Wie KI die Fertigung verändert: Anwendungsfälle, Implementierung und Trends

Apr 12, 2025 12 Min

Ich habe jahrelang Seite an Seite mit Werksleitern, Linienleitern und Datenteams gearbeitet und weiß, wie schwierig es geworden ist, die Produktion schlank und gleichzeitig widerstandsfähig zu halten. Nachfrageverschiebungen, sinkende Margen und Ausfallzeiten – nun ja, das ist immer noch der größte Feind. Die gute Nachricht ist jedoch, dass KI-Systeme in der Fertigung haben sich weit über auffällige Demos hinaus entwickelt und gehen diese Probleme bereits in der Praxis an.Wir sprechen von intelligenteren Wartungsplänen, weniger Defekten, strengerer Bestandskontrolle und schnelleren Planungszyklen - alles auf der Grundlage von vernetzten Live-Daten, nicht von Vermutungen. Und dieser Wandel vollzieht sich schnell. Schauen Sie sich einfach die Zahlen an: globale Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung erreichte 2024 5,32 Milliarden US-Dollar und soll jährlich um über 46 % wachsen. Hersteller, die jetzt auf diesen Zug aufspringen, sind bereits mit höheren Margen, schlankeren Abläufen und robusteren Lieferketten führend.

In diesem Beitrag zeige ich, wie KI in der Fertigung die Spielregeln verändert, stelle Erfolgsgeschichten aus der Praxis vor und erstelle einen praktischen Leitfaden für den Einstieg. Wenn Sie Ihre Fertigung optimieren möchten, erfahren Sie hier, was möglich ist und wie Sie es umsetzen können.

"KI in der Fertigung erzielt die größte Wirkung, wenn sie reale, praktische Herausforderungen in der Fertigung löst, wie z. B. die Reduzierung von Störungsmeldungen um 2 Uhr morgens, die Aufrechterhaltung der Produktion im Zeitplan und die tagtägliche Einhaltung von Qualitätszielen. Wenn Ihre KI-Lösung Ausfallzeiten nicht sichtbar reduziert oder den Durchsatz nicht steigert, ist es möglicherweise an der Zeit, Ihren Ansatz zu optimieren."

Philip Tikhanovich

Leiter der Abteilung Big Data und AI

Wie KI die Fertigungsindustrie beeinflusst

Die Fertigung hat sich dramatisch weiterentwickelt. Was mit einfacher Automatisierung begann, hat sich mittlerweile zu etwas deutlich Leistungsstärkerem entwickelt: KI-Systeme, die lernen, sich anpassen und Teams helfen, Problemen immer einen Schritt voraus zu sein, anstatt ständig darauf zu reagieren.

Frühe Automatisierung half bei wiederkehrenden Aufgaben, konnte aber mit Veränderungen nicht umgehen. Ein defektes Teil, eine veränderte Nachfrage oder eine Verzögerung bei einem Lieferanten konnten alles durcheinanderbringen. KI schafft hier Abhilfe. Mit Echtzeitdaten von IoT-Sensoren und intelligenten Machine-Learning-Modellen können Ihre Systeme subtile Probleme erkennen, Trends frühzeitig identifizieren und die Produktion ohne das übliche Rätselraten am Laufen halten.

Und das sind nicht nur Early Adopters, die das Terrain testen. Laut Deloitte nutzen bereits 55 % der Industrieunternehmen generative KI, und 40 % planen, ihre KI-Investitionen zu erhöhen. Nicht, weil es auf dem Papier gut klingt, sondern weil es dort Ergebnisse liefert, wo es darauf ankommt: Betriebszeit, Qualität und Betriebseffizienz.

Die Bedeutung von KI in der heutigen Fertigung

Gehen wir konkret vor. Jeder Hersteller, mit dem ich zusammengearbeitet habe, stößt auf die gleichen Herausforderungen: ungeplante Ausfallzeiten, Qualitätsmängel, Lieferkettenprobleme, sich ändernde Zeitpläne, steigende Kosten und strengere Sicherheitsvorschriften. Die Probleme häufen sich schnell.

KI hilft, diese Probleme zu überwinden. KI-Lösungen für die Fertigung bringen alles in Einklang. Sie halten Maschinen mit vorausschauender Wartung am Laufen, erkennen Defekte in Echtzeit mit Computer Vision und passen Produktionspläne spontan an Nachfrageschwankungen an. Sie präzisieren Lieferkettenprognosen, reduzieren Ausschuss und beschleunigen die Produktentwicklung mit generativem Design. Und aus Sicherheitsgründen erkennt KI Gefahren, bevor sie zu echten Problemen werden.

Hier geht es nicht darum, ein Problem zu beheben. Es geht darum, den gesamten Betrieb schneller, schlanker und widerstandsfähiger zu machen. Die Hersteller, die sich jetzt dafür einsetzen, halten nicht nur Schritt – sie sind ihnen einen Schritt voraus.

Im Folgenden werde ich mir reale Anwendungsfälle genauer ansehen und zeigen, wie KI-Lösungen in der Fertigung die Fabrikhalle bereits verändern.

