KI CPQ-Solver
Kunde gab Hallenbreite und Duty Cycle ein. CPQ lieferte zweiundvierzig gültige Configs. Vertrieb eskalierte trotzdem an Engineering. Mercura KI-Solver rankt regelgültige Optionen gegen gesetzte Ziele mit Begründung die Team overriden kann.
Die Herausforderung
Kunde gab Hallenbreite und Duty Cycle ein. CPQ lieferte zweiundvierzig gültige Configs. Vertrieb eskalierte trotzdem an Engineering.
Hersteller Brückenkrane für Fertigungs- und Logistikhallen konfiguriert Spannweite, Kapazitätsklasse, Hubhöhe, Fahrgeschwindigkeit und Steuerungspaket in Mercura CPQ. Regeln blockieren inkompatible Laufkatzen- und Schienenkombinationen. Käufer gibt Hallenbreite, erforderliche Traglast und erwarteten Duty Cycle ein. CPQ liefert Dutzende regelgültige Positionen die korrekt preisen.
Innendienst pingt Application Engineering weil keine der zweiundvierzig Optionen klar bei Kosten, Lieferzeit und Bodenfreiheit gewinnt. Vertrieb wählt dritte Config aus Gewohnheit. Kunden erhalten Angebote die auf Papier funktionieren aber schwerer oder langsamer als Anwendung braucht. Expertenurteil skaliert nicht wenn jede Anfrage breite gültige Menge hinterlässt.
KI CPQ-Implementierung bootstrapped Draft-Regeln aus ERP und Spec-Uploads. Conversational CPQ parst Käufersprache beim Angebot. Agentic CPQ regiert Procurement-Agent-Endpoints. Regelbasierte Config lehnt ungültige Kombinationen ab rankt aber keine gültigen. KI CPQ-Solver ist anders: Mercura durchsucht regelgültigen Config-Raum, bewertet Kandidaten gegen Kosten-, Leistungs-, Lieferzeit- und Regulierungsziele die Sie definieren und liefert gerankte Empfehlungen mit verständlicher Begründung die Vertrieb vor Angebotsversand reviewed.
Anfrage → Konfiguration → Preis → Freigabe → Auftrag soll nicht hinter Engineering warten wenn Constraints mehr als eine korrekte Antwort lassen.
So funktioniert es
So funktioniert der Mercura KI CPQ-Solver
Käufer oder Vertrieb geben Anwendungsanforderungen ein: Spannweite, Kapazität, Duty-Klasse, Freiraumgrenzen, Budgetdeckel oder Regulierungs-Tags. Mercura führt zuerst Rules Engine aus damit nur gültige Configs in Solver-Suche. KI bewertet Kandidaten gegen gewichtete Ziele die Produktteam konfiguriert. Gerankte Ergebnisse enthalten Vergleichsbegründung und Konfidenzindikatoren. Bei Trade-offs zeigt Solver Pareto-optimale Alternativen. Vertriebsingenieure akzeptieren, passen an oder overriden vor Preis und Angebotsfreigabe. Historische freigegebene Configs informieren Scoring. Mercura ersetzt nicht Regel-Authoring, Freigabepolicy oder SME-Sign-off bei neuartigen Anwendungen.
Im Lieferumfang enthalten
Was der KI CPQ-Solver abdeckt
- Anforderungseingaben gemappt auf regelgültige Config-Suche
- Multi-Objective-Scoring über Kosten, Leistung und Lieferzeit
- Gerankte Empfehlungen mit verständlicher Vergleichsbegründung
- Pareto-optimale Alternativen bei Zielkonflikten
- Konfidenzindikatoren für Anforderungserfüllung
- Vertriebs-Review- und Override-Workflow vor Angebotsversand
- Lernsignal aus freigegebenen Configs und Ergebnissen
- API-Zugang für Solver-Aufrufe in Custom-Sales-Tools
Der Unterschied
Komplexe Config vor und nach KI-Ranking
- Dutzende regelgültige Configs ohne klaren Best Fit
- Qualität hängt davon ab wer Anfrage bearbeitet
- Komplexe Angebote warten auf Application Engineering
- Self-Service stoppt wenn mehr als eine gültige Antwort
- Kunden erhalten funktionierende aber suboptimale Specs
- Gerankte Shortlist aus Kundenanforderungen in einer Session
- Gleiche Scoring-Logik für jede Anfrage und jeden Kanal
- Engineering reviewed Exceptions nicht jedes Multi-Option-Angebot
- Self-Service reicht bis Anwendungen mit vielen gültigen Pfaden
- Angebote spiegeln erklärbare Trade-offs für Käufer
Praxisbeispiel
Beispiel-Workflow: Kran-Config gerankt nach Spannweite, Duty und Lieferzeit
Brückenkran-OEM sah Vertrieb eskalieren wenn Hallenbreite und Duty Cycle mehr als dreißig gültige Mercura-Configs hinterließen. Nach KI-Solver aktiviert gab Käufer Spannweite, Kapazitätsklasse und erwartete Hubs pro Stunde ein. Mercura lieferte gerankte Shortlist mit Begründung zu Schienengewicht, Motorpaket und angebotener Lieferzeit. Vertrieb akzeptierte Top-Empfehlung, passte Steuerungspaket für regionales Safety-Tag an und sandte Angebot ohne Engineering-Callback. Application Engineers bearbeiten nur neuartige Hallenlayouts.
Geschäftlicher Nutzen
Warum KI-Solver Ranking-Intelligenz ist, kein Regelersatz
KI CPQ-Solver fügt Engineering-Urteil zur Angebotszeit hinzu wenn Regeln allein mehrere korrekte Antworten lassen. Ergänzt KI-Implementierung, Vertriebsführungs-Flows, regelbasierte Validierung und Self-Service-Configuratoren. Mercura umgeht nicht Constraint Engine oder publiziert ohne Vertriebs-Review. Jemand muss Ziele definieren, Scoring nach Katalogänderungen validieren und Freigabe bei Edge Cases besitzen. Wenn Schmerz ist „CPQ sagt gültig aber niemand weiß welche gültige Option anbieten“, aligniert Solver Anfrage, Konfiguration, Preis, Freigabe und Auftrag mit gerankten Configs die Team dem Käufer verteidigen kann.
Spannweite und Duty Cycle eingeben und gerankte Kran-Shortlist vor Angebotsversand prüfen
Demo buchen und Anforderungseingabe durch regelgültige Suche, gerankte Empfehlungen und Vertriebs-Override bis Engineering-Eskalation bei Multi-Option-Anfragen sinkt.
Lassen Sie uns gemeinsam bauen.
Wir ermöglichen es Herstellern, die Produktmodellierung zu beherrschen, den Angebotsprozess zu optimieren, Fehler zu reduzieren und letztendlich maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die Kunden nachfragen.