CPQ im Maschinenbau: Variantenvielfalt im Griff & Angebote mit Tempo

Im Maschinen- und Anlagenbau verändert sich gerade vieles – und aufgrund der angespannten Wirtschaftslage schneller, als es die meisten Unternehmen gewohnt sind. Losgröße 1 ist als Wettbewerbsfaktor längst angekommen. Kund*innen erwarten aber nicht nur individuell zugeschnittene Maschinen, sondern auch digitale Services und transparente Angebote in kürzester Zeit. Gleichzeitig steigt – wie ich es in Projekten immer wieder erlebe – die technische Komplexität der Produkte, weil Mechanik, Elektronik und Software perfekt aufeinander abgestimmt sein müssen.

Das Ergebnis: Eine schier unüberblickbare Variantenvielfalt und ein Angebotsprozess, der mit klassischen Mitteln, wie Word, Excel und anderen Kalkulationstools, kaum noch zu bewältigen ist. Ich spreche oft mit Vertriebsteams, die sich die Frage stellen: “Wie schaffen wir es, individuelle Kundenanforderungen präzise abzubilden und trotzdem in Stunden statt Tagen ein überzeugendes Angebot zu liefern?”

Eine Antwort darauf lautet: CPQ-Lösungen. Im Maschinen- und Anlagenbau bedeuten sie weit mehr als nur Vertriebssoftware. CPQ ist die digitale Brücke zwischen Kundenwunsch, Engineering und Produktion. Und sorgt dafür, dass Variantenvielfalt nicht zum Problem, sondern im Vertrieb überblickt und damit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil wird.

Der Maschinen- und Anlagenbau unterscheidet sich fundamental von anderen Branchen: Maschinen sind keine Produkte von der Stange. Sie bestehen aus zahlreichen Funktionsbaugruppen und optionalen Komponenten, deren Kombinationen technisch abgestimmt werden müssen. Der Vertrieb wird damit zum Dirigenten komplexer Lösungsvarianten. In vielen Unternehmen existieren Preisregeln, technische Varianten und Erfahrungswissen aber nicht zentral, sondern verteilt in verschiedenen Excel-Dateien, Tools und Köpfen der Mitarbeitenden. Diese fragmentierte Wissensbasis erschwert dem Vertrieb seine Arbeit massiv, führt zu Fehlern, langen Durchlaufzeiten und hoher Abhängigkeit von einzelnen Expert*innen.

Eine CPQ-Lösung kombiniert drei grundlegende Funktionen:

Die CPQ-Lösung basiert auf einem digitalen Produktmodell, das sämtliche Varianten, Abhängigkeiten und Regeln abbildet. Sie prüft automatisch, welche Komponenten miteinander kombinierbar sind. Technische Plausibilitäts- und Vollständigkeitsprüfungen sorgen dafür, dass der Konfigurator nur Varianten erzeugt, die konstruktiv realisierbar sind.

Preisfindung basiert auf hinterlegten Regeln, Margenvorgaben, Materialkosten oder konfigurationsabhängigen Zuschlägen. Das verhindert Rabattschlachten und sorgt gleichzeitig für Transparenz.

Die CPQ-Lösung erstellt vollständige technische Beschreibungen, kaufmännische Angebote und Visualisierungen – immer im Corporate Design und auf Basis der gültigen Daten.

Weil eine CPQ-Lösung nahtlos mit CRM-, ERP-, PLM- und CAD-Systemen zusammenarbeitet, entsteht ein durchgängiger digitaler Prozess vom Kundenwunsch bis zum Auftrag. 

CPQ-Lösungen strukturieren also das Produktwissen, das zuvor nur in den Köpfen, Excellisten und anderen Tools der Vertriebsmitarbeitenden existierte, und machen es für alle gleichermaßen nutzbar. Der aus meiner Sicht größte Hebel ist: Das technisch komplexe Zusammenspiel von Mechanik, Elektronik und Software wird im Regelwerk der CPQ-Lösung abgebildet, sodass der Vertrieb sicher konfigurieren kann, ohne jede Kombination einzeln mit dem Engineering abstimmen zu müssen. Dadurch sinkt der Prüf- und Korrekturaufwand erheblich. Und mindestens genauso gut: Neue Mitarbeitende im Vertrieb sind vom ersten Arbeitstag an handlungsfähig, da das Konfigurationswissen zentral hinterlegt ist.