Aktuelle Trends in der KI-Fertigung: Beispiele und Anwendungsfälle

Kein Zweifel: KI revolutioniert die Fertigung . Die entscheidende Frage ist, wie man sie so einsetzt, dass sie die alltäglichen Probleme in der Fertigung löst. Im Folgenden habe ich einige der gängigsten Beispiele für KI in der Fertigung zusammengestellt, die echte, greifbare Ergebnisse liefern. Dieser kurze Überblick gibt Ihnen einen guten Überblick über die Möglichkeiten, die zu erwartenden Erfolge und den erforderlichen Aufwand.

Vorausschauende Wartung

Ungeplante Ausfallzeiten werden zu einem finanziellen Desaster. Laut einem Siemens-Whitepaper verursachen stillstehende Produktionslinien in der Automobilindustrie mittlerweile Kosten von fast 695 Millionen US-Dollar pro Jahr. Die Schwerindustrie liegt mit 59 Millionen US-Dollar pro Werk dicht dahinter. Bei den 500 weltweit größten Herstellern summiert sich das auf jährliche Verluste von 1,4 Billionen US-Dollar, rund 11 % des Gesamtumsatzes.Prädiktive Wartung ist eine der herausragenden KI-Anwendungen in der Fertigung und hilft, den Spieß umzudrehen. Anstatt sich auf feste Wartungsintervalle zu verlassen, sind Maschinen mit IoT-Sensoren die Echtzeitdaten wie Temperatur, Vibration, Spannung und Spindeldrehzahlen übertragen. ML-Modelle, die auf der Grundlage historischer Fehlerdaten trainiert wurden, erkennen frühe Anzeichen von Verschleiß, indem sie subtile Abweichungen vom Normalbetrieb erkennen, oft schon Wochen bevor etwas kaputt geht.Dank der vorausschauenden Wartung profitieren Sie von weniger ungeplanten Ausfallzeiten, einer besseren Auslastung der Wartungsteams, einem schlankeren Ersatzteillager und einer längeren Lebensdauer der Maschine. Ein Beispiel, GE Aerospace setzt ein AI-gestütztes Schaufelinspektionstool ein, das Technikern hilft, Turbinenprobleme schneller zu erkennen, indem es wichtige Bilder hervorhebt, die Inspektionszeit um 50% verkürzt und die Genauigkeit erhöht. Es ist bereits bei GEnx- und CFM LEAP-Triebwerken im Einsatz und trägt dazu bei, dass Triebwerke schneller in Betrieb genommen werden können und sicher fliegen.Natürlich ist dies nicht ohne Herausforderungen. Die Nachrüstung älterer Maschinen mit Sensoren kann komplex sein. Und ohne saubere, gut verwaltete Daten sind selbst die besten Modelle unzureichend. Aber mit der richtigen Einrichtung kann der ROI enorm sein.

Qualitätskontrolle & Fehlererkennung

Defekte verlangsamen die Produktion, erhöhen den Ausschuss und untergraben die Qualität. Mit AI-gesteuerten visuellen Inspektionssystemen wird dieses Problem an der Quelle angegangen. Hochauflösende Kameras und Computer-Vision-Modelle scannen jedes Produkt in Echtzeit, markieren alle Risse, Fehlausrichtungen oder Oberflächenfehler sofort, nehmen sie aus der Linie und protokollieren sie zur Ursachenanalyse.Zum Beispiel, Eigene Innovationen nutzt Intel-Technologie für OneView, eine Echtzeit-Inspektionsplattform, die senkt die Qualitätskosten um bis zu 40%. Die KI-Inspektion auf der ganzen Linie fängt Fehler auf, die bei Stichproben übersehen wurden, und automatisiert die Reaktionen für eine konsistente Ausgabe. Bei Southern Fabricators, es hat sich in 6 Monaten amortisiert. Mit No-Code-Tools und flexiblem Rollout lässt es sich schnell auf mehrere Werke ausweiten, auch ohne ein großes Data-Science-Team.

Die Implementierung erfordert jedoch einige Feinabstimmungen: Beleuchtung, Kamera-Setup und solide Trainingsdaten sind entscheidend. Sobald alles perfekt eingestellt ist, erkennen diese Systeme Fehler, die dem menschlichen Auge entgehen könnten, gewährleisten höhere Qualitätsstandards und reduzieren das Risiko von Überraschungen in letzter Minute bei Audits.

Optimierung der Lieferkette

Lieferketten sind anfälliger denn je – Nachfragespitzen, Rohstoffschwankungen und globale Störungen können die Produktion schnell aus dem Gleichgewicht bringen. Viele Hersteller verlassen sich immer noch auf statische ERP-Tools und Tabellenkalkulationen, die sich nicht schnell genug anpassen. Diese Probleme fordern KI-Änderungen, die Echtzeitdaten von IoT-Sensoren, Lieferantenportalen, Marktfeeds und sogar sozialen Medien in adaptive Prognosen umwandeln. Modelle wie LSTM-Netzwerke oder Metas Prophet erkennen Materialengpässe oder Nachfragespitzen, bevor sie eintreten.

Wenn ein Lieferant eine Lieferung verzögert, berechnet das System die Nachbestellpunkte sofort neu, weist auf alternative Routen hin oder hebt Ersatzlieferanten hervor, sodass die Teams proaktiv statt reaktiv agieren. Dieser Ansatz reduziert Lagerausfälle, senkt Lagerkosten und hält die Produktionslinien am Laufen.

