Projektübersicht · vollständig synthetische Simulation
Ein realistisches Testlabor, um Unternehmensprozesse zu analysieren, zu automatisieren und den tatsächlichen Nutzen von KI messbar zu machen.
Wir simulieren den technischen Service eines fiktiven Maschinenbauunternehmens, bilden zunächst den bestehenden manuellen Prozess realistisch ab und optimieren ihn anschließend schrittweise.
01 · Der fiktive Case
MusterPack schafft einen realistischen, aber vollständig synthetischen Rahmen. Die Demo ist kein Kundenprojekt und macht keine Aussage über typische Abläufe realer Maschinenbauunternehmen.
MusterPack Verpackungstechnik GmbH
B2B-Hersteller für kundenspezifisch konfigurierte Verpackungsmaschinen. Untersucht wird ausschließlich der technische Kundendienst für die Baureihe MPV-400.
02 · Ausgangslage
Eine Serviceanfrage wandert zwischen Postfach, Tabellen und Dateiablage. Jeder Schritt ist definiert, damit die spätere Baseline reproduzierbar gemessen werden kann.
Warum dieser Prozess interessant ist
Viele manuelle Suchschritte
Informationen auf mehrere Dateien verteilt
Wiederholte Dateneingabe und mögliche Übertragungsfehler
Fehlende oder widersprüchliche Angaben
Priorisierung und Eskalation müssen korrekt erfolgen
Technisches Wissen muss in Dokumenten gefunden werden
Garantie-, Kosten- und Sicherheitsfreigaben dürfen nicht fehlen
Medienbrüche zwischen Mail, Tabellen und Dokumenten
Mögliche Verzögerungen und Fehler
03 · Unser Testlabor
Das Repository bündelt Wissen, Daten, Dokumente und Qualitätssicherung. Laufzeitumgebung und Prozessautomatisierung gehören bewusst noch nicht dazu.
Versionierte Regeln, synthetische Artefakte, Generatoren und Prüfnachweise bilden eine reproduzierbare Wissens- und Datenbasis.
04 · Aufbau eines Referenzfalls
Diese Trennung verhindert, dass Mensch, Regelwerk oder KI die erwartete Lösung während eines Testdurchlaufs sehen.
RF-00X/ ├─ input/ │ ├─ initial.eml │ └─ attachments/ ├─ scripted-events/ ├─ expected/ │ └─ ground-truth.json └─ review/ └─ review-record.json
Das sieht der Mitarbeiter oder später die Automatisierung: Eingangsmail und zugehörige Anhänge.
Spätere Kundenantworten und zeitgesteuerte Ereignisse werden erst zum vorgesehenen Zeitpunkt zugestellt.
Die getrennte korrekte Sollbearbeitung für Klasse, Priorität, Pflichtfelder, Freigaben und Abschluss.
Dokumentiert, ob der Fall aus sichtbaren Daten eindeutig und regelkonform lösbar ist.
05 · Die vier Pilotfälle
Die Karten zeigen nur Aufgabe und Prüfziel – nicht den vollständigen Goldstandard.
06 · Qualitätssicherung
Automatische Kontrollen und getrennte Reviews haben konkrete fachliche und strukturelle Fehler sichtbar gemacht. Die Korrekturen wurden erneut geprüft.
07 · Was die VM später macht
Die mögliche Umgebung ist fachlich umrissen, aber noch nicht implementiert. Toolauswahl, Betriebssystem und Komponenten sind vor der Umsetzung zu entscheiden.
Das Repository ist heute Bauplan und Datensatz. Die VM wird daraus eine praktisch benutzbare Unternehmenssimulation machen.
08 · Geplanter praktischer Ablauf
Der Zyklus trennt Baseline, Audit, deterministische Automatisierung, KI und begrenzte Agentik. So bleibt sichtbar, welche Stufe welchen Effekt erzeugt.
09 · AI & Automation Audit
Aus Prozessbeobachtung, Datenquellen, Interviews, Dokumenten und vorhandenen Systemen kann eine priorisierte Landkarte entstehen. Im Company AI Lab ist dieser Audit aktuell Konzept – noch keine praktische Leistung oder Implementierung.
10 · Zielbild der Optimierung
Ein möglicher späterer Zielprozess kombiniert Regeln, Systemautomatisierung, KI-Assistenz und eine verpflichtende menschliche Freigabe für riskante oder haftungsrelevante Schritte.
Pflichtfelder, Formate, Statusübergänge, Prioritätsmerkmale und Freigabepflichten zuverlässig prüfen.
Vorgänge anlegen, Daten übertragen, Fristen überwachen und freigegebene Abläufe synchronisieren.
E-Mails und Anhänge klassifizieren, Informationen extrahieren, Wissen suchen und Entwürfe vorbereiten.
Nur mit erlaubten Werkzeugen, Limits, Audit-Trail, Abbruchbedingungen und menschlicher Freigabe.
11 · Was wir am Ende zeigen wollen
„Ein KI-Agent kann irgendwie einen Servicefall bearbeiten.“
„Ein konkret definierter Unternehmensprozess kann auf Basis identischer Testfälle nachvollziehbar analysiert, verbessert und gemessen werden.“
12 · Aktueller Stand & nächster Schritt
Das aktuelle Pilot-Gate wird nicht übersprungen. Erst nach der dokumentierten Entscheidung kann der Datensatz ausgebaut und die praktische Umgebung vorbereitet werden.
Vier vollständige Pilotfälle vorhanden.
RF-001 bis RF-004 sind fachlich innerhalb der Simulation plausibilisiert.
Menschliche Ausbauentscheidung.
Die übrigen 20 Referenzfälle sind noch nicht erstellt und bleiben bis zur Freigabe gesperrt.
MusterPack-Demo-VM konzipieren und auf Proxmox aufbauen.
Erst nach geklärten technischen Entscheidungen und innerhalb der Sicherheitsgrenzen.
Manuellen Prozess durchführen und Baseline messen.
Danach: Audit → Automatisierung → KI → Agentik → Vorher/Nachher.