× Liebherr Group

13 Sparten.
Eine Geschichte,
die AI für euch
schreiben könnte.

Kein Deck. Ein lebendes Modell, das die heterogenen KI-Initiativen der Gruppe in eine gemeinsame Sprache übersetzt — klickbar, editierbar, CFO-fähig.
Zutritt
Access Code wurde Marcel Flir separat übermittelt.
 
Vertraulich · Illustrative Zahlen · Public-Data only
AI Value Companion × Liebherr Group
Illustrative · Public Data
AI Value Companion · FY24 Basis · Illustrative

Eine lebende Arbeitsunterlage, die eure KI-Inventur in eine CFO-Sprache übersetzt.

Dieser Companion ersetzt kein Slide-Deck — er ersetzt den Fragebogen. Anstelle abstrakter Bewertungskriterien zeigt er, wie die Sparten-Initiativen in ein gemeinsames Pool × Uplift × Confidence-Raster einfließen. Ihr könnt die Annahmen live editieren, Use Cases per Alignment-Session bewerten, und seht die Auswirkung unmittelbar auf die Gruppen-EBITDA-Szenarien.

Directional · Annual EBITDA uplift potential by FY30 live
€85–223 Mio.
~6,5–16,9% der illustrativen Gruppen-EBITDA-Bandbreite
Basis: Umsatz FY24 €14,622 Mio. und illustrative EBITDA-Marge 8–10% (nicht öffentlich disclosed; sektor-typisch). Im unteren Bereich der McKinsey-Benchmark-Spanne 10–30%, bedingt durch dezentrale Sparten-Struktur und pre-engagement-typische Confidence-Niveaus.
Central Estimate: €154 Mio. · Shift+M zum Editieren der Annahmen

Die Methodik

Jede KI-Initiative — egal wie sie in der Sparte beschrieben wurde — lässt sich auf dieselben drei Variablen zurückführen. Das macht die heterogenen Inputs aus der KI-Inventur vergleichbar und auf Gruppenebene aggregierbar:

1 · Cost Pool
Addressierbare Kosten- oder Umsatzbasis
Nicht die volle Kostenzeile — der tatsächlich KI-adressierbare Anteil in 3 Jahren, spezifisch abgegrenzt, mit Lo/Hi-Range.
×
2 · Uplift Rate
Verbesserung durch AI, aus Peer-Daten
Externe Evidenz zwingend: Direkt-Peer (Caterpillar, Komatsu) > Cross-Industry > Analysten > Vendor-Cases (mit Vorsicht).
×
3 · Confidence
Umsetzungswahrscheinlichkeit
Technology-Readiness, Daten, Drittabhängigkeiten, Change-Management — bei diesem Klienten, in dieser Sparte.
Weiter
Value Map
4 Lever mit je 3 Use-Case-Bausteinen. Quellen, Peer-Referenzen und Ranges.
Weiter
Alignment Session
12 illustrative Use Cases durchklicken, Confidence vergeben, Gruppen-Modell reagiert live.
Weiter
Scenario Explorer
4 Szenarien FY25–30, live aus dem Modell gerechnet, Breakdown nach Lever oder Horizon.
Lever Portfolio · live aus dem Value Model

Vier Hebel, zwölf Use-Case-Bausteine, eine gemeinsame Sprache.

Diese vier Lever bündeln Use Cases, die typischerweise aus den Sparten einer Industriegruppe wie Liebherr kommen. Die konkreten Ranges sind illustrativ (Public Data + Sektor-Benchmarks) — in einem echten Engagement werden sie durch confirmed Sparten-Zahlen ersetzt.

Wie eure KI-Inventur hier andockt

Die bestehende KI-Inventur liefert typischerweise 40–120 Initiativen in sehr heterogenem Format. In Phase 1 werden diese auf die 4 Lever gemappt und pro Lever zu 2–6 Use-Case-Bausteinen mit Pool × Uplift × Confidence strukturiert. Die Heterogenität der Inputs ist das Feature, nicht der Bug — die Sparten kennen ihre lokalen Use Cases am besten. Die Übersetzung in eine Gruppen-Sicht ist unsere Aufgabe.

Phase 2 · Alignment Session · Interactive Walkthrough

Die Use Cases einzeln durchgehen — Confidence live vergeben.

So läuft typischerweise eine Alignment-Session mit den Sparten-Leads und dem Gruppenteam: wir klicken die Use Cases einzeln durch, diskutieren Mechanismus und Peer-Analogie, und ihr vergebt eine Umsetzungs-Confidence. Die Bewertungen werden über die UC-zu-Lever-Bridge auf das Gruppen-Modell gespiegelt — der Scenario-Chart reagiert in Echtzeit.

EBITDA Trajectory · Live aus dem Value Model

Vier Szenarien — FY25 bis FY30.