Beispielsweise half unser Team einem Elektronikhersteller, Lieferunterbrechungen mithilfe einer maßgeschneiderten KI/ML-Weberweiterung um 45 % zu reduzieren . Die Plattform analysiert Lieferantendaten, gruppiert Anbieter und prognostiziert Beschaffungsrisiken, wodurch Produktionsstillstände um 630 % reduziert wurden.

Obwohl die Datenintegration komplex sein kann und kein Algorithmus jedes unerwartete Ereignis vorhersagt, machen leistungsstarke Datenpipelines und flexible Planung die Lieferkette weitaus intelligenter und widerstandsfähiger.

Prozessoptimierung & Produktionsplanung

Die Terminplanung kann eine der schwierigsten Aufgaben in der Fertigung sein. Mehrere Produktlinien, schwankende Nachfrage und Personalbeschränkungen machen die Planung zu einem ständigen Balanceakt. AI übernimmt die Aufgabe, indem es Echtzeitdaten wie Maschinenverfügbarkeit, Personalbesetzung und Wartungspläne analysiert und dynamische Produktionspläne erstellt, die die tatsächlichen Bedingungen in der Fertigung widerspiegeln. Simulationen verschiedener Szenarien zeigen den besten Ansatz zur Reduzierung von Ausfallzeiten und zur Umgehung von Engpässen.Nehmen Sie Honeywellzum Beispiel. Sie nutzen AI zur Feinabstimmung von Produktionsplänen, zur Verkürzung der Durchlaufzeiten und zur Zufriedenheit der Kunden. AI analysiert Daten aus dem Fertigungsbereich, um Engpässe zu erkennen und Vorschläge zu machen, wo Prozesse rationalisiert werden können. Das Ergebnis ist ein höherer Durchsatz, weniger Abfall und eine gleichmäßigere Produktion.Und in einem der unserer eigenen Projekteführte ein globaler Reifenhersteller ein Upgrade von SAP ECC auf S/4HANA durch und integrierte KI in seine Supply-Chain-Planungstools. Wir unterstützten ihn bei der Entwicklung von über 15 Fiori-Apps mit integriertem maschinellem Lernen. Die Auswirkungen waren enorm: Manuelle Fehler gingen zurück, die Planung wurde 2.500-mal schneller,und den Entscheidungsträgern stehen jetzt Echtzeitdaten zur Verfügung.Der Haken an der Sache? Die Datenqualität ist entscheidend. Wenn Ihre Eingaben fehlerhaft sind, werden auch Ihre Pläne fehlerhaft sein. Aber mit sauberen Daten und einem Team, das weiß, wann es dem AI vertrauen kann, hört die Planung auf, reaktiv zu sein, und beginnt, echte, messbare Ergebnisse zu liefern.

Robotik und Automatisierung (Cobots)

Cobots (kollaborative Roboter) verändern die Art und Weise, wie Produktionslinien laufen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern, die hinter Sicherheitskäfigen eingesperrt sind, sind Cobots darauf ausgelegt, Seite an Seite mit Menschen zu arbeiten. Sie übernehmen sich wiederholende, körperlich anstrengende Aufgaben wie das Platzieren von Teilen, das Befestigen oder die Maschinenbedienung, sodass sich Ihr Team auf qualifizierte Arbeiten konzentrieren kann, die tatsächlich menschliches Handeln erfordern.Ausgestattet mit Sensoren wie LiDAR, 3D-Kameras und Kraft-Drehmoment-Detektoren bewegen sich Cobots sicher um Menschen und Geräte herum. ML hilft ihnen, sich in Echtzeit anzupassen, indem sie sich auf leicht abweichende Teile einstellen oder auf Änderungen im Arbeitsablauf reagieren, ohne dass ein vollständiger Reset erforderlich ist.Die Akzeptanz nimmt schnell zu. Der Markt für AI-Industrieroboter wird voraussichtlich 12,67 Milliarden US-Dollar erreichen . Führende Hersteller sehen bereits Erfolge. Ein Beispiel dafür ist BMW, das Cobots in der Endmontage um Innenraumkomponenten zu installieren. Sie haben die Zahl der Verletzungen durch wiederkehrende Belastungen verringert und die Konsistenz in großem Maßstab verbessert.Cobots sind einfacher zu implementieren als herkömmliche Automatisierungssysteme, aber sie erfordern immer noch Vorabinvestitionen, insbesondere wenn Sie sie in bestehende Systeme integrieren. Und um den größtmöglichen Nutzen aus ihnen zu ziehen, muss Ihr Team geschult werden, um sie richtig zu bedienen und zu warten.

