Prozessautomatisierung an der Schnittstelle zum EngineeringKI-Agent für den technischen Einkauf
9. Juni 2026
Einen KI-Agenten für den technischen Einkauf und das Cost Engineering hat Partspace vorgestellt. Diese Softwarelösung mit der Bezeichnung PartsAgent basiert auf einer technischen Datenintelligenz, die CAD-, PLM-, ERP-, Lieferanten- und Preisdaten zusammenführt und für operative Entscheidungen nutzbar macht. Auf dieser Basis kann der KI-Agent zentrale Beschaffungsprozesse planen, ausführen und kontinuierlich optimieren – von der Bedarfsanalyse über RFQs bis zur Bestellauslösung.
Bei der Lösung verbindet Partspace technische Datenintelligenz mit autonomer Beschaffung. Während viele KI-Anwendungen im Einkauf auf Text, Dashboards oder einzelne Analyseschritte beschränkt bleiben, setzt Partspace auf eine durchgängige Datenanalyse- und Execution-Layer für industrielle Beschaffungsprozesse.
Industrieunternehmen verfügen über enorme Mengen an technischen und kaufmännischen Daten, aber in der Praxis sind diese Informationen meist unverbunden und operativ kaum nutzbar. Genau hier setzt Partspace an: Es macht Konstruktionsdaten entscheidungsfähig und schafft damit die Grundlage für einen KI-Agenten, der den technischen Einkauf in zentralen Schritten eigenständig ausführen kann.
Von Silos zu ausführbaren Prozessen
Die Lösung umfasst eine zweistufige Architektur: Auf der Datenintelligenzschicht werden CAD-, PLM-, ERP- und Lieferantendaten auf Merkmalsebene zusammengeführt und in eine strukturierte Datengrundlage für den technischen Einkauf überführt. Darauf aufbauend übernimmt der KI-Agent operative Aufgaben in Einkauf und Cost Engineering, von der Workflow-Planung über die Bündelung von RFQs und dem Angebotsvergleich bis zur Bestellauslösung. Für durchgängige und einheitliche Prozesse wird der PartsAgent mithilfe des Open-Source-Standards Model Context Protocol (MCP) vollständig in die bestehende Systemlandschaft des Kunden integriert. Dadurch kann der KI-Agent sowohl interne als auch externe Datenquellen anbinden und über MCP-Tools auch aktiv relevante Aktionen ausführen.
Die Lösung erkennt Preisauffälligkeiten auf Teile- und Lieferantenebene und unterstützt strategische Entscheidungen, etwa bei der Bündelung ähnlicher Teile. Ein typisches Anwendungsszenario: Offene Bedarfe für Edelstahldrehteile mit vergleichbarer Geometrie und Materialklasse werden automatisch identifiziert, technisch gebündelt und als RFQ an geeignete Lieferanten versendet. Rückmeldungen werden strukturiert erfasst, Angebote vergleichbar gemacht und Einsparpotenziale sichtbar.
In einem Beispiel bündelt das System 12 Teile mit einer offenen Gesamtmenge von 67.900 Stück und identifiziert ein Einsparpotenzial von 52.000 bis 86.000 Euro. Auch im Bereich Preisintelligenz verknüpft Partspace technische und wirtschaftliche Logik. Der Agent kann etwa auffällige Preisentwicklungen gezielt analysieren und mit technischen Änderungen abgleichen. In einem Beispielprompt untersucht das System Teile mit Preissteigerungen von mehr als 25 Prozent über drei Jahre, identifiziert zehn betroffene Positionen und bewertet sechs davon als technisch nicht plausibilisiert. Das Optimierungspotenzial beträgt 180.000 bis 320.000 Euro.
Technische Daten als Grundlage für autonome Beschaffung
Partspace grenzt sich bewusst von Chatbots, GPT-Wrappern und reinen Reporting-Dashboards ab. Im Mittelpunkt steht eine technische Datenintelligenzplattform, auf der ein autonomer Agent arbeiten kann. Die Lösung richtet sich vor allem an Einkaufsleiter, CPOs, technische Einkäufer und Commodity Manager sowie an Verantwortliche für digitale Transformation und ERP-/PLM-Landschaften.
Bei Partspace-Kunden wurden bereits 40 Prozent des operativen Einkaufsvolumens für Zeichnungsteile komplett automatisiert. Das Ziel ist es, einen Großteil der Vorgänge zu automatisieren, sodass sich der professionelle Einkäufer auf seine Kernaufgaben konzentrieren kann.
Sebastian Freund ist Chief Operating Officer von Partspace.
