KI im Handwerksbetrieb: Konkrete Anwendungsfälle aus der Praxis

Früher hat man KI-Projekte in Industriebetrieben mit einem Satz abgetan: Das funktioniert vielleicht bei Google, aber nicht bei uns. Heute setzt ein 70 Jahre altes Aufzugsunternehmen aus Wien KI für Auftragsbearbeitung, Störungsdiagnose und Kundenkommunikation ein und plant, den gesamten Prozess vom Störungseingang bis zur Auftragszuweisung nach dem Sommer weitgehend zu automatisieren. Elisabeth Heißenberger, Geschaeftsführerin von Aufzug Heißenberger, hat in einem Podcast-Gespräch bei digitalisiert.io offen darüber gesprochen, was konkret läuft, was noch nicht funktioniert und wo die echten Hürden liegen.

Warum KI im Handwerk anders funktioniert als in der Verwaltung

Der Reflex ist verständlich: Wenn man von KI hört, denkt man an Chatbots, Textgenerierung oder Bildanalyse. Im Handwerk klingt das abstrakt. Ein Monteur steht am Aufzug, braucht seine Hände und sein Fachwissen. Da hilft kein Sprachmodell. Das stimmt, aber es ist die falsche Frage.

Die richtige Frage lautet: Welche Arbeit rund um den Monteur lässt sich automatisieren, damit er mehr Zeit am Aufzug verbringt statt am Telefon oder im System? Aufzug Heißenberger betreut aktuell 3.800 Anlagen von unterschiedlichen Herstellern in sechs Bundesländern in Österreich. Pro Tag fallen zwischen 20 und 25 ungeplante Störungen an. Jede davon erzeugt einen Auftrag, eine Dokumentation, eine Rückmeldung an die Hausverwaltung und oft eine interne Weiterbearbeitung. Das ist Verwaltungsarbeit, die sich sehr wohl automatisieren lässt.

Was Aufzug Heißenberger konkret mit KI macht

Auftragsbearbeitung: Standardisierte Aufträge, die bisher manuell ins ERP-System eingepflegt wurden, werden schrittweise durch KI abgewickelt. Mehrere Prozessschritte zwischen Störungseingang und Auftragszuweisung laufen bereits KI-gestützt. Das Ziel nach dem Sommer: ein weitgehend automatisierter Ablauf, bei dem ein Mensch am Ende noch einmal prüft, bevor etwas hinausgeht.

Wissensdatenbank für Monteure: Aufzug Heißenberger wartet Anlagen von allen grossen Herstellern. Jeder Hersteller verwendet andere Steuerungen, andere Bauteile, andere Fehlercodes. Die interne KI-Wissensdatenbank läuft auf eigenen Servern, greift auf ERP, Dokumentenmanagementsystem und die interne Ordnerstruktur zu und soll Monteuren bei komplexen Störungen direkt vor Ort helfen.

Kundenkommunikation: Sobald ein Monteur einen Auftrag abschließt, geht automatisch ein Bericht an die Hausverwaltung. Was nicht automatisiert wird: das Telefongespräch mit dem Kunden. Bewusst. Kunden, die seit 15 Jahren mit dem Unternehmen zusammenarbeiten, wollen eine persönliche Interaktion.

Ruft eine bekannte Nummer an, zeigt das System aber sofort die relevanten Informationen: Welche Anlagen betreut das Unternehmen, was war in den letzten Tagen, was ist der Vertragsstatus. Der Mitarbeiter hat die Informationen sofort auf dem Bildschirm, ohne nachfragen oder zurückrufen zu müssen.

Wo die echten Hürden liegen

Der ungelöste Use Case: Aufzüge verschiedener Hersteller liefern Daten in ihre eigenen Clouds oder Speichermedien. Ein Schindler-Aufzug meldet Fehler anders als ein Kone-Aufzug. Dazu kommt, dass ein einzelner Aufzug mehrere Komponenten hat, Türsteuergerät, Antrieb, Bremsen, die wiederum von unterschiedlichen Herstellern stammen können. Das Ziel ist Predictive Maintenance: Alle Daten auf einer Plattform zusammenführen, mit historischen Daten verknüpfen und durch KI auswerten lassen. Die Hürde ist nicht die KI, sondern die Datengrundlage.

Typische Fehler bei der KI-Einführung im Gewerbe:

• Jedes neue Tool einführen, weil es gerade modern ist, ohne zu klären, welchen Prozess es verbessern soll
• KI-Strategie auf Papier schreiben, die zwei Monate später überholt ist
• Mitarbeiter nicht einbeziehen und dann wundern, warum die Nutzung ausbleibt
• Alles automatisieren wollen, auch die Kundenkommunikation, wo persönlicher Kontakt ein Wettbewerbsvorteil ist

Einordnung: Was andere Gewerbebetriebe daraus lernen können

Aufzug Heißenberger ist kein Tech-Unternehmen. Es ist ein Handwerksbetrieb mit 70 Jahren Geschichte, Mitarbeitern mit 40 Jahren Betriebszugehörigkeit und einem Kerngeschäft, das auf physischer Arbeit basiert. Genau deshalb ist das Beispiel so wertvoll. Der Ansatz ist klar: Zuerst klären, welche Prozesse man mit KI anfassen will und welche nicht. Dann das richtige Tool finden. Und immer einen Menschen im Loop behalten.

Fazit

• KI im Handwerk setzt nicht am Monteur an, sondern an allem rund um ihn: Auftragsbearbeitung, Dokumentation, Wissenszugang, Kundenkommunikation
• Eigene Server statt Cloud-Dienste: Datensouveränität ist im Gewerbe eine bewusste Entscheidung
• Der Mensch bleibt im Loop, besonders bei allem, was nach außen geht
• Predictive Maintenance ist das Ziel, aber die Datenintegration aus heterogenen Systemen ist die eigentliche Herausforderung
• Nicht jedes KI-Tool passt zu jedem Betrieb: Erst Prozess definieren, dann Tool wählen

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