Energiemanagement

Die Energiekosten verschlingen einen immer größeren Teil des Budgets in der Fertigung. Mit AI betriebene Energiemanagementsysteme helfen Herstellern, die Kontrolle zu übernehmen, Abfall zu reduzieren, den Verbrauch zu optimieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.Das beginnt mit Echtzeitdaten von intelligenten Zählern, Produktionslinien und Gebäudesystemen. AI verarbeitet diese Daten zusammen mit externen Faktoren wie Produktionsplänen, Maschinenauslastung und sogar Wettervorhersagen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse passt das System die Geräteeinstellungen automatisch an, indem es Maschinen im Leerlauf abschaltet oder Aufgaben mit hohem Energieverbrauch auf Zeiten außerhalb der Spitzenlast verlagert, wenn die Preise niedriger sind.Zum Beispiel, Schneider Electric schließt Partnerschaft mit Saint-Gobaineinem führenden Hersteller von Baumaterialien, ein KI-gestütztes Energiemanagement in mehreren Werken einzuführen. Ihre Lösung lieferte eine 14% Rückgang der Energiekosten zusammen mit einer Verringerung der Kohlenstoffemissionen.Die Einführung dieser Systeme in älteren Anlagen erfordert Vorabinvestitionen. Ältere Maschinen müssen möglicherweise mit IoT-Sensoren aufgerüstet werden, und die sichere Verbindung aller Komponenten ist komplex. Aber wenn sie erst einmal installiert sind, ist der langfristige Nutzen kaum zu übersehen. Die Hersteller haben eine bessere Kostenkontrolle, erreichen ihre Nachhaltigkeitsziele schneller und stärken ihre Position auf den zunehmend ökologisch orientierten Märkten.

Digitale Zwillinge & Simulation

Digitale Zwillinge verändern die Art und Weise, wie Hersteller ihre Produktion planen, testen und optimieren. Einfach ausgedrückt ist ein digitaler Zwilling ein virtuelles Echtzeitabbild einer physischen Maschine, Produktionslinie oder sogar einer ganzen Fabrik. CAD-Modelle, Live-Sensordaten und Betriebslogik werden so kombiniert, dass sich alles, was in der Produktion passiert, sofort in der digitalen Welt widerspiegelt.Dieser Ansatz ermöglicht es, Änderungen zu testen, ohne Ausfallzeiten zu riskieren. Eine Änderung der Produktionsgeschwindigkeit, ein neues Layout oder ein Materialwechsel können simuliert werden, um die Auswirkungen auf den Durchsatz, die Kosten und die Qualität zu ermitteln - ohne die eigentliche Produktionslinie anhalten zu müssen.Führende Hersteller sind bereits dabei, diese Lösung einzuführen. General Motors simuliert ganze Linien vor dem Bau und reduziert so Zeit und Layoutfehler. HD Hyundai erstellt KI-gestützte Nachbildungen seiner komplexen LNG-Schiffskonstruktionen (über sieben Millionen Teile), um Probleme frühzeitig zu erkennen.

Foxconn betreibt eine vollständig virtuelle Fabrik, um Roboter zu trainieren, Layouts zu optimieren und den Energieverbrauch um 30 % zu senken – und das alles, bevor eine echte Maschine berührt wird.

Digitale Zwillinge sind jedoch keine schnelle Lösung. Der Aufbau eines solchen Systems für eine ganze Fabrik erfordert erhebliche Investitionen in Infrastruktur, Simulationssoftware und qualifizierte Teams. Datengenauigkeit ist ebenfalls entscheidend – fehlerhafte Sensorwerte können zu Fehlentscheidungen führen, daher hat die Datenqualität weiterhin höchste Priorität.

Kundenspezifisches Produktdesign & Generatives Design

Hersteller stehen unter dem ständigen Druck, mehr kundenspezifische Produkte in kürzerer Zeit zu liefern, und herkömmliche Design-Workflows können damit oft nicht Schritt halten. Das generative Design, das von AI unterstützt wird, meistert diese Herausforderung, indem es schnell eine Reihe potenzieller Designs auf der Grundlage spezifischer technischer Anforderungen wie Materialauswahl, Belastungsbedingungen und Fertigungsmethoden erstellt, egal ob es sich um 3D-Druck oder Spritzguss handelt.Der Prozess ist einfach. Er funktioniert folgendermaßen: Engine-Benutzer geben die Vorgaben in eine Software wie Autodesk Fusion 360 ein, und das AI erstellt mehrere Designvarianten. Es führt automatisch Simulationen durch, um jede einzelne auf Dinge wie Festigkeit, Haltbarkeit und Gewicht zu testen. Die besten Konzepte gehen in die Prototypenfertigung und schließlich in die Serienproduktion über. Dieser Ansatz verkürzt die F&E-Zyklen, reduziert die Materialverschwendung und ermöglicht neue Anpassungsmöglichkeiten, ohne die Designteams zu überfordern.Es hat sich bereits bewährt. Airbus nutzte generatives Design für schneiden 45% des Gewichts aus seinen Flugzeugkabinenwänden, was eine schnellere Montage und höhere Effizienz in der Werkstatt ermöglicht.Allerdings gibt es auch Kompromisse. Einige der von AI generierten Designs sind zu kompliziert für die Standardfertigung und erfordern fortschrittliche Methoden wie die additive Fertigung. Deshalb ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Design-, Konstruktions- und Produktionsteams wichtig, um sicherzustellen, dass die mit dem AI entwickelten Teile sowohl innovativ als auch realisierbar sind.