Die folgenden zwei Beispiele zeigen meiner Meinung nach perfekt, wie unterschiedlich CPQ-Lösungen genutzt werden und welche Effekte sie haben können. Was sie verbindet? Beide Unternehmen arbeiten mit einer CPQ-Lösung von camos.

Haver & Boecker, spezialisiert auf Maschinen und Anlagen für das Abfüllen von Schüttgütern, konfiguriert für jede Anwendung individuelle Maschinenvarianten. Vor der Einführung der CPQ-Lösung waren dafür mehrere bereichsübergreifende Abstimmungsschleifen nötig.

Heute erstellt der Vertrieb vollständige Angebote direkt über den Produktkonfigurator. Die CPQ-Lösung übernimmt technische Plausibilitätsprüfungen, erzeugt alle relevanten Texte automatisch und übergibt die Konfiguration an das ERP-System. Die Angebotszeit sank von rund zwei Tagen auf etwa drei Stunden.

Beim Antriebssystemspezialisten maxon sieht der Einsatz ganz anders aus: Kund*innen konfigurieren ihre Produkte selbst online. Die CPQ-Lösung ermöglicht es, technische Informationen schrittweise ein- oder auszublenden, Spezifikationen abzurufen und sogar 3D-Modelle zu betrachten.

Die technische Machbarkeit prüft das Regelwerk im Hintergrund. Wird ein Produkt bestellt, übergibt die CPQ-Lösung die vollständige Spezifikation automatisch an die Produktion. Das Ergebnis: kürzere Durchlaufzeiten, höhere Transparenz und eine verbesserte Customer Experience.

Ohne durchdachte Funktionsbaugruppen, Regeln und Variantenmodelle kann eine CPQ-Lösung ihre Stärke nicht ausspielen.

Technische Parameter, Preise, Variantenlogiken: Alles muss korrekt gepflegt sein. Gerade im Maschinen- und Anlagenbau ist Datenqualität wegen der großen Variantenvielfalt ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Der Vertrieb kennt die Kundensicht, das Engineering die technischen Grenzen, die IT die Systemlandschaft. Eine CPQ-Einführung gelingt nur im teamübergreifenden Zusammenspiel.

Wer als Maschinenbauer mit dem Gedanken spielt, eine CPQ-Software einzuführen, sollte keine Zeit verlieren. Nicht nur, weil der Druck auf den Vertrieb steigt – sondern weil die Funktionen von CPQ bereits sehr erfolgsversprechend sind. Allen voran sehe ich KI, die zunehmend eine Schlüsselrolle im Angebotsprozess übernimmt. Sie verbessert die traditionellen CPQ-Abläufe, indem sie Daten analysiert, Muster erkennt und intelligente Empfehlungen liefert. Drei konkrete Beispiele: 

Beispiel 1: Faktoren wie Unternehmensgröße, Marktbedingungen und Standort werden von der KI analysiert, um den optimalen und margenoptimierten Preis sowie Rabatt zu bestimmen. 

Beispiel 2: Die KI analysiert tausende Angebote aus ähnlichen Branchen und berechnet, welche Konfigurationen und Zusatzleistungen die höchste Erfolgsquote haben. So wird zum Beispiel die optimale Laufzeit für eine Garantieverlängerung basierend auf erfolgreichen Abschlüssen ermittelt. 

Beispiel 3: Produktmodelle werden ohne manuelle Modellierung in Rekordzeit aus bestehenden Texten oder Excel-Dateien erstellt.

Parallel entwickeln sich digitale Zwillinge, AR/VR-Visualisierungen und Self-Service-Portale zu wichtigen Bestandteilen moderner CPQ-Lösungen. Sie machen komplexe Maschinen und Anlagen schon früh im Prozess erlebbar, erleichtern die Abstimmung zwischen Vertrieb und Engineering und erlauben Interessent*innen, Varianten eigenständig zu konfigurieren. Geführte Konfigurationsprozesse wie „Guided Selling“ unterstützen zusätzlich, indem sie sicher durch die Vielzahl möglicher Optionen führen.