![Three business professionals stand together in a modern, glass-walled office with purple digital graphics surrounding them. The text "IHR BUSINESS [AI]" is displayed at the bottom of the image.](https://expleo.com/global/de/wp-content/uploads/2025/09/expelo_declikv_site6-300x169.jpg)
Von Möglichkeiten zu Lösungen mit Wachstumspotential
Wochen → Tage
Schnellere KI-gestützte Zuordnung von Anforderungen
End-to-end
Von Geschäftsanforderungen und POCs bis zu produktionsreifen KI-Lösungen
Im großen Maßstab
KI im Engineering und in industriellen Abläufen eingesetzt
KI auf die Schiene bringen: Expleo unterstützte einen weltweit führenden Anbieter von Schienenverkehrssystemen beim Aufbau und bei der Skalierung einer „AI-Factory“. Sie überführt vielfältige Geschäftsanforderungen in produktionsreife KI-Lösungen, steigert die Effizienz, beschleunigt komplexe Prozesse und verbessert die Qualität sowie die Zugänglichkeit von Informationen im gesamten Unternehmen.
Wer ist der Kunde?
Unser Kunde ist ein weltweit führender Anbieter von Schienenverkehrssystemen, der Schienenfahrzeuge, Signaltechnik und integrierte Mobilitätslösungen entwickelt und liefert. Seine komplexen, Engineering-intensiven Aktivitäten umfassen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg große Mengen technischer Daten und Anforderungen.
Was war die Herausforderung?
Der Kunde wollte KI im gesamten Unternehmen nutzen und eine wachsende Zahl von Geschäftsanforderungen aus verschiedenen Abteilungen in zuverlässige, produktionsreife Lösungen überführen. Diese Anforderungen betrafen komplexe, zeitaufwendige Tätigkeiten wie Ausschreibungs- und Anforderungsmanagement, den Zugriff auf technisches Wissen, das Testreporting und die Produktionsabläufe.
Die Herausforderung ging über die Entwicklung einzelner KI-Tools hinaus. Der Kunde benötigte ein skalierbares Delivery-Modell, mit dem sich neue Anwendungsfälle bewerten, ihr Nutzen nachweisen, die vielversprechendsten Lösungen entwickeln und industrialisieren sowie in bestehende Systeme und Prozesse integrieren lassen – ohne die vorhandene IT-Landschaft zu ersetzen.
Wie sah die Lösung von Expleo aus?
Expleo etablierte eine skalierbare „AI-Factory“, in der KI-Ingenieure, Business-Analysts, Tech-Leads und Architektur-Experten in agilen Teams zusammenarbeiten. In enger Partnerschaft mit den internen Teams des Kunden unterstützen die Expleo-Teams den gesamten KI-Lebenszyklus – von der Bewertung der Geschäftsanforderungen und POCs über die individuelle Entwicklung und Integration bis hin zur Bereitstellung und Überwachung produktionsreifer Lösungen.
Die Teams vereinen Expertise in generativer KI und LLMs, RAG- und agentischen Architekturen, Machine-Learning und Deep-Learning, Data-Engineering, der Entwicklung proprietärer Modelle sowie Cloud-Architektur. Dieses flexible Partnerschaftsmodell ermöglicht es Expleo, unterschiedliche Anwendungsfälle parallel zu bearbeiten und sich an veränderte Prioritäten anzupassen.
Wie hat diese Lösung geholfen?
Die AI Factory hat es unserem Kunden ermöglicht, mehrere KI-Lösungen zu entwickeln und einzusetzen:
- Ausschreibungs- und Anforderungsmanagement: KI extrahiert, klassifiziert und verschlagwortet Anforderungen aus komplexen Ausschreibungsunterlagen, ordnet sie den relevanten Engineering- oder Business-Teams zu und überträgt sie in das DOORS-Anforderungsmanagementsystem des Kunden.
- Unternehmensweiter Wissensassistent: Durch die Kombination von RAG und Knowledge-Graphs erhalten Mitarbeitende über einen dialogorientierten Assistenten einen präziseren, kontextbezogenen Zugriff auf internes Wissen und Projektanforderungen.
- Automatisiertes Testreporting: Informationen werden aus heterogenen Datenquellen extrahiert, um auf Basis vordefinierter Vorlagen automatisch konsistente Testberichte zu erstellen.
- KI-gestützte Produktionsabläufe: Mitarbeitende in der Fertigung können Probleme per Spracheingabe melden. Dabei werden automatisch strukturierte Problemberichte erstellt und auf Grundlage früherer Erfahrungen Maßnahmen vorgeschlagen.
- Ähnlichkeitssuche für CAD-Daten: Komplexe 3D-CAD-Dateien werden indexiert und analysiert, um beim Erstellen von Stücklisten ähnliche schon vorhandene Komponenten zu identifizieren und so die Wiederverwendung bestehender Konstruktionen und Bauteile zu unterstützen.
Der Umfang der Partnerschaft ist mit wachsendem Vertrauen und steigender Nachfrage gewachsen. Die 2024 gestartete „AI-Factory“ beim Kunden wurde auf acht parallel arbeitende Teams ausgebaut, die eine sich kontinuierlich weiterentwickelnde Pipeline von KI-Anwendungsfällen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen bearbeiten.
Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Die AI Factory hilft unserem Kunden, Prozesse zu beschleunigen, manuellen Aufwand zu reduzieren und die Qualität sowie Zugänglichkeit von Informationen zu verbessern. Die KI-gestützte Zuordnung von Anforderungen kann einen Prozess, der für erfahrene Ingenieure zuvor mehrere Wochen dauerte, auf wenige Tage verkürzen. Gleichzeitig erleichtern Wissensassistenten den Zugriff auf internes Know-how. In der Fertigung können Mitarbeitende dank Spracheingabe Probleme direkt melden, ohne Informationen in eine Anwendung eintippen zu müssen. Zugleich lassen sich gewonnene Erkenntnisse besser erfassen und wiederverwenden.
Die „AI-Factory“ bietet einen wiederholbaren Rahmen, um KI-Potenziale zu nutzen. Neue Ideen können mithilfe von POCs schnell bewertet und anschließend industrialisiert werden, sobald Nutzen und Machbarkeit nachgewiesen sind. Nach der Bereitstellung werden Nutzung, Leistung, Nutzerfeedback und Betriebskosten überwacht – einschließlich des Token- und Ressourcenverbrauchs von LLMs. Damit entsteht die Grundlage, den Mehrwert zu verfolgen und die Lösungen kontinuierlich zu optimieren.
Könnte dieses Modell auch für mich funktionieren?
Ja. Das AI-Factory-Modell eignet sich insbesondere für Unternehmen mit komplexen Engineering- oder Industrieprozessen, großen und verteilten Wissensbeständen, dokumentenintensiven Abläufen und erheblichen Mengen technischer Daten. Es bietet Unternehmen eine skalierbare und flexible KI-Kompetenz, die auf veränderte Prioritäten reagieren kann und gleichzeitig einen klaren Fokus auf Akzeptanz, Kostenkontrolle und Return on Investment legt.
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