Sicherheit, Compliance & Risikomanagement

In der Fertigung kommen oft schwere Maschinen, gefährliche Materialien und potenzielle menschliche Fehler zum Einsatz, was eine große Herausforderung für die Sicherheit darstellt. Hier kommt die AI-gesteuerte Überwachung ins Spiel, um Unfälle zu vermeiden und sowohl die Mitarbeiter als auch Ihren Gewinn zu schützen.Stellen Sie sich vor, dass Computer Vision die Produktionsbereiche überwacht, um jeden zu erwischen, der nicht die richtige Schutzausrüstung trägt. Oder IoT-Sensoren, die die Luftqualität überwachen, Leckagen von Chemikalien erkennen und Temperaturspitzen melden, so dass Vorgesetzte gewarnt werden, bevor etwas Ernstes passiert. Die Algorithmen des AI verarbeiten diese Warnmeldungen in Echtzeit, sodass Sie schnell handeln, Ausfallzeiten reduzieren und kostspielige Geldstrafen vermeiden können.Diese proaktive Haltung unterstützt auch die Einhaltung von OSHA- und anderen Sicherheitsstandards. Ein gutes Beispiel ist IGX-Plattform von NVIDIA in Kombination mit Protex.AI. Diese Plattform überwacht Sperrbereiche, gibt visuelle Warnmeldungen aus und kann Maschinen sogar abschalten, wenn jemand eine Gefahrenzone betritt. Einige Systeme erkennen verlegte Werkzeuge, verwalten gefährliche Stoffe oder optimieren die Raumaufteilung anhand der tatsächlichen Bewegungen der Mitarbeiter. All dies wird durch sicherheitszertifizierte Hardware und Edge-Computing für sofortige Reaktionen unterstützt.

Allerdings sind nicht alle von der KI-Überwachung begeistert. Manche Arbeitnehmer empfinden sie als zu aufdringlich oder befürchten eine Arbeitsplatzgefährdung. Eine Umfrage unter über 1100 Tech-Mitarbeitern ergab, dass nur 15 % mit Wearables zur Standortverfolgung einverstanden waren, während 71 % sie völlig ablehnten. Klare Kommunikation ist hilfreich. Erklären Sie, dass es um Sicherheit geht, nicht um Spionage. Sobald Arbeitnehmer sehen, wie KI tatsächlich Risiken reduziert, sind sie deutlich eher bereit, mitzumachen.

Nachhaltigkeit & Abfallreduzierung

Nachhaltigkeit hat sich in der modernen Fertigung von einem netten Extra zu einem Muss entwickelt. Der Markt soll bis 2029 ein Volumen von 367 Milliarden US-Dollar erreichen Aufgrund strengerer Vorschriften und steigender Erwartungen der Verbraucher ist es wichtiger denn je, sauber und effizient zu arbeiten.Das AI hilft den Herstellern, dieses Problem direkt anzugehen. Die Echtzeitüberwachung verfolgt den Energieverbrauch, die Emissionen und den Ressourcenverbrauch direkt in der Produktion. Die AI-Modelle zeigen dann Ineffizienzen auf, empfehlen Anpassungen und optimieren die Produktion, um Überproduktion oder Materialverschwendung zu vermeiden. Vorausschauende Wartung spart ebenfalls Energie, indem sie für einen reibungslosen Betrieb der Anlagen sorgt und Ausfallzeiten verkürzt.Diese Anwendungen bringen konkrete Vorteile. Siemens verwendet KI, um die Kühlung seiner Rechenzentren zu optimieren und so den Energieverbrauch um 40 % zu senken, das Ausfallrisiko zu verringern und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern. Unilever nutzte KI, um seine Speiseeis-Lieferkette in Schweden zu optimieren, Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit um 10% und die Minimierung von Verschwendung durch die Anpassung der Bestände an die wetterbedingte Nachfrage.Die Einführung von AI im Sinne der Nachhaltigkeit kann eine Herausforderung sein. Globale Lieferketten und inkonsistente Datenverfolgung erfordern oft eine umfangreiche Infrastruktur. Doch mit robusten Datenpipelines und einer gut geplanten AI-Strategie können Hersteller einen umweltfreundlicheren Betrieb erreichen, der Geld spart, den CO2-Ausstoß verringert und den gesetzlichen Anforderungen voraus ist.

KI als Eckpfeiler der Smart Factory & der Industrie 4.0

Integration with Industry 4.0

Seien wir ehrlich: Bei Industrie 4.0 geht es nicht nur darum, ein paar Sensoren an den Maschinen anzubringen und das war’s dann auch schon. Entscheidend ist, was man mit all den Daten macht. Hier kommt KI für die Fertigung ins Spiel. Durch die Kombination von KI und IoT erhält man von jedem Teil der Produktionslinie – von der Pumpe bis zum Roboterarm – Echtzeitinformationen. AIoT dient der Überwachung und Steuerung von Maschinen auf einem Niveau, das Menschen schlicht nicht erreichen können.

Stellen Sie sich ein System vor, das selbst kleinste Vibrationen oder Temperaturspitzen erkennt und sofort Maschineneinstellungen anpasst oder Wartungsarbeiten plant, bevor ein Problem eskaliert. Und es geht über die reine Wartung hinaus. Dasselbe System kann Lagerengpässe vorhersagen und automatisch Nachschub bestellen.

