Whitepaper · Maschinenbau
Excel-Daten, die mit KI rechnen statt raten.
Fachleitfaden für Einkauf, Vertrieb, Materialplanung und Controlling im Maschinen- und Anlagenbau: die vier Pain-Cluster, warum Excel, Microsoft Copilot und ChatGPT an großen Tabellen scheitern – und der Vier-Schritt-Weg von der Datei zur geprüften Auswertung. Tragen Sie sich ein – Sie erhalten das Whitepaper direkt per E-Mail.
Executive Summary
Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau steht 2026 unter Effizienzdruck: 83 Prozent nennen Kostendruck als größtes Wachstumshemmnis, 22.000 Stellen wurden 2025 abgebaut. KI ist längst angekommen – rund 40 Prozent der Branche nutzen sie –, aber nur 7 Prozent haben generative KI unternehmensweit skaliert. Der Grund ist selten die Technologie, sondern die Datengrundlage: Wissen liegt in Excel-Inseln, SAP-Exporten, Angebots-Ordnern und Stücklisten – fragmentiert und nicht dateiübergreifend auswertbar.
Der Leitfaden beschreibt die Pain Points, die in Einkauf, Vertrieb, Materialplanung und Controlling am stärksten drücken – und einen konkreten, datensouveränen Lösungsweg: aus den vorhandenen Excel-Dateien automatisiert ein geprüftes Datenmodell machen, das im Human-in-the-Loop bestätigt wird. Berechnet statt geraten, mit Quelle.