Ein mittelständisches Industrieunternehmen im Maschinenbau – nennen wir es „Firma X“ – hatte eine vielversprechende Innovation im Bereich Rotationsschweißen entwickelt: Mit ihrer neuen Technologie des Rotationsschweißens sollte ein effizienterer, präziserer und kostengünstigerer Prozess realisiert werden. Doch bevor Firma X in den Markt ging oder ein Patent anmeldete, standen entscheidende Fragen im Raum: Ist die Technologie nicht nur „nice to have“, sondern tatsächlich zukunftsfähig? Welche Trends und Wettbewerbstechnologien existieren? Wie positionieren sich ähnliche Verfahren? Welche Förderprogramme lassen sich nutzen? Die klassischen Marktforschungsstudien waren für diesen speziellen Nischenbereich zu teuer, dauerten zu lange und boten nicht die nötige Tiefe für eine technische Innovationsvalidierung. Das Risiko war hoch: Wenn die Trend- und Technologierecherche unzureichend gewesen wäre, hätte Firma X in die Entwicklung eines Produktes investiert, das schon von Wettbewerbern überholt worden oder technisch unzureichend gewesen wäre — mit hohen Kosten, längeren Markteintrittszeiten und dem Verlust möglicher Fördermittel.
Firma X entschied sich für einen modernen, datengetriebenen Forschungsansatz: Eine Kombination aus künstlicher Intelligenz (verschiedener Large Language Models), EchtzeitInternetsuche und Communitybasierter Recherche. Konkret gingen sie so vor:
Mit mehreren LLMs (sowohl OpenAI‑GPT, Gemini, Claude etc.) führten sie systematische Trendanalysen durch: Welche neuen Schweißtechnologien tauchen weltweit auf? Welche Patente wurden zuletzt veröffentlicht? Welche Materialentwicklungen beeinflussen Rotationsschweißen?
Parallel nutzten sie eine Echtzeit‑Websuchplattform, um Nachrichten aus Forschung, Konferenzberichten, Branchenforen und Startups‑News zu erfassen — so wurde sichergestellt, dass neueste Entwicklungen (auch „hidden gems“) nicht übersehen wurden.
Zusätzlich stellte Firma X eine CommunityRecherche‑Strategie auf: Sie aktivierte Fachforen, LinkedIn‑Gruppen, Reddit‑Threads, Expert:innen‑Calls sowie eine „Innovation Circle“‑Gruppe interner und externer Ingenieur:innen. Dort wurden Hypothesen diskutiert, neue Konzepte bewertet und Rückmeldungen zur geplanten Technologie eingeholt.
Um die Struktur und das methodische Vorgehen zu professionalisieren, arbeitete Firma X mit bloola zusammen, insbesondere mit deren Workshops und Tools zur Trend‑ und Marktforschung. Laut bloola eignen sich ihre Lösungen genau für Themen wie „Trend and Market Radar“ und „AI Market and Trend Research“.
Die Rechercheergebnisse wurden intern in einem Innovationsdashboard gesammelt — damit liefen iterativ Inputs in die Produktentwicklung: Technische Spezifikation, Wettbewerbsvergleich, Patentlandkarte, Fördermittelcheck.
Dank der Echtzeitkomponente war Firma X in der Lage, bereits in der Entwicklungsphase Anpassungen vorzunehmen (z. B. Materialwahl, Schweißparameter, SoftwareKomponenten) statt später im Produkt.
Die Kombination der Methoden führte zu beeindruckenden Ergebnissen:
Firma X konnte auf Basis der Recherche eine fundierte Innovationsargumentation vorlegen und ein relevantes Patent für ihre Rotationsschweißtechnologie sichern.
Gleichzeitig gelang der Erhalt einer Mittelstandsförderung, da die Förderbehörde die Technologie als besonders innovativ und zukunftsweisend einstufte — gestützt durch die datengestützte Trend‑ und Wettbewerbsanalyse.
Der Markteintritt geschah zwei Monate früher als ursprünglich geplant, weil die Technologie bereits validiert war und keine großen Nachbesserungen mehr erforderlich waren.
Heute nutzt Firma X kontinuierlich die gleiche KI‑gestützte Technologierecherche, um Wettbewerber auf Distanz zu halten: Sie deckt neue Entwicklungen im Schweiß‑ und Fügetechnikmarkt auf, identifiziert früh Nischentrends (z. B. hybride Schweißverfahren, automatisiertes Monitoring) und passt ihre Strategie proaktiv an.
Qualitativ entsteht ein deutlicher Wettbewerbsvorteil: Während andere Unternehmen reaktiv agieren, agiert Firma X proaktiv und kann Technologievorsprünge früh für sich nutzen.
Für die Zukunft plant Firma X bereits die nächste Stufe:
Aufbau eines permanenten „Innovation Radar“‑Systems: Ein KI‑gesteuertes Monitoring, das kontinuierlich Marktdaten, Forschungspublikationen, Patente, Start‑ups und Community‑Signale scannt und die wichtigsten Trends visuell aufbereitet.
Internationalisierung der Recherche: Partnerschaften mit Forschungsinstituten in den USA und Asien, Erschließung globaler Datenquellen und Einbindung eines globalen Expert:innen‑netzwerks in die Community‑Recherche.
Produktstrategie 2.0: Die Erkenntnisse aus der Recherche fließen künftig direkt in Modul‑Weiterentwicklungen und künftige Generationen der Rotationsschweißtechnologie. Das Ziel: Nicht nur Ergebnisse sichern, sondern Technologieführerschaft etablieren.
Zielsetzung: In den kommenden drei Jahren will Firma X mindestens zwei weitere Patente auf Basis der Recherche‑Insights anmelden und die Digitalisierung der Fertigung weiter voranbringen.