Natürlich dreht es sich bei intelligenter Fertigung nicht nur um KI und IoT. Cloud Computing vereint Daten aus Entwicklung, Lieferkette und Vertrieb und ermöglicht Ihnen so einen umfassenden Überblick über alle Betriebsabläufe. Edge Computing ermöglicht schnelle Entscheidungen vor Ort, und digitale Zwillinge ermöglichen es Ihnen, Ideen in einer virtuellen Nachbildung Ihrer Fabrik zu testen und zu verfeinern, bevor Sie sie in der realen Welt umsetzen. Und natürlich funktioniert all dies nicht ohne solide Cybersicherheit und eine enge IT-OT-Integration.

Innovation & Zukunftsfähigkeit

Das Beste daran ist jedoch, dass Sie dank KI Marktschwankungen oder plötzlichen Produktionsüberraschungen immer einen Schritt voraus sind. BMW beispielsweise nutzt KI, um Produktionslinien spontan neu zu konfigurieren und auf Echtzeitdaten der Lieferkette und Nachfrage zu reagieren, sodass weder Über- noch Unterproduktion auftritt. Siemens stützt sich auf den AI, um eine enorme Vielfalt an Produktkonfigurationen zu bewältigen, ohne dabei etwas zu verpassen.Bei Innowise unterstützen wir Hersteller bei der Zusammenführung von AI, digitalen Zwillingen und hybriden Cloud-Konfigurationen, um ihnen eine virtuelle Sandbox zu bieten, in der sie Änderungen testen können, bevor sie in der Fabrik umgesetzt werden. Entdecken Sie ein Problem? Beheben Sie es schnell, lange bevor es Ihre Produktion beeinträchtigen kann.

Gleichen Sie Produktionsspitzen mit KI-Fertigungssoftware aus.

Implementierung künstlicher Intelligenz in Fertigungsprozessen

Nachdem wir nun gesehen haben, was künstliche Intelligenz in der Fertigung leisten kann, kommen wir zum schwierigeren Teil – der tatsächlichen Umsetzung. Ich wünschte, es gäbe ein universelles Handbuch, aber das gibt es nicht. Jede Fabrikhalle, jede Produktionslinie, jedes Unternehmen hat seine eigenen Ziele, Einschränkungen und Eigenheiten.

Deshalb brauchen Sie einen auf Ihr Unternehmen zugeschnittenen Fahrplan. Wir haben Unternehmen erlebt, die blindlings versucht haben, KI auf einmal umzusetzen – das Ergebnis sind fragmentierte Initiativen, geringe Akzeptanz und wenig bis gar kein Nutzen. Die gute Nachricht? Es gibt grundlegende Schritte, die die meisten erfolgreichen Projekte gemeinsam haben. Hier ist der praktische Ansatz, den wir bei Innowise durch reale Fertigungseinsätze entwickelt und verfeinert haben.

Ein praktischer Fahrplan für die KI-Einführung

Schritt 1: Erste Einschätzung

Bestimmen Sie zunächst Ihre größten Schwachstellen. Zu viel Ausschuss? Häufige Ausfallzeiten? Setzen Sie sich klare, messbare Ziele wie „Kosten um 15 % senken" oder "Produktion um 20 % steigern". Und denken Sie daran: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Sind Ihre Daten unübersichtlich oder verstreut, bereinigen Sie sie zuerst.

Schritt 2: Strategiedefinition

Entwerfen Sie Ihren Plan. Legen Sie Ihren Zeitplan, Ihre Ressourcen und die KPIs fest, die Sie zur Erfolgsmessung erfassen möchten. Konzentrieren Sie sich auf die kleinen Herausforderungen – kleine KI-Projekte, die schnelle Erfolge und einen klaren ROI versprechen. Erste Erfolge schaffen Vertrauen auf ganzer Linie.

Schritt 3: Pilotprojekte & POC

Starten Sie klein. Testen Sie Ihre KI an einer Maschine oder einem Fließband, um das Risiko zu minimieren. Sammeln und bereinigen Sie Ihre Daten, wählen Sie das passende Modell für die jeweilige Aufgabe und überprüfen Sie dessen Leistung anhand von Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Trefferquote. Sollten Ihre Ziele nicht erreicht werden, optimieren Sie die Ergebnisse und wiederholen Sie den Vorgang, bis dies der Fall ist.

Schritt 4: Vollständige Implementierung

Sobald Ihr Pilotprojekt erfolgreich ist, führen Sie es betriebsweit ein. Dieser Schritt bedeutet die Integration Ihrer KI in bestehende Systeme wie ERP, MES oder SCADA. Rechnen Sie mit mehr Daten, höherer Komplexität und mehr beweglichen Komponenten. Ein hybrider Ansatz, der On-Premise- und Cloud-Lösungen kombiniert, ist oft die beste Lösung, um Flexibilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

Schritt 5: Kontinuierliches Monitoring und Optimierung

KI ist kein „Einmal einrichten und dann vergessen“-Angebot. Behalten Sie Leistungskennzahlen im Auge und bleiben Sie mit Ihrem Team in der Fertigung in Verbindung. Aktualisieren und optimieren Sie Ihre Modelle bei Produktionsänderungen, um optimale Leistung zu gewährleisten. Regelmäßige Optimierungen garantieren, dass Ihre KI stets präzise und effektiv bleibt.

