Zielgerichteter Vertrieb für kameragesteuerte CNC-Automation

Klassische Vertriebsdaten reichen für CNC-Automation nicht aus. Ein Eintrag wie Maschinenbau, 50 bis 200 Mitarbeiter, Baden-Württemberg sagt wenig darüber aus, ob ein Unternehmen für den SherpaLoader interessant ist.

Die relevanten Informationen stehen häufig nicht in Datenbanken. Sie verstecken sich auf Unterseiten, in Maschinenpark-Listen, Stellenanzeigen, News-Beiträgen und Bildbeschreibungen. Welche Broschüren und Datenblätter ein Betrieb bereitstellt, ist ein weiterer Hinweis.

• Welche Dreh- oder Fräsmaschinen stehen im Betrieb?
• Werden konkrete Maschinenmodelle, Steuerungen oder Maschinentypen genannt?
• Gibt es Hinweise auf kleine und mittlere Serien oder häufige Rüstvorgänge?
• Sucht das Unternehmen CNC-Fachkräfte oder investiert es in neue Bearbeitungszentren?

Vertriebsteams mussten diese Signale sonst manuell suchen, interpretieren und in eine passende Ansprache übersetzen. Das kostete Zeit, führte zu uneinheitlicher Qualität und ließ technisch passende Leads leicht untergehen.

CERTAINCE entwickelte dafür den KI-Vertriebsassistenten: eine individuelle Lösung, die auf die Vertriebslogik von MAFU-SHERPA zugeschnitten ist. Sie arbeitet nicht mit generischen Firmendaten, sondern mit konkreten Kaufsignalen für CNC-Automation.

Zunächst wurde das relevante Produktwissen strukturiert erfasst: kameragestützte Teileerkennung, 3D-Kamera- und Lasertechnologie, kurze Umrüstzeiten, einfache Dialogsteuerung, Eignung für Dreh- und Fräsmaschinen, Nachrüstbarkeit bestehender CNC-Maschinen und verschiedene Modellgrößen für unterschiedliche Werkstückgewichte und Geometrien.

• Maschinenpark-Seiten, Werkstückspektrum und konkrete CNC-Maschinentypen
• kleine und mittlere Serien, häufige Rüstvorgänge und Mehrschichtbetrieb
• Stellenanzeigen für CNC-Bediener, Fräser oder Dreher
• Investitionsmeldungen, Automatisierungsprojekte und technische Details auf Unterseiten und in Maschinenpark-Listen

Die Lösung liest Unternehmenswebsites, relevante Unterseiten und Suchergebnisse. Die gefundenen Informationen werden nicht nur gesammelt, sondern direkt interpretiert: Passt das Unternehmen technisch, welche Maschinen oder Prozesse sprechen für einen Bedarf und welches Argument ist für diesen Betrieb am stärksten?

Der KI-Vertriebsassistent führt den gesamten Ablauf zusammen. Er recherchiert Unternehmen und ihren Maschinenpark aus öffentlichen Webquellen, bewertet die Passung mit einem Fit-Score von 0 bis 100 und begründet ihn mit Stärken, Schwächen und konkreten Gesprächsaufhängern. Aus denselben Erkenntnissen entsteht ein E-Mail-Entwurf, der auf die Rolle des Kontakts zugeschnitten ist. Der Vertriebsmitarbeiter prüft den Entwurf und sendet ihn mit einem Klick aus Outlook.

Dahinter stehen rund zwanzig einzelne KI-Schritte, zentral orchestriert auf Cloudflare Workers und einzeln nachverfolgt, sodass Kosten und Ergebnis jedes Schritts sichtbar bleiben. Eine Chrome-Erweiterung bringt die Recherche direkt in den Browser, die Outlook-Anbindung den fertigen Entwurf in das Postfach. Die Lösung läuft heute im Vertrieb von MAFU-SHERPA produktiv.

Wenn die Lösung auf der Website eines Fertigungsbetriebs eine Maschinenpark-Seite findet, wird diese gezielt nach CNC-relevanten Begriffen ausgewertet. Wird etwa ein Bearbeitungszentrum genannt, kann der Pitch auf Fräsautomation, flexible Beschickung und zusätzliche Spindelzeit ausgerichtet werden.

