5 KI-Anwendungsfälle für die Fertigung und was bei der Umsetzung wichtig ist 

Viele Bereiche in der Industrie können durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz mittlerweile effizienter gestaltet werden. In seinem Gastbeitrag für das IT-OnlineMagazin beleuchtet Heiko Schmidt (Convista), welche KI-Anwendungen im Produktionsumfeld bereits ausgereift sind und welche Best Practices helfen können, eine Integration erfolgreich durchzuführen.

Reife KI-Anwendungsfälle für die Fertigungsindustrie

Ende 2024 setzten laut der Fraunhofer-Studie „Künstliche Intelligenz in der Produktion“[1] bundesweit etwa 30 Prozent der Großunternehmen mit mindestens 500 Beschäftigten KI-Lösungen ein, bei mittelgroßen Unternehmen ab 100 Beschäftigten waren es zu der Zeit 16 Prozent. Inzwischen nutzen – so eine aktuelle Studie[2] – hierzulande bereits fast zwei Drittel der deutschen Fertigungsunternehmen KI in laufenden Industrieprozessen. Zu den Anwendungsfällen gehören etwa die Steuerung von Produktionsprozessen, Qualitätskontrolle, interne Logistik, Instandhaltung und Wartung sowie die Optimierung von Produktionsprozessen.

1. Vorausschauende Instandhaltung:
Predictive Maintenance nutzt KI-gestützte Analysen von Sensordaten zur Zustandsüberwachung von Maschinen. So lässt sich der Verschleiß von Bauteilen frühzeitig prognostizieren, um Wartungsintervalle proaktiv zu steuern und damit eine bedarfsgerechte Ersatzteilbeschaffung zu ermöglichen, Ausfall- und Instandhaltungskosten zu reduzieren sowie die Lebensdauer der Maschinen zu erhöhen.

2. Qualitätskontrolle:
Ein weiteres KI-Einsatzfeld ist die intelligente Bildverarbeitung. Mittels Computer Vision und Lösungen wie SAP Digital Manufacturing lassen sich visuelle Prüfprozesse automatisieren, um Fehler während der Fertigung in Echtzeit zu identifizieren. Zudem ermöglichen KI-Assistenten wie SAP Joule die Echtzeit-Erkennung von Anomalien in Produktionsdaten und warnen vor fehlerhaften Chargen.

3. Materialbedarfsplanung:
Auf Basis historischer Verbrauchsdaten und saisonaler Muster ist auch eine KI-gestützte, vorausschauende Materialbedarfsplanung umsetzbar, um saisonale Schwankungen rechtzeitig zu erkennen, Lieferengpässe zu vermeiden und unnötige Bestände zu reduzieren.

4. Logistik:
KI unterstützt bei der Transportplanung, indem sie mithilfe von Echtzeitdaten optimale Routen berechnet. Weiterhin können KI-Systeme beim Wareneingang eigenständig Frachtpapiere verarbeiten, und in der Lagerlogistik in Kombination mit Software wie SAP Extended Warehouse Management (EWM) eine dynamische Lagerplatzvergabe sowie die Optimierung von Pick- und Pack-Prozessen ermöglichen.

 5. Nachhaltigkeitsmanagement:
Da Nachhaltigkeit für die Außenwirkung und zur Erfüllung gesetzlicher Vorgaben an Bedeutung gewinnt, können Unternehmen mit KI auch hier ihre Prozesse optimieren. In Verbindung mit Management-Lösungen wie SAP ESG Cockpit oder Sustainability Control Tower ermöglicht KI eine automatisierte Zuordnung von Emissionen. Weiterhin lässt sich die ESG-Berichterstattung mit KI-Assistenten zur automatisierten Textgenerierung vereinfachen.

 

Erste Schritte für die erfolgreiche KI-Integration

Ziele formulieren: Zunächst ist es entscheidend, die internen Geschäftsprozesse zu analysieren und klare Zielsetzungen sowie Wertschöpfungspotenziale für die KI-Einführung zu definieren. Dabei sollte die Geschäftsführung die Mitarbeitenden eng einbinden, um die größten Hürden und Zeitfresser im Arbeitsalltag zu identifizieren und zu prüfen, ob KI hier sinnvolle Unterstützung bietet. So lassen sich praxisnahe, unternehmensspezifische Mehrwerte als strategische Ziele festlegen.

Pilotprojekt: Nach Festlegung der Ziele und Herausforderungen sollten Unternehmen ein Pilotprojekt setzen, das relativ einfach umsetzbar und skalierbar ist. Geeignet sind Anwendungsfälle, die der Belegschaft spürbare Entlastung bei repetitiven oder fehleranfälligen Prozessen bieten. So können die Mitarbeitenden die KI-Implementierung aktiv mitgestalten und deren Vorteile unmittelbar wahrnehmen.

Wahl des Dienstleisters: Bei der KI-Implementierung sollten Unternehmen sicherstellen, dass der gewählte Dienstleister neben tiefer technischer Expertise auch umfassende Kenntnisse der spezifischen Branchenanforderungen besitzt. Ein professioneller Partner begleitet den gesamten Transformationsprozess, berät zu rechtlichen Rahmenbedingungen sowie zur organisatorischen Vorbereitung und entwickelt in enger Kooperation individuell zugeschnittene Lösungen.

Rechtliche Rahmenbedingungen: Zu den zentralen Anforderungen an eine KI-Lösung zählen Sicherheit, Compliance und Datenschutz. Unternehmen müssen deshalb prüfen, wie ihr System nach dem EU AI Act kategorisiert wird, um die entsprechenden rechtlichen Vorgaben einzuhalten. Die Verordnung sieht hierbei umfassende Pflichten zur Dokumentation, zum Monitoring und zur Risikobewertung vor. Zudem liegt die Haftung für KI-Entscheidungen beim Unternehmen. Ebenso ist auf eine DSGVO-konforme Handhabung der Datenbasis zu achten, was Einwilligungen, Zweckbindung und Datenminimierung einschließt. Darüber hinaus muss sichergestellt sein, dass die genutzten Daten keine Urheberrechte verletzen.

Organisatorische Basis: Zur Vorbereitung des KI-Projekts gilt es zudem, organisatorische Rahmenbedingungen zu schaffen. Dies umfasst die Definition einer KI-Strategie sowie Governance mit klaren Richtlinien und Verantwortlichkeiten. Da die Technologie Abläufe und Rollen transformiert, müssen entsprechende Prozesse angepasst werden. Entscheidend ist zudem eine hochwertige Basis aus strukturierten, aktuellen und vollständigen Daten, denn KI-Analysen sind nur so gut wie die ihnen zugrunde liegende Datenqualität.

Belegschaft einbinden: Die Mitarbeitenden sind eine tragende