BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Berliner KI-Unternehmen CERPRO firmiert künftig als Drevise und verschiebt den Schwerpunkt von der automatisierten Prüfplanung hin zur Serienfreigabe. Die Plattform nutzt Zeichnungen, 3D-Modelle, Spezifikationen und Revisionen, um Unklarheiten früh zu erkennen und daraus Entscheidungen für Konstruktion, Lieferantenabstimmung und Qualitätsplanung abzuleiten. Damit will Drevise die Kette von der Produktdefinition bis zur Bauteilfreigabe schneller und konsistenter machen. Seit der Pre-Seed-Runde mit 2 Mio. Euro wächst das Team auf 15 Mitarbeitende und nennt eine produktive Nutzung durch mehr als 200 Unternehmen in neun Ländern.
Der Namenswechsel von CERPRO zu Drevise wirkt auf den ersten Blick wie ein klassisches Rebranding. In der Darstellung des Unternehmens steckt jedoch der Versuch, die Technologie von einem eng definierten Einsatzgebiet weiterzuziehen: weg von der automatisierten Ableitung von Prüfplänen und hin zu einem durchgängigen Prozess, der technische Produktdefinitionen in belastbare Entscheidungen für die Serienfertigung übersetzt. Praktisch bedeutet das, dass Drevise die Informationen nicht nur „verwaltet“, sondern sie als Entscheidungsgrundlage für nachgelagerte Abteilungen verfügbar machen will – von der Konstruktion über die Arbeitsvorbereitung bis zur Qualifizierung von Lieferanten und schließlich zur Freigabe.
Technisch startet Drevise mit einem Muster, das in vielen Industrien trotz moderner Tools noch zu oft fragmentiert ist: Anforderungen liegen verteilt vor. In der Konstruktion entstehen Zeichnungen und 3D-Modelle, dazu kommen Spezifikationen und wiederkehrende Revisionen, die in jeder Phase erneut verstanden, interpretiert und in konkrete Arbeitsschritte übersetzt werden müssen. Genau hier setzt die Plattform an: Sie analysiert laut Firmenbeschreibung die technischen Eingaben, identifiziert fehlende oder widersprüchliche Informationen und bewertet Themen wie Machbarkeit, Messbarkeit sowie Risiken, um daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Der Kern ist dabei die Reduktion von Interpretationsspielräumen zwischen Fachbereichen und Partnern.
Der Nutzen wird in der Praxis besonders sichtbar, wenn der Entwicklungsprozess an einer Stelle nicht sauber „durchkoppelt“. In der Darstellung des Unternehmens entstehen Verzögerungen typischerweise dann, wenn Anforderungen in jedem Schritt neu übersetzt werden: Konstruktion definiert, Lieferantenqualität leitet Ableitungen für Nachweise ab, Arbeitsvorbereitung übersetzt in Prozesse und Arbeitspläne, und die Qualitätssicherung prüft am Ende die Übereinstimmung mit den Vorgaben. Sobald diese Kette keine gemeinsame technische Grundlage nutzt, verschieben sich Fehler in späte Phasen – mit Rückfragen, Nacharbeit und verlorener Zeit genau dort, wo Bauteile eigentlich seriell freigegeben werden sollen. Branchenstudien, auf die Drevise verweist, ordnen den Effekt quantifiziert ein: Ingenieurinnen und Ingenieure verbringen nur rund 54 Prozent ihrer Zeit tatsächlich mit Designarbeit, während etwa ein Viertel der Zeit in der Arbeitsvorbereitung und Fertigungsplanung für Suchen, Neueingeben und Wiederaufbereiten technischer Informationen verloren gehen soll.
Der Ansatz „vom Prüfplan zur Serienfreigabe“ erklärt auch, warum der neue Name so gewählt wurde. Drevise leitet sich aus Drawing und Revision ab und soll ausdrücken, dass Zeichnungen und Änderungen nicht nur dokumentiert werden, sondern als Grundlage für schnellere und belastbarere Fertigungsentscheidungen dienen. In der Logik des Produkts ist das mehr als ein Marketing-Slogan: Wenn Revisionen als eigenes Analyseobjekt verstanden werden, lässt sich nachvollziehen, warum sich Anforderungen ändern, und welche Folgeentscheidungen daraus für Konstruktion, Lieferantenabstimmung oder Qualifikation entstehen sollten. Damit zielt Drevise auf die gleiche Form der Konsistenz, die Unternehmen aus Versionierung in Softwareprojekten kennen, nur eben für technische Produktdefinitionen.
Für die Marktpositionierung nennt das Unternehmen konkrete Referenzen aus der Industrie. So setzen nach Angaben von Drevise unter anderem Bosch Rexroth, Lixil, Innomotics und Hörmann auf die Lösung. Ergänzend werden bereits früh Anwendungsfälle aus dem Bereich Qualität kommuniziert: Günther Casper, Vice President Qualität bei d&b Audiotechnik, beschreibt in einem Zitat den durchgängigen Prozess, der Qualitätssicherung und Lieferanten verbinden soll, um manuelle Aufwände und Abstimmungsschleifen zu reduzieren und Erstbemusterungen schneller abzuschließen: „Drevise verbindet unsere Qualitätssicherung und unsere Lieferanten in einem durchgängigen digitalen Prozess. So wollen wir manuelle Aufwände und Abstimmungsschleifen reduzieren und Erstbemusterungen schneller abschließen.“ Aus Sicht des Startups ist das ein Indikator dafür, dass die Plattform nicht nur interne Daten „ausliest“, sondern Schnittstellenentscheidungen beschleunigt, die normalerweise viel Koordinationsaufwand erzeugen.
Beim Blick auf die Organisationsentwicklung wird zudem klar, dass die Umbenennung auch eine Wachstumsphase begleitet. Drevise berichtet, dass das Team seit der 2 Mio. Euro Pre-Seed-Runde im November 2025 von drei Gründern auf 15 Mitarbeitende angewachsen ist. Dazu kommt eine Zielgruppen-Aussage, die für industrielle KI-Projekte häufig entscheidend ist: Laut Unternehmen nutzen mehr als 200 Firmen in neun Ländern die Technologie produktiv. Mit dieser Größenordnung verschiebt sich der Anspruch von einzelnen Pilotprojekten hin zu stabilen Workflows, in denen Datenformate, Revisionstakt und Verantwortlichkeiten zwischen Lieferkettenpartnern regelmäßig zusammenkommen.
Für Unternehmen, die Serienanläufe beschleunigen müssen, liegt die strategische Relevanz von Drevise vor allem in der Standardisierung von „Entscheidungsfähigkeit“. Wenn Konstruktion, Lieferanten und interne Fachbereiche auf einer gemeinsamen technischen Grundlage arbeiten, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass Anforderungen in jeder Phase unterschiedlich verstanden werden – und damit auch das Risiko späterer Qualitäts- oder Freigabeprobleme. Gleichzeitig verändert sich die KI-Rolle: Drevise positioniert sich nicht als Chatbot für technische Fragen, sondern als KI-gestütztes Analyse- und Übersetzungswerkzeug für Produktdefinitionen, das konkrete nächste Schritte für Machbarkeit, Prüfplanung, Lieferanteneignung und Freigabe ableiten soll. Damit folgt das Startup einer breiteren Industrie-Erfahrung: Der größte Hebel entsteht selten durch einzelne Automatisierungsschritte, sondern durch konsistente Daten- und Entscheidungsflüsse über Organisationsgrenzen hinweg.
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