Module, die Ihre Möglichkeiten so erweitern, dass Sie wie ein deutlich größeres Unternehmen agieren.

Ihr Erfahrungswissen ist Ihr größter Wert.
Wir machen es nutzbar.

Cassel Industrial AI erfasst jahrzehntelanges Produkt-Know-how aus Ihren unstrukturierten Daten, entwickelt agentische, RAG-gestützte KI-Systeme und gestaltet Arbeitsabläufe neu — damit Ihre Ingenieure, Servicetechniker, Vertriebsteams und Ihr Marketing wirklich anders arbeiten.

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Was wir tun

Wir erfassen jahrzehntelanges Produkt-Know-how und entwickeln agentische, RAG-gestützte KI-Systeme, die verändern, wie Hersteller arbeiten.

Module, die Ihre Möglichkeiten so erweitern, dass Sie wie ein deutlich größeres Unternehmen agieren. 5–50 Mio. € Umsatz · Wissenssicherung · Workflow-Neugestaltung

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Unser Gründer

Gegründet von einem Technologie-Unternehmer, der 30 Jahre lang Industrieausrüstung entwickelt, produziert und vertrieben hat — und KI heute auf genau die Domäne anwendet, die er am besten kennt.

Cord Cassel Gründer, Cassel Industrial AI

Das Problem

Sechs Kräfte, die eine Transformation erfordern

Jede Kraft ist für sich genommen bedeutend. Zusammen entsteht ein strategisches Umfeld, in dem Nichtstun das größere Risiko ist.

Kraft 01

Verlust von Produktwissen

80 % des organisationalen Wissens ist implizites Wissen. Wenn Ihre besten Ingenieure, Servicetechniker und Anwendungsexperten das Unternehmen verlassen, gehen Jahrzehnte an Konstruktionslogik, Konfigurationswissen und Felderfahrung unwiederbringlich verloren.

70.000 €–230.000 € pro erfahrener Fachkraft, die verloren geht

Kraft 02

Belastung durch Außendienst & Support

Ihre besten Servicetechniker tragen jahrzehntelange diagnostische Mustererkennung in sich. Mit wachsender installierter Basis wächst das Supportwissen schneller, als ein Team es pflegen kann. Die Erstlösungsquote hängt davon ab, die eine Person zu erreichen, die einen bestimmten Fehler schon einmal gesehen hat.

90.000 €–370.000 €/Jahr durch Ineffizienz im Service

Kraft 03

F&E-Ineffizienz

Entwicklungsteams wiederholen frühere Fehler, weil Ausfalldaten, Testergebnisse und Konstruktionsentscheidungen über Fileshares, E-Mails und die Erinnerung einzelner Mitarbeiter verstreut sind. Es fehlt der systematische Zugriff auf die institutionelle Historie.

90.000 €–460.000 €/Jahr durch doppelte Arbeit

Kraft 04

Engpass in der Vertriebstechnik

Nur 2–3 Personen können komplexe Anwendungsfragen zuverlässig beantworten. Neue Vertriebsingenieure brauchen 12–24 Monate, bis sie produktiv sind. Deals gehen verloren, wenn die richtige Person nicht verfügbar ist.

140.000 €–460.000 €/Jahr durch verlorene Deals & Verzögerungen

Kraft 05

Qualitäts- und Gewährleistungslücken

Jahre an Qualitätsdaten, Gewährleistungsfällen und Feldrückläufern werden als Einzelfälle behandelt. Systemische Muster bleiben unsichtbar, bis sie sich zu größeren Gewährleistungsfällen aufsummieren.

70.000 €–275.000 €/Jahr an Gewährleistungskosten

Kraft 06

Ungenutzte Marketing-Evidenz

Hunderte reale Nachweise liegen ungenutzt in ERP-Systemen und Konstruktionsunterlagen. Marketing sagt „wir beliefern die Öl- und Gasindustrie", während die Daten beweisen könnten: „347 Pumpen im Hochtemperatur-Einsatz bei 99,2 % Verfügbarkeit." Käufer vertrauen Belegen.

90.000 €–370.000 €/Jahr an entgangenen Abschlüssen

Quellen: McKinsey, BCG, Deloitte, Gallup, MIT

Unser Ansatz

Erst die Bestandsaufnahme, dann eine dreiphasige Partnerschaft

Wir beginnen erst mit der Umsetzung, wenn wir wissen, dass die Voraussetzungen für Ihren Erfolg stimmen. Jedes Engagement startet mit einer strukturierten Reifegrad-Analyse.