Zentrale Herausforderungen & Schadensbegrenzung

Seien wir ehrlich – bei der KI-Implementierung läuft nicht immer alles reibungslos. Unerwartete Probleme können den Fortschritt bremsen, wenn Sie nicht vorbereitet sind. Deshalb erkennen wir Risiken frühzeitig und setzen robuste Strategien ein, um sie direkt anzugehen. Hier ist ein Blick auf die realen Herausforderungen, die wir in der Praxis erlebt haben, und die bewährten Maßnahmen, die helfen, diese Hindernisse in große Erfolge zu verwandeln.

Probleme bei Datenintegration

Eines der größten Ausrutscher, die ich sehe? Sie unterschätzen, wie komplex Fertigungsdaten werden können. Sie haben Sensoren, ERPs, SCADA -Systeme, MES - die gesamte Alphabetsuppe - jeweils in seinem eigenen Silo, das jeweils Daten in einem anderen Format erzeugt. Wenn Sie das nicht von Anfang an sortieren, wird Ihr KI -Modell mit Müll-Input verstopft.

Das Erste, was wir normalerweise tun, ist eine solide Datenpipeline, häufig mit einem ETL- oder ELT -Workflow, der in einen zentralen Datensee auf einer Cloud -Plattform wie AWS S3 oder Azure Data Lake fließt. Mit der richtigen Middleware- oder Integrationsschicht wie Apache Kafka oder RabbitMQ können Daten aus verschiedenen Protokollen normalisiert werden, bevor es auf das Modell trifft.

Für die besten Ergebnisse setzt unser Team strenge Data Governance -Standards. Wir sprechen über konsequente Namenskonventionen, die Versionskontrolle für kritische Datensätze und immer aktuelle Metadaten. Sobald diese Teile vorhanden sind, können sich Ihre KI -Apps auf Daten verlassen, die sich tatsächlich vertrauenswürdig machen.

Weiterbildung der Belegschaft & Qualifikationslücken

Das Problem ist: Wenn Ihr Team nicht versteht, wie KI funktioniert, wird es ihr nicht vertrauen und sie möglicherweise sogar ignorieren. Ich habe erlebt, dass Ingenieure prädiktive Warnungen einfach deshalb ignorierten, weil sie die Logik dahinter nicht erkennen konnten.

Um das zu ändern, sollten Sie KI-Aktivierung wie einen Kulturwandel behandeln, nicht nur als Schulungscheckliste. Anstatt Ihre Mitarbeiter mit E-Learning-Modulen zu überhäufen, sollten Sie praxisorientierte Workshops anbieten und ihnen die Möglichkeit geben, mit echten Dashboards zu experimentieren. Zeigen Sie, wie sich KI direkt auf ihre tägliche Arbeit auswirkt, damit sie KI als Partner und nicht als Bedrohung wahrnehmen.

Und seien Sie transparent. Teilen Sie das „Warum“ hinter KI-Entscheidungen mit, insbesondere bei komplexeren Modellen. Wenn Teams die Gründe verstehen, vertrauen sie den Ergebnissen deutlich eher.

Bedrohungen der Cybersicherheit

Eine verstärkte Konnektivität erhöht auch Ihr Risiko für Cyber-Risiken. Schon ein einziger Sicherheitsverstoß kann die Produktion zum Stillstand bringen oder wertvolles geistiges Eigentum preisgeben. Deshalb integrieren wir Sicherheit vom ersten Tag an, isolieren KI-Workloads, verschlüsseln Daten während der Übertragung und schützen kritische Ressourcen in sicheren Tresoren. Unsere Experten setzen strenge rollenbasierte Kontrollen durch, sodass nur autorisiertes Personal auf sensible Daten zugreifen kann. In regulierten Branchen integrieren wir Compliance frühzeitig, um Panik in letzter Minute zu vermeiden. Doch Technologie ist nicht alles. Wir schulen Teams, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.

Probleme bei Skalierbarkeit

Ihr erster KI-Anwendungsfall wird nicht Ihr letzter sein. Planen Sie Ihre Projekte daher zukunftsorientiert. Selbst ein kleines Pilotprojekt benötigt modulares Design, containerisierte Modelle und eine Cloud-native Architektur für eine reibungslose Skalierung.

Ich habe Teams erlebt, die innerhalb eines Jahres an ihre Grenzen stießen, weil sie für die Gegenwart und nicht für die Zukunft konzipiert hatten. Skalierbare Frameworks ersparen Ihnen Nacharbeit und technische Schulden. Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP funktionieren am besten, wenn Daten, Governance und Bereitstellung aufeinander abgestimmt sind.

Und vergessen Sie nicht zu dokumentieren. Was in einer Anlage funktioniert, sollte auch in anderen Anlagen wiederholbar sein – und falls nicht, bilden diese Erkenntnisse Ihren Fahrplan für eine intelligentere Skalierung.

Zusammenarbeit & Partnerschaften

Meiner Erfahrung nach hilft ein wirklich verständnisvolles Entwicklerteam beim Thema KI in der Fertigung, schneller voranzukommen, kostspielige Fehltritte zu vermeiden und sicherzustellen, dass KI perfekt in Ihr bestehendes MES, ERP oder sogar in die alten SPSen integriert ist.

Aber mal ehrlich: Externe Expertise hilft nur, wenn Ihre internen Teams mit an Bord sind. Ich empfehle immer, alle vom ersten Tag an einzubinden. Die IT sichert den Datenfluss, Ingenieure optimieren die Modelle passend zu Ihren Maschinen, Produktionsteams integrieren KI in den täglichen Betrieb und die Geschäftsführung behält den ROI im Auge.

Wenn alle von Anfang an auf einer Augenhöhe sind, bringen Sie nicht einfach ein weiteres tolles Tool auf den Markt – Sie entwickeln eine Lösung, die tatsächlich echte Probleme in der Fertigung löst.

Beschleunigen Sie Ihre Fertigungstransformation mit den KI-Lösungen von Innowise

Die Zusammenarbeit mit uns geht über die bloße Integration einiger KI-Modelle in Ihren Workflow hinaus. Unser Team konzentriert sich darauf, Hersteller bei der Behebung alltäglicher Probleme zu unterstützen, die ihre Margen belasten: ungeplante Ausfallzeiten, Qualitätsprobleme, Überraschungen in der Lieferkette und Planungsprobleme.

18+ Jahre Erfahrung in der Fertigung

Wir haben fast zwei Jahrzehnte in der Praxis gearbeitet, Produktionssoftware entwickelt, ERP- und MES-Systeme optimiert und echte Probleme in echten Fabriken gelöst. Unsere Experten sprechen Ihre Sprache und wissen, wie Sie KI mit dem, was Sie bereits haben, nutzen können – ganz ohne unnötigen Schnickschnack.

KI die auf Ihre Abläufe zugeschnitten ist

Keine Standardlösungen. Unsere Experten passen jede Lösung – vorausschauende Wartung, Computer Vision, Echtzeitplanung und mehr – an Ihre Maschinen, Ihre Arbeitsabläufe und Ihre Lieferkette an. Wir lösen Ihre spezifischen Probleme, nicht die anderer.

Skalierbar & Zukunftssicher

Unsere KI-Lösungen wachsen mit Ihnen. Wenn Sie neue Linien hinzufügen oder zusätzliche Werke eröffnen, ist Ihre KI immer dabei – ohne umfangreiche Umbauten oder Neuanfänge. Dank der robusten, modularen Architektur bleiben Sie flexibel und bereit für alles, was kommt.

Kompletter Zyklus, schnelle Ergebnisse

Von der ersten Idee bis zur Markteinführung erledigen wir alles aus einer Hand – Datenerfassung, Modellierung, Integration und Front-End-Design. Freuen Sie sich auf funktionierende Prototypen schneller als gedacht und zuverlässige, produktionsreife Systeme, die tatsächlich funktionieren.

Nachgewiesene Ergebnisse, echter ROI

Unser Team hat Hersteller dabei unterstützt, ungeplante Ausfallzeiten um 30 %, Lagerbestände um 25 % und Qualitätsverluste um 40 % zu reduzieren. Das sind keine leeren Versprechungen, sondern Ergebnisse konkreter Projekte, die sich direkt in höheren Margen und reibungsloseren Abläufen niederschlagen.

Fortlaufende Partnerschaft & Unterstützung

Wir übergeben Ihnen nicht einfach die Schlüssel und verschwinden. Sie erhalten einen engagierten Projektmanager, klare Check-ins und Support nach dem Start. Unsere Experten halten Ihr Modell auf dem neuesten Stand, beheben Probleme und überwachen die Leistung, damit Ihre KI auch lange nach dem Go-Live noch Mehrwert bietet.

Schluss mit Blindflug — KI gibt Ihnen einen umfassenden Überblick.

Fazit: Intelligente Fertigung beginnt mit KI

Mal ehrlich: Die Fertigung wird nicht einfacher. Nachfrageschwankungen, Lieferkettenprobleme, Personalengpässe – all das summiert sich schnell. Und die alten Methoden – wie manuelle Planung, statische Systeme und isolierte Tabellenkalkulationen – reichen einfach nicht mehr aus.

KI eröffnet Ihnen neue Wege. Nicht durch den Einsatz zusätzlicher Mitarbeiter, sondern durch die Einrichtung von Systemen, die lernen, wie Ihr Betrieb funktioniert, sich spontan anpassen und schnellere, intelligentere Entscheidungen treffen, als es ein Mensch könnte. Es geht nicht darum, einem Hype hinterherzujagen; es geht darum, Ihre Margen in einer Welt zu sichern, in der jede Verzögerung oder Fehlprognose mehr schadet.

Sicher, KI in der Fertigungsindustrie löst nicht auf magische Weise alle Probleme, aber sie macht die Komplexität beherrschbar. Und wenn Sie es ernst meinen mit einer Fertigung, die in den nächsten Jahren mithalten (und gewinnen) kann, sollte KI ganz oben auf Ihrer strategischen Liste stehen.

Maksim Hodar

Leiter der Abteilung Digitale Transformation, CIO

Mit über 8 Jahren Erfahrung in der digitalen Transformation verwandelt Maksim komplexe technische Herausforderungen in greifbare Geschäftserfolge. Er hat eine echte Leidenschaft dafür, IT-Strategien mit großen Zielen in Einklang zu bringen, um eine problemlose digitale Einführung und eine erstklassige operative Leistung zu gewährleisten.

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