Hinweise auf CNC-Drehmaschinen führen zu einer stärkeren Betonung von automatisiertem Be- und Entladen, Rundmaterial und wiederkehrenden Drehteilen. Kleine Serien und wechselnde Bauteile verschieben die Argumentation auf kurze Umrüstzeiten und kameragestützte Flexibilität.

Offene Stellen für CNC-Fräser, CNC-Dreher oder Maschinenbediener werden als mögliches Personalkapazitätsproblem erkannt. Investitionen in neue Bearbeitungszentren markieren einen Zeitpunkt, an dem höhere Auslastung und Automatisierung direkt zusammengedacht werden können.

Die Recherche endet nicht mit einer Zusammenfassung. Die Lösung übersetzt die gefundenen Signale in eine konkrete Vertriebslogik und passt die Argumentation an den Betrieb und die Rolle des Kontakts an.

Bei der Geschäftsführung stehen ROI, Lieferfähigkeit und Investitionssicherheit im Vordergrund. Bei der Produktionsleitung geht es stärker um Maschinenverfügbarkeit, Umrüstaufwand, Bedienbarkeit und Prozesssicherheit. Bei technischen Ansprechpartnern kann die Ansprache tiefer auf Schnittstellen, Werkstückhandhabung und konkrete Maschinengeometrien eingehen.

• Auf Ihrer Website nennen Sie mehrere CNC-Bearbeitungszentren. Genau bei solchen Fräsanwendungen lohnt sich ein Blick auf flexible Beschickung ohne starre Vorrichtung.
• Ihre Stellenanzeigen für CNC-Bediener zeigen, dass Kapazität in der Fertigung ein Thema ist. Der SherpaLoader kann bestehende Bediener entlasten, statt neue Schichten nur über zusätzliches Personal zu skalieren.
• Da Sie kleine und mittlere Serien hervorheben, dürfte Rückrüsten ein entscheidender Faktor sein. Kameragestützte Teileerkennung reduziert genau diesen Aufwand.

Für eine engere Aufgabe entstand eine eigenständige Anwendung: Zu einer Liste von Firmennamen sollten die wahrscheinlich richtigen LinkedIn-Firmenprofile gefunden werden. Die App konnte Namen direkt oder aus CSV- und Excel-Dateien verarbeiten; die Ergebnisse ließen sich wieder als CSV oder Excel exportieren.

Dafür brauchte es keinen KI-Agenten. Eine auf Next.js und Vercel entwickelte Web-App wertete Google-Suchergebnisse aus, die SerpAPI lieferte. Sie öffnete oder scrapte keine LinkedIn-Seiten. Das Tool schloss Unterseiten wie Jobs oder Beiträge aus, vereinheitlichte die öffentlichen Profil-URLs und wählte den wahrscheinlichsten Treffer mit einem nachvollziehbaren Scoring aus Wortübereinstimmung und Position im Suchergebnis.

Unsichere Treffer blieben prüfbar: Eine Debug-Ansicht zeigte Alternativen, Teilbewertungen und den Grund für herausgefilterte Ergebnisse. Der Baustein macht die Architekturgrenze sichtbar. Wo sich „richtig“ mit festen Regeln testen lässt, läuft eine feste Automation. KI kommt erst dort hinzu, wo Maschinenparks, Seriengrößen und Investitionssignale im Zusammenhang bewertet werden müssen.

Mit der implementierten Lösung startet der Vertrieb nicht mehr bei einer langen Liste gleich aussehender Firmen. Er startet mit einer priorisierten Liste technisch relevanter Betriebe.

Jeder Lead enthält eine klare Antwort auf drei Fragen: Warum passt dieses Unternehmen, welche CNC-Informationen wurden gefunden und was sollte der Vertrieb konkret sagen?

Der größte Effekt liegt in der Verbindung aus Recherche und Umsetzung. Die Lösung findet CNC-relevante Details, bewertet sie gegen die Ideal-Customer-Logik und nutzt dieselben Erkenntnisse sofort für die Ansprache. So werden die besten Kriterien eines erfahrenen Vertriebsmitarbeiters in wiederholbare Signale übersetzt.