Systematische Ausschreibungsautomatisierung für ein schnell wachsendes Vertriebsteam

Schmitz Feuerwehrtechnik ist einer der am schnellsten wachsenden Feuerwehrfahrzeughersteller Deutschlands und baut auf mehr als 80 Jahren ingenieurtechnischer Erfahrung in Farnstädt auf. Als inhabergeführtes Familienunternehmen ohne Konzernstrukturen verbindet Schmitz die Flexibilität eines mittelständischen Unternehmens mit einem klaren Fokus: Technologie, die im Einsatz überzeugt.

Jedes Fahrzeug wird ganz auf die betrieblichen Anforderungen des Kunden zugeschnitten – von der Wahl des Fahrgestells über die Pumpenspezifikationen bis hin zur Kabinengestaltung, der Ausrüstungsaufbewahrung und der Nutzlastverteilung. Aufgrund kommunaler Ausschreibungsbedingungen, strenger Straßen- und Gewichtsvorschriften sowie hochspezifischer Kundenanforderungen ist jeder Auftrag praktisch ein individuelles Ingenieurprojekt.

Heute arbeiten Teams aus Branchenexperten an fünf Standorten in Deutschland und Kroatien zusammen, um maßgeschneiderte, kosteneffiziente Lösungen für Kommunen, freiwillige und Berufsfeuerwehren, Flughäfen und Zivilschutzbehörden weltweit zu liefern.

Mit der Expansion von Schmitz in neue Regionen wurde es zunehmend schwieriger, öffentliche Ausschreibungen zu identifizieren und zu bewerten. Da Ausschreibungen über verschiedene Kommunen und Bundesländer hinweg veröffentlicht werden, war es für das schlanke Team nicht mehr möglich, jede Gelegenheit rechtzeitig zu prüfen.

Jede Ausschreibung erforderte eine detaillierte manuelle Prüfung, bevor das Team entscheiden konnte, ob sich eine Bewerbung lohnt. Dazu gehörten die Bewertung der Ausschreibungsanforderungen, die Einschätzung der Erfolgsaussichten, die Identifizierung potenzieller Ausschlusskriterien sowie die Ermittlung der notwendigen Daten für die Berechnung des Fahrzeuggewichts.

Der Prozess war zeitaufwendig und fragmentiert. Die Ingenieure verbrachten viel Zeit damit, manuell zu prüfen, ob die vorgeschlagenen Fahrzeugkonfigurationen die strengen Gewichtsgrenzen für Feuerwehrfahrzeuge einhielten. Gleichzeitig wurde es immer schwieriger, den Status offener Ausschreibungen über mehrere Projekte hinweg zu verfolgen, was das Risiko von Fristversäumnissen und verspäteten Einreichungen erhöhte.

Die Lösung

Mit Atira hat Schmitz die ersten Schritte des traditionellen Ausschreibungsprozesses automatisiert.

Jede identifizierte Ausschreibung durchläuft nun einen vordefinierten Bewertungsworkflow. Atira-Agenten extrahieren relevante Informationen, klassifizieren die Anforderungen, erstellen Entwürfe für die Bewertung und unterstützen bei der technischen Vorprüfung. Anstatt bei einem leeren Dokument zu beginnen, starten die Mitarbeiter von Schmitz den Prozess bereits mehrere Schritte weiter – mit einem KI-generierten Entwurf und einer strukturierten Entscheidungsgrundlage.

Dadurch kann das Team mehr vielversprechende Ausschreibungen bearbeiten, ohne den manuellen Arbeitsaufwand zu erhöhen oder neue Kapazitätsengpässe zu schaffen.

Automatisierte Ausschreibungsklassifizierung

Jede eingehende Ausschreibung wird mit den internen Bewertungskriterien von Schmitz abgeglichen. Atira beantwortet, bewertet und referenziert die relevanten Anforderungen aus den Ausschreibungsunterlagen und erstellt so eine strukturierte Klassifizierung, die direkt in die interne Kalkulations- und Angebotslogik von Schmitz einfließt.

Dies bietet dem Team eine schnellere und konsistentere Grundlage für die Entscheidung, wie mit der jeweiligen Chance weiter verfahren werden soll.

Entscheidungsunterstützung für Bid/No-Bid

Atira verknüpft die Ausschreibungsklassifizierung mit der Bid/No-Bid-Logik von Schmitz. Vertriebsteams können kritische Hindernisse frühzeitig erkennen, bevor sie mehrere Tage in eine Ausschreibung investieren, die wenig Aussicht auf Erfolg hat oder technisch nicht umsetzbar ist.

So kann Schmitz seine Ressourcen auf die Projekte mit dem höchsten strategischen und wirtschaftlichen Potenzial konzentrieren.

KI-gestützte Fahrzeuggewichtsberechnung

Feuerwehrfahrzeuge unterliegen strengen Gewichtsbeschränkungen, die von der Fahrzeugklasse, den Straßenverkehrsvorschriften und kundenspezifischen Konfigurationen abhängen. Bisher konnte die Prüfung, ob eine geplante Konfiguration diese Grenzwerte einhält, für Ingenieure mehrere Stunden pro Ausschreibung in Anspruch nehmen.

Atira extrahiert die relevanten Spezifikationen aus der Anfrage, gleicht sie mit dem Produktportfolio von Schmitz ab, erstellt eine vorläufige Konfiguration und führt die Gewichtsberechnung automatisch durch. Dies reduziert den manuellen Engineering-Aufwand und hilft dem Team, technische Machbarkeitsrisiken deutlich früher im Prozess zu erkennen.

Überwachung von Ausschreibungsfristen über Microsoft Teams

Atira lässt sich in Microsoft Teams integrieren und erreicht die Mitarbeiter von Schmitz genau dort, wo sie täglich arbeiten.

Agenten weisen direkt in Teams auf anstehende Abgabefristen, offene Aufgaben und fehlende Informationen hin – mit Kontext, der auf die Rolle und die Präferenzen des jeweiligen Mitarbeiters zugeschnitten ist. Das Team kann auf Anfragen reagieren, bevor Fristen verstreichen, ohne manuell den Status über verschiedene Projekte hinweg abfragen zu müssen.

Eine Plattform für den gesamten Vertriebsprozess

Alle Ausschreibungsinformationen befinden sich nun an einem zentralen Ort: Klassifizierungen, Gewichtsberechnungen, Bid/No-Bid-Begründungen, offene Aufgaben, Fristen und Projektstatus.

Dies verschafft dem gesamten Vertriebsteam einen gemeinsamen Überblick über jede Chance und ersetzt einen fragmentierten Prozess, der zuvor über individuelle Posteingänge, Tabellenkalkulationen und lokale Dateien verteilt war. Die verbesserte Abdeckung bildet zudem das Fundament für weiterführende Analysen.

Deal-Flow-Analysen

Erstmals kann Schmitz seine Ausschreibungspipeline systematisch analysieren.

Das Team kann nun identifizieren, welche Ausschreibungsarten die niedrigsten Erfolgsquoten aufweisen, wo die regionale Nachfrage steigt, welche Produktmerkmale am häufigsten angefragt werden und wo ungenutztes kommerzielles Potenzial besteht.

Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für eine datengestützte Vertriebsstrategie und langfristig für einen KI-gesteuerten F&E-Prozess, der sich an der tatsächlichen Marktnachfrage orientiert.