfung klicken kann, statt zu suchen.
Drei Wochen bis zum Angebot, und in jeder Kalkulation ein Angstpuffer. Heute füllt das Archiv die Positionen vor, die Kalkulatoren prüfen und geben frei.
Zulieferer im Maschinenbau mit komplexen Sonderanfragen.
Kalkulatoren suchten je Anfrage stundenlang in Altangeboten. Die Time-to-Quote lag bei drei Wochen, und aus Unsicherheit landete ein Angstpuffer in jeder Kalkulation.
Der Angebotsassistent durchsucht das komplette Angebots-Archiv, befüllt Positionen vor und zeigt Marge und Quelle je Position.
Drei Wochen → 4 bis 24 Stunden ist ein typischer Vorher/Nachher-Wert aus unseren Angebotsprojekten, keine veröffentlichte Einzelmessung dieses Zulieferers. Ihre Zahl misst der Pilot an Ihren komplexesten realen Anfragen: Time-to-Quote vorher und nachher.
Er kalkuliert nicht am Team vorbei. Die Kalkulatoren prüfen und geben frei, nichts geht ungeprüft raus.
Jede Bewerbung mit externen Studienleistungen hieß: Zeugnis lesen, Module im Modulhandbuch suchen, ECTS vergleichen, Entscheidung begründen. Genau im Zulassungsfenster, wenn niemand Zeit hat.
Private Hochschule, die externe Studienleistungen im Zulassungsverfahren bewertet und auf ECTS anrechnet.
Hoher manueller Prüf- und Vergleichsaufwand, gebündelt im Zulassungsfenster statt gleichmäßig über das Jahr verteilt.
Eine datenschutzkonforme Dokumentenanalyse extrahiert Noten, Umfänge und Modulbezeichnungen aus Zeugnissen und Transcripts, strukturiert sie und gleicht sie regelbasiert gegen das Modulhandbuch ab.
Weniger Handarbeit im Zulassungsfenster, weniger Fehler beim Vergleich, und die Dokumente verlassen die Hochschule nicht.
Die Entscheidung bleibt beim Prüfungsausschuss. Die Vorarbeit nicht.
Im gesetzlichen Gesundheitswesen entscheidet nicht das Modell, sondern der Betriebsort.
AOK Systems GmbH und ITSCare, das Rechenzentrum im AOK-Umfeld. Im Mittelpunkt stehen Gesundheits- und Sozialdaten.
Wer im Sozialdatenumfeld arbeitet, kann Modelle nicht einfach über eine fremde API ansprechen. Ohne Betrieb im eigenen Haus ist generative KI dort nicht einsetzbar.
Für AOK Systems isolierte AWS-Cloud-Entwicklungsumgebungen in separaten VPCs, automatisiert betrieben über OpenShift, Terraform, ArgoCD, Keycloak sowie AWS ECR und Aurora. Für ITSCare eigene LLM-Instanzen im hochgesicherten Rechenzentrum, für Wissens-Assistenten und automatisierte Vorgangsbearbeitung.
Hier gibt es keine veröffentlichte Kennzahl. Der Nachweis ist der Betrieb selbst: Die Anwendungen laufen, ohne dass Daten das Rechenzentrum verlassen, unter vollständiger Einhaltung der Datenschutzauflagen für Gesundheitsdaten.
Die Infrastruktur allein ist noch kein Anwendungsfall. Sie schafft die Voraussetzung, dass generative KI im Sozialdatenumfeld überhaupt eingesetzt werden darf.
Ein Termin von 60 Minuten: Wir legen einen Bereich und repräsentative Daten fest und definieren die Ziel-KPI. Die Daten liefern Sie größtenteils asynchron. Kein Workshop-Marathon.
Die KI arbeitet auf Ihren echten Daten. Sie sehen Trefferquote, Zeitgewinn und eine klare Entscheidungsvorlage, zum Festpreis. Zeigt der Pilot keinen Hebel, zahlen Sie nichts und behalten den Report.
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.
Zwei Wege, je nachdem, wie weit Sie sind: erst selbst nachrechnen, was der Engpass kostet, oder direkt mit uns auf Ihre Prozesse schauen. Beide sind kostenlos.
Sie bekommen: Ihre Vorher-Zahl, also was der Engpass heute im Jahr kostet, das Einsparpotenzial in Euro und Ihren persönlichen Lösungs-Blueprint.
Sie bekommen:
Masiar IghaniGründer und CEO. Er führt die meisten Erstgespräche selbst und sagt auch, wenn KI nicht die Lösung ist.