Wenn wir die Ersatzteilkataloge neuer Kunden prüfen, sehen wir oft das gleiche Bild. Seite für Seite fehlen Fotos. Stattdessen: 100 Ersatzteile mit der Bezeichung „Ventil", 100 mit der Bezeichnung „Dichtung", 100 mit der Bezeichnung „Stecker". Und kein einziges Bild, um sie zu unterscheiden.
Für Kunden, Mitarbeiter und Techniker ist es fast unmöglich, das richtige Teil nur anhand von Text zu finden. Das kostet Zeit, sorgt für Frust und führt zu teuren Fehlbestellungen.
Im B2B-Ersatzteilgeschäft sind Kaufentscheidungen rein sachlich. Teilenummern und Material-IDs bestimmen den Einkauf. Im B2C-Handel sollen Produktbilder Kauflust wecken. Im B2B-Ersatzteilbereich erfüllen sie einen anderen Zweck: Sie beseitigen Unsicherheit. Das Mittel ist dasselbe: visuelle Gewissheit.
Fehlende Bilddaten verlangsamen nicht nur die Identifikation. Sie verursachen teure Fehlbestellungen, verlängern die Support-Wartezeiten und verhindern, dass KI-gestützte Werkzeuge wie automatische Teileerkennung oder Self-Service-Portale das Umsatzwachstum liefern, das Ihr Vorstand erwartet.
Dieser Leitfaden zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie die Bildlücke schließen können. Welche Methoden gibt es? Wie schnell sind sie? Was kosten sie? Und wann setzen Sie welche ein?
Das Ziel: vollständige Bildabdeckung für jedes Teil in Ihrem Katalog, schnell, günstig und skalierbar.
Warum das wichtig ist
Jedes fehlende Bild hat einen Preis:
Kundenvertrauen sinkt: Käufer zögern, wenn sie ein Teil nicht visuell bestätigen können.
Identifikation dauert länger: Service-Teams brauchen Experten zur Gegenprüfung.
Retourenquote steigt: Falsche Bestellungen häufen sich, wenn Bilder fehlen oder unklar sind. Retouren enden oft als toter Bestand im Lager.
Automatisierung stockt: KI-Werkzeuge wie visuelle Teileerkennung oder Qualitätsprüfung brauchen Bilder.
Hochwertige Produktbilder schaffen Vertrauen, beschleunigen den Service und verbessern jeden digitalen Prozess. Ohne Bilder arbeiten selbst die besten Systeme blind.
Schritt 1: Wo stehen sie heute?
Starten Sie einfach: Exportieren Sie Ihre Ersatzteil-Stammdaten in eine Tabelle. Notieren Sie für jeden Artikel:
Material-ID / Teilenummer
Bilder verfügbar?
CAD-Datei des Teils verfügbar?
CAD-Datei der Maschine verfügbar
Beschaffungshinweise
123-456-A
Ja / Nein
Ja / Nein
Ja / Nein
Festo 5072354
So erhalten Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer Bildabdeckung.. Sie sehen sofort: Welche Artikel haben bereits brauchbare Bilder? Welche haben CAD-Daten? Welche brauchen neue Bilder? Beschaffungshinweise helfen Ihnen, Bilder direkt beim Lieferanten oder OEM anzufragen. CAD-Modelle können einzelne Teile oder ganze Maschinen abdecken. Liegt nur das Maschinenmodell vor, lassen sich die Einzelteile daraus extrahieren.
Schritt 2: Wählen Sie die richtige Methode um Bilder zu erstellen
Es gibt nicht den einen Weg, Bilder für ihre Ersatzeile zu erstellen. Am effizientesten ist eine Kombination mehrerer Methoden..
Verfahren
Zeit pro Artikel
Kosten pro Artikel
Automatisierung
Fotorealismus
Physisches Teil erforderlich
Idealer Anwendungsfall
Synthetische Daten (aus CAD)
< 2 seconds
3,6 € + Einrichtung
Vollautomatisch
80 bis 99 %
❌ Nein
Basis für den gesamten Katalog
Kaptura Fotokabine
~5 Minuten
~20 €
Halbautomatisch
100%
✅ Ja
Große Stückzahlen ohne CAD-Daten
Image Collector App
~2 Minuten
In der nyris-Lizenz enthalten
Manuell
100%
✅ Ja
Techniker oder Lagerpersonal, die laufend Bilder ergänzen
Kundenbilder über Portal
30 Sekunden (Prüfzeit)
In der nyris-Lizenz enthalten
Kontinuierlich
100%
✅ Ja (vom Nutzer bereitgestellt)
Datenbank mit echten Kundenbildern anreichern
Klassische Fotografie
5 bis 10 Minuten + Einrichtung
150 bis 200 €
Manuell
100%
✅ Ja
Hochwertiges Marketingmaterial, Produktlaunches, Kataloge mit hohem Anspruch
Zusammen ermöglichen diese Methoden 100 % Bildabdeckung 100 % Bildabdeckung zu einem Bruchteil der Kosten und Zeit klassischer Fotografie.
Schritt 2.1: Bilder vom OEM beschaffen
Bevor Sie neue Bilder erstellen, prüfen Sie, was bereits vorhanden ist. Viele Originalhersteller (OEMs) wie Siemens, Festo und andere große Komponentenlieferanten pflegen umfangreiche Bilddatenbanken in hoher Qualität für ihre Ersatzteile. Diese offiziellen Bilder sind meist korrekt, einheitlich und für autorisierte Partner kostenlos nutzbar.
Vorteile:
Spart viel Zeit: Für viele Teile liegen bereits freigegebene Bilder vor.
Garantiert technische Genauigkeit und Markenkonsistenz.
Reduziert internen Fotografieaufwand.
Beschleunigt die Bildabdeckung für gängige Bauteile.
So gehen Sie vor:
Beantragen Sie einen Zugang zu OEM-Bilddatenbanken oder öffentlichen Medienportalen.
Gleichen Sie Teilenummern mit Ihren internen Artikelnummern ab, um vorhandene Bilder zu identifizieren.
Nutzen Sie ein automatisiertes Skript oder einen Konnektor, um OEM-Bilder direkt mit Ihrem Katalog zu verknüpfen.
Falls Sie Hilfe benötigen, unterstützen wir Sie gerne beim Aufbau von OEM-Kooperationen und beim Zuordnen der Daten.
Dieser Ansatz funktioniert besonders gut für häufig verwendete Teile großer Zulieferer und verbessert die Abdeckung schnell und ohne Zusatzkosten.
Schritt 3: Starten Sie mit synthetischen Daten aus CAD – 0 % Halluzinationen, 100 % Konsistenz
Synthetische Daten sind die schnellste und kostengünstigste Möglichkeit, eine Grundlage zu schaffen, wenn Sie über CAD-Daten für Ihre Teile oder Maschinen verfügen. Sie wandeln Ihre 3D-CAD-Dateien in fotorealistische Bilder um. Keine Fotografie, keine Logistik, keine physischen Teile erforderlich. Einmal eingerichtet, kann der Ablauf vollständig automatisiert werden.
Vorteile:
Die Kosten starten bei 3,60 EUR pro Teil für 6 Bilder, gegenüber über 200 EUR bei manueller Fotografie.
Einheitliche Beleuchtung, Winkel und Hintergrund bei jedem Bild.
Skalierbar auf Millionen Artikel, bis zu 100.000 Bilder pro Tag.
Vollständig kompatibel mit unserer KI-gestützter Suche und Identifikation.
So können sie starten:
Senden Sie uns ein paar Muster Ihrer CAD-Daten.
Wir generieren kostenlose synthetische Beispielbilder.
Sie überprüfen die Qualität und können Änderungen am Stil der Bilder vornehmen.
Freigabe: Der Prozess läuft danach automatisch weiter.
Mit dem nyris AI Assisted Synthetic Data Process kann Ihr gesamter Katalog innerhalb weniger Wochen realistische Bilder erhalten. Das ist kein Projekt über drei Jahre mit zwei Millionen Euro Budget. Sie bekommen eine vollständige Katalogabdeckung zu einem Bruchteil der Kosten und Zeit. Die Bilder lassen sich direkt in Ihren Portalen, Service-Apps, Dokumentationen, After-Sales-Shops oder als Lageretiketten verwenden.
Beispiel für synthetische Bilder aus einer CAD-Datei, generiert mit der KI-gestützten nyris Synthetic Data Pipeline
Schritt 4: Echte Fotos dort erstellen, wo sie benötigt werden
Sobald die synthetische Abdeckung steht, konzentrieren Sie sich auf Teile, bei denen echte Fotos einen geschäftlichen Mehrwert liefern oder CAD-Daten fehlen. Typischer weise sind das Ihre Topseller, Schnelldreher oder die am häufigsten retournierten Artikel.
Option A: Kaptura Fotokabine
Kaptura bietet ein vollintegriertes Aufnahmesystem, welches wir aufgrund des Preises, einfacher Integration und Bedienbarkeit empfehlen. Mitarbeiter legen das Ersatzteil in die Fotokabine. Das System fotografiert automatisch, misst Abmessungen und Gewicht und erzeugt eine 3D-Punktwolke. Sie erhalten also nicht nur Bilder, sondern auch Maß- und Gewichtsdaten für die Optimierung von Versand und Lagerhaltung.
Warum es funktioniert:
Einfach zu bedienen: Lagerpersonal betreibt das System ohne Studioaufbau.
Erzeugt sowohl 2D-Bilder als auch 3D-Daten für Marketing und Handel.
Am besten geeignet für Teile, bei denen das Aussehen wichtig ist und CAD-Daten fehlen.
Mit zwei Kabinen im Dreischichtbetrieb können Sie rund 5.000 Teile pro Monat erfassen.
Wir können Bilder aus der Kaptura Cloud direkt mit ihrem visuellen Suchindex bei nyris synchronisieren.
Kaptura IMS 360 Fotokabine
Option B – Image Collector App
Eine schlanke Alternative für verteilte Teams. Lagerarbeiter, Techniker oder Praktikanten fotografieren Teile direkt bei der täglichen Arbeit. Die App taggt und lädt die Bilder automatisch in Ihre Ersatzteildatenbank.
Warum es funktioniert:
Keine Zusatzausrüstung nötig, ein Smartphone genügt.
Echte Fotos aus realen Umgebungen.
Ideal, um visuelle KI-Identifikation laufend zu verbessern.
Option C: Klassische Fotografie
Professionelle Fotografie bleibt der Goldstandard für Marketing und Markenauftritt. Für 99 % Ihrer Teile ist sie aber nicht erforderlich.
Wann sie sinnvoll ist:
Für hochwertige Bauteile, Produktlaunches und Marketingmaterial.
Wenn exakte Farbwiedergabe und Ästhetik entscheidend sind.
Grenzen Generativer Bilderzeugung
Erfordert physische Teile, Lichtaufbau und professionelles Personal.
Langsam und teuer in der Skalierung, meist 150 bis 250 € pro Teil oder mehr, plus Einrichtungskosten
Nicht geeignet für große Kataloge.
Schritt 5: Bilder mit generativen KI-Modellen erzeugen
Neue generative KI-Modelle können Bilder direkt aus Textbeschreibungen, Skizzen oder Zeichnungen erzeugen. Die Methode ist schnell und flexibel, besonders wenn keine CAD-Modelle vorliegen oder Sie früh erste Visualisierungen brauchen.
Stärken:
Erzeugt neue Bilder aus minimalen Eingaben, sogar aus einer einfachen Skizze oder Beschreibung.
Nützlich für die Skalierung von Trainingsdaten, wenn perfekte visuelle Genauigkeit nicht entscheidend ist.
Kann vorhandene synthetische CAD-Bilder verfeinern und realistischer machen.
Extrem schnelle Iteration: mehrere Stil- und Beleuchtungsvarianten in Sekunden.
Grenzen Generativer Bilderzeugung
Generative KI-Modelle erzeugen weiterhin schwer kontrollierbare Inkonsistenzen oder Halluzinationen, insbesondere bei technischen Teilen.
Oft müssen Sie mehrere Varianten generieren und das beste Ergebnis auswählen.
Für Marketing- oder Handelskataloge technischer Teile, die 100 % Korrektheit verlangen, noch nicht zuverlässig genug.
Ergebnisse sollten immer geprüft werden, bevor sie in Produktivdatenbanken einfließen.
Empfehlung
Nutzen Sie KI-generierte Bilder, um Ihre Daten zu ergänzen oder Trainings- und Testdatensätze für visuelle KI-Modelle zu erweitern.
Die Technologie entwickelt sich schnell. Wir investieren aktiv in die Forschung. Vor Kurzem haben wir ein Forschungsprojekt mit der LMU Computer Vision Group gestartet, welche von unserem Technical Advisor und Erfinder von Stable Diffusion, Prof. Dr. Björn Ommer, geleitet wird.
Probieren Sie es aus!
Wenn Sie sich selbst ein Bild von den mit Gen AI generierten Bildern machen möchten, finden Sie hier eine einfache Anleitung, um die Fähigkeiten der aktuellen Modelle zu testen:
2. Wählen Sie Nano Banana als Bildgenerierungsmodell.
3. Laden Sie die Skizze Ihres Teils oder eine beliebige Bildvorlage hoch und verwenden Sie folgenden Prompt:
// --- Command —
Your job is to improve or create the images of spare parts. The final part must be perfectly isolated on a seamless, clean, pure white background (#ffffff) without any watermarks.Masterpiece, best quality, ultra-realistic, 8k uhd, professional commercial product photography.
// --- Product Context —
Faltenbalg mit Anschlagplatte
// --- Technical Directives —
Render the object with hyper-realistic materials and textures.
Create soft, physically accurate studio lighting that reveals the object's form and texture.
Strictly preserve the original object's exact geometry, shape, contours, holes.
The object must be perfectly isolated on a seamless, clean, pure white background (#ffffff).
DO NOT add any watermarks. DO NOT add text. DO NOT add Logos. DO NOT add extra objects.
Hier ein Beispielergebnis: Der Prompt oben plus eine Skizze aus einem Papierkatalog von 1961 als Vorlage.
Generiertes Bild eines Faltenbalgs, basierend auf einer Abbildung aus einem Ersatzteilkatalog von 1961
4. Sie können den Prompt auch ohne Vorlage nutzen. Für generische Teile funktioniert das gut, zum Beispiel:
// --- Command ---
Your job is to improve or create the images of spare parts. The final part must be perfectly isolated on a seamless, clean, pure white background (#ffffff) without any watermarks.
Masterpiece, best quality, ultra-realistic, 8k uhd, professional commercial product photography.
// --- Product Context ---
hexhead, full thread, M10 screw
// --- Technical Directives ---
Render the object with hyper-realistic materials and textures.
Create soft, physically accurate studio lighting that reveals the object's form and texture.
Strictly preserve the original object's exact geometry, shape, contours, holes.
The object must be perfectly isolated on a seamless, clean, pure white background (#ffffff).
DO NOT add any watermarks. DO NOT add text. DO NOT add Logos. DO NOT add extra objects.
Sie sollten ein Ergebnis erhalten, das diesem Bild ähnelt:
Generiertes Bild einer Sechskantschraube M10 mit Vollgewinde
Generative KI kann noch keine hochpräzisen, konsistenten Mehrfachansichten komplexer Teile erzeugen. Aber sie ist bereits ein starkes Werkzeug, um Bilddaten für KI-gestützte Identifikationslösungen zu skalieren und anzureichern.
Schritt 6: Kundenbilder als Wissensdatenbank nutzen
Jedes Bild, das Kunden über die visuelle Suche oder den Support einreichen, ist eine Chance, Ihre Bilddatenbank zu erweitern.
Beginnen Sie damit, Bilder aus Ihren Supportkanälen zu kennzeichnen. Im visuellen Suchportal von nyris prüft Ihr Team eingehende Bilder für die visuelle Identifikation, ordnet sie dem richtigen Produkt zu und macht sie direkt durchsuchbar.
Dieser Prozess:
Erhöht die Treffergenauigkeit bei künftigen visuellen Identifikationen.
Bringt realen Kontext hinein, etwa eingebaute Teile oder verschlissene Komponenten.
Baut einen Bilddatensatz auf, der mit jeder Kundeninteraktion wächst.
Wenn Sie Kundenbilder laufend einbinden, wird jede Interaktion zu einer Gelegenheit, Ihren Bilddatensatz zu verbessern. Diese wachsende Wissensdatenbank aus realen Aufnahmen ist ein wertvolles Asset. Sie hält die visuelle Suche präzise und relevant.
Aufbau einer visuellen Wissensdatenbank durch Kundenbilder im nyris Portal
Schritt 7: Halten Sie Ihre Bilddaten aktuell
Sobald die Basis steht, wird Bildabdeckung zu einem laufenden Prozess, nicht zu einem einmaligen Projekt.
Was Sie überwachen und messen sollten:
Abdeckungsquote: Prozentsatz der Teile mit mindestens einem gültigen Bild.
Erkennungsgenauigkeit: Prozentsatz der korrekten Treffer bei der visuellen Suche
Retourenquote: weniger falsch bestellte Teile.
Identifikationszeit: wie schnell Teams das richtige Teil finden können.
Laufend verbessern:
Neue Teile: Synthetische Bilder automatisch generieren.
Aktualisierte oder beliebte Teile: Kaptura- oder Foto-Auffrischungen einplanen.
Kundenbilder in der Suche oder aus Service-Tickets: Wöchentlich prüfen und zuordnen.
Dieser Kreislauf hält Ihre Bilddaten aktuell und bereit für KI.
Fotobox als nächstes: Echte Fotos für Topseller und Marketing.
Image Collector App: laufende Bilder aus Ihren Teams.
Von Kunden eingesandte Bilder: natürliche Ergänzung durch Nutzeraktivitäten.
Klassische Fotografie: nur für Premium-Marketing oder Produktkampagnen.
Diese Reihenfolge liefert sofortige Bildabdeckung bei deutlichen geringeren Kosten- und Zeitaufwand.
Fazit
Bilder für Ihren Ersatzteilkatalog zu erstellen ist kein Fotografieprojekt. Es ist eine Initiative für bessere Datenqualität. Jedes neue Bild macht Ihr System intelligenter, reduziert Fehler und stärkt das Vertrauen bei Kunden und Mitarbeitern.
Starten Sie mit dem, was Sie haben. Automatisieren Sie, was möglich ist. Lassen Sie die tatsächliche Nutzung Ihre Verbesserungen steuern.