Vor dem Engagement

Reifegrad-Analyse

1–2 Wochen · 3.000 €–5.000 € (wird auf Phase 1 angerechnet)

Sechs-Bereiche-Diagnose zu Produktwissen, Service, F&E, Vertrieb, Qualität, Marketing
Bewertung des Rückhalts durch die Geschäftsführung
Audit der Datenreife
Analyse der Veränderungsbereitschaft
Kundenspezifische Kosten-des-Nichtstuns-Analyse
Go/No-Go-Empfehlung

Phase 1

Intelligenzschicht

6 Wochen

Erfassung von Unternehmens- und Produktkontext
Erfassung von Terminologie und Fachvokabular
Einbindung unstrukturierter Daten via RAG
3–8 KI-Fähigkeiten (je nach Umfang)
Baseline-Kennzahlen & Workflow-Mapping
KI, die antwortet wie ein 20-jähriger Veteran

Phase 2

Workflow-Neugestaltung & Automatisierung

4–6 Wochen

Co-Design-Workshops mit den betroffenen Teams
2–6 Workflow-Automatisierungen (je nach Umfang)
Rollenanalyse & Nachschulung
30 Tage Übergangsbegleitung je Workflow
Automatisierte Aktionen, Alerts, Routing

Phase 3

Laufende Partnerschaft

Monatliches Retainer · Mindestlaufzeit 12 Monate

J-Curve-Management (erste 90 Tage)
Systemüberwachung & Optimierung
Pflege der Wissensbasis
Quartalsweise Business Reviews
Planung der Erweiterungs-Roadmap

Phase 1

Acht KI-Fähigkeiten, aufgebaut auf Ihren Daten

Jede Fähigkeit basiert auf Ihrem Produktwissen, Ihrer Anwendungshistorie und Ihrer Fachexpertise — nicht auf generischen Modellen.

Unternehmens- & Produktkontext

Unternehmensidentität, Produktlinien, Modellnummerierung, Anwendungsparameter, Kundensegmente und Terminologie — fest verankert in jeder KI-Antwort.

Produkt- & Konstruktionswissen

Jahrzehntelange Konstruktionsexpertise erhalten und durchsuchbar gemacht — Konstruktionslogik, Testdaten, Änderungshistorie, Anwendungshinweise.

Vertriebs- & Anwendungsintelligenz

Beantwortet Anwendungsfragen, empfiehlt Konfigurationen und zeigt relevante frühere Projekte aus Ihrer gesamten Historie.

Außendienst & Diagnose

Wertet Serviceprotokolle, Gewährleistungsfälle und Reparaturhistorien aus, um KI-gestützte Diagnosen zu ermöglichen. Symptome werden sofort bekannten Fehlerbildern zugeordnet.

Qualitäts- & Zuverlässigkeitsanalyse

Clustert Gewährleistungsfälle, Feldrückläufer und Qualitätsereignisse über Produkte, Komponenten, Lieferanten und Einsatzumgebungen hinweg, um systemische Muster aufzudecken.

Kunden- & Auftragsintelligenz

Extrahiert relevante Änderungen aus Kundenkommunikation, Konstruktionsmitteilungen und Auftragsänderungen. Verhindert übersehene Änderungen.

KI-gestützter technischer Support

Ingenieure, Techniker und Vertriebsmitarbeiter erhalten sofort Antworten aus Produkthandbüchern, Servicehistorien und dem Know-how Ihres eigenen Unternehmens.

Marketing- & Nachweisintelligenz

Wertet Auftragshistorien, Projektunterlagen und Anwendungsdaten aus, um Nischen-Leistungsübersichten, Datenblätter und Erfolgsgeschichten-Entwürfe zu erstellen.

Phase 2

Wie wir den Betrieb verändern

McKinsey hat festgestellt, dass Workflow-Neugestaltung der stärkste Einzelfaktor für die finanzielle Wirkung von KI ist. So sieht das für Produkthersteller aus.

Vertrieb & Anwendungstechnik

Vorher

Ein Kunde fragt nach einem Produkt für eine ungewöhnliche Anwendung. Der Vertriebsmitarbeiter schreibt dem leitenden Anwendungsingenieur eine E-Mail. Wartezeit: Stunden bis Tage. Nur 2–3 Personen können zuverlässig antworten.

Nachher

Der Vertriebsmitarbeiter fragt das Produktwissenssystem ab. Die KI liefert relevante frühere Anwendungen, Konfigurationsempfehlungen und bekannte Einschränkungen. Der leitende Ingenieur übernimmt nur noch Grenzfälle.

Außendienst & Diagnose

Vorher

Ein Kunde ruft wegen eines Problems im Feld an. Der Techniker diagnostiziert aus dem Gedächtnis oder ruft den einen erfahrenen Kollegen an, der das schon einmal gesehen hat. Wiederholte Einsätze wegen unvollständiger Erstdiagnose.

Nachher

Der Servicetechniker beschreibt die Symptome. Die KI gleicht sie mit der gesamten Servicehistorie ab — gleiches Produkt, gleiche Anwendung, gleiches Symptommuster. Liefert wahrscheinliche Diagnose, Reparaturablauf und benötigte Teile.

F&E & Produktentwicklung

Vorher

Ein Ingenieur beginnt eine neue Konstruktion. Relevante Testdaten, Konstruktionsentscheidungen und Fehlerberichte, verstreut über Fileshares, E-Mails und die Erinnerung von Kollegen, werden übersehen.

Nachher

Der Ingenieur beschreibt die konstruktive Herausforderung. Die KI liefert relevante Konstruktionshistorie: warum frühere Konstruktionen bestimmte Entscheidungen trafen, was Testdaten zeigten, welche Feldausfälle auftraten.

Marketing & Kundennachweise

Vorher

Marketing bittet die Konstruktionsabteilung um Input für eine Fallstudie — und wird monatelang ignoriert. Leistungsbeschreibungen listen breite Branchenkategorien. Vertrieb sagt „das haben wir schon gemacht", kann es aber nicht belegen.

Nachher

Die KI wertet Auftragshistorien aus, um automatisch Nischen-Leistungsübersichten mit echten Zahlen zu erstellen. Fallstudien-Entwürfe entstehen aus abgeschlossenen Projektdaten — ganz ohne Interviews mit Ingenieuren.

Warum Cassel

Gebaut für Produkthersteller. Gebaut, um zu bestehen.

Menschliche Expertise ist das System

Unser Gründungsprinzip — KI funktioniert nur zuverlässig, wenn menschliche Expertise systematisch in sie eingebettet ist. Ihre KI-Agenten suchen aktiv den richtigen Experten, sobald sie an die Grenzen ihrer Sicherheit stoßen. Ihre Mitarbeitenden bringen der KI etwas bei — sie müssen sie nicht überwachen.

Ausschließlich mittelständische Produkthersteller

Wir verstehen, wenn Produktwissen zur Tür hinausgeht, Serviceanfragen sich stauen, niemand die Konstruktionshistorie findet, Anwendungsexpertise in wenigen Köpfen steckt und Marketing nicht belegen kann, was Sie geleistet haben.

Wir lernen zuerst Ihre Produkte kennen

Generische KI liefert generische Antworten. Wir erfassen Ihre Produktlinien, Modellnummerierung, Anwendungsparameter, Konstruktionsterminologie, Auftragshistorie und Servicemuster, bevor wir eine einzige Zeile Code schreiben.

Workflow-Wandel, nicht nur Technologie

Wir gestalten neu, wie Ihr Team arbeitet — gemeinsam mit den Ingenieuren, Technikern, Vertriebsmitarbeitern und dem Marketing, die die Arbeit tatsächlich machen. Genau das macht KI wirksam. Und genau das lassen die meisten Anbieter aus.

Wir verschwinden nicht nach der Einführung

Phase 3 bedeutet: Ihre KI-Systeme werden überwacht, optimiert und erweitert. Wir begleiten den J-Curve-Übergang — den gut dokumentierten Produktivitätseinbruch vor der Beschleunigung — und planen jeden nächsten Schritt gemeinsam mit Ihnen.

Investition in der richtigen Größenordnung

Ab 75.000 € im ersten Jahr — nicht Enterprise-Engagements im Millionenbereich. Speziell entwickelt für Produkthersteller mit 5–50 Mio. € Umsatz, die von Big-4-Beratungen nicht profitabel bedient werden können.

Die Realität

80–95 % der KI-Projekte scheitern

Wir haben unsere gesamte Methodik darauf ausgerichtet, genau die Fehlerursachen zu verhindern, die die meisten Projekte scheitern lassen.