Baseline = illustrative Liebherr-Gruppen-EBITDA × 3% CAGR. AI-Uplift als absoluter €-Beitrag on top der Baseline — nicht als Prozentverzerrung der y-Achse. Die AI-Beiträge werden live aus dem Value Model Central berechnet (Shift+M zum Editieren). Ramp nach Standard-Muster (Y1 15% · Y2 40% · Y3 70% · Y4 90% · Y5+ 100%).

Base Case · strukturiertes Programm über alle vier Hebel

Zeigt confirmed Baseline-EBITDA + AI-Uplift als absoluten €-Beitrag.
Baseline (illust.) AI-Uplift

Breakdown · FY30 AI-Uplift

Engagement Arc · 10–12 Wochen · flexibel skalierbar

Von illustrativ zu defensibel — in drei Phasen.

Dieser Companion zeigt, wie das Endergebnis aussieht. Der Weg dorthin läuft in drei Phasen: Map & Model (Daten bestätigen, Lever konstruieren), Align on Value (eure KI-Inventur & Sparten-Inputs einarbeiten), Synthesise & Narrate (CFO-Business-Case, Board-Pre-Read, Implementation-Roadmap).

1
Woche 1–3 · Map & Model

Datenbasis & erstes Modell

Wir anchorn auf confirmed Gruppen- und Sparten-Zahlen, konstruieren die Lever mit externen Benchmarks, und produzieren ein erstes aggregiertes Modell.
Deliverables
  • Financial Baseline (★★★★ auf allen Anchor-Zahlen)
  • Cost-Struktur-Map auf Gruppen- und Sparten-Ebene
  • Lever-Model mit Pool × Uplift × Confidence
  • Benchmark-Register (eine Quelle pro Lever min.)
  • Top-down-Reconciliation vs. McKinsey 10–30%
2
Woche 4–8 · Align on Value

Euer Modell — in eurer Sprache

Die KI-Inventur wird eingearbeitet: Use Cases pro Sparte in 60–90-Min-Sessions durchgeklickt, Confidence vergeben, Pool-Definitionen geschärft.
Deliverables
  • Sparten-Inventur übersetzt in Pool × Uplift × Confidence
  • Use-Case-Priorisierung (Quick Wins vs Transformation)
  • Sparten-spezifische Confidence-Werte
  • Client-owned Value Model (dieser Companion, aber mit euren Zahlen)
  • Szenario-Parametrierung auf euren Planungs-Horizon
3
Woche 9–12 · Synthesise & Narrate

Business Case für den CFO

Implementation-Kosten, Net Value, Payback, Roadmap-Sequenzierung. Board-Pre-Read und CFO-Ready One-Pager.
Deliverables
  • Implementation Cost Estimate (One-Off + laufende AI-Ops)
  • Net Value & Payback je Szenario
  • Sequenzierte Implementation Roadmap
  • CFO-Ready One-Pager (druckbar, Board-tauglich)
  • Diesen Companion als Alignment-Tool für die Gesellschafter-Runde

Phase-1 Quick Assessment — 3–4 Wochen als Einstieg

Falls eine Full-Engagement zu groß ist als Einstieg, läuft Phase 1 auch eigenständig. Woche 1: Financial Baseline & Cost-Structure Workshop mit eurem CFO-Office (2 Tage on-site, CH/AT). Woche 2: Sparten-Inventur-Übersetzung in 5–7 fokussierten Sparten-Interviews. Woche 3: Benchmark-Sourcing, Lever-Modell, erste Szenarien. Woche 4: CFO-Ready Business Case + Interactive Companion mit euren Zahlen. Ergebnis ist entweder eine Full-Engagement-Entscheidung oder ein directional but defensibler Quick-View, auf dem Entscheidungen getroffen werden können.

Nächster Schritt: 30 Minuten Call

Laurenz Kirchner · Partner AI Strategy · valantic
laurenz.kirchner@nxt.valantic.com
◈ Value Model · Shift+M · Editierbar

Der Kern des Companions — editierbare Annahmen.

Alle Zahlen in diesem Companion werden an dieser Stelle gerechnet. Wenn ihr hier eine Pool-Range, eine Uplift-Rate oder eine Confidence verändert, reagieren alle anderen Views live: Headline-Metrik, Scenario-Chart, Breakdown. Änderungen werden im lokalen Browser (localStorage) persistiert.

Hinweis: Die hier gezeigten Werte sind die illustrativen Ausgangswerte aus dem Preview (public data). In einem echten Engagement wären sie durch confirmed Liebherr-Zahlen ersetzt. Pool-Ranges verändern sich typischerweise um ±15–25% durch Datenbestätigung, Confidence um +5 bis +15 Punkte durch Sparten-Validierung — das verschmälert die Gesamt-Range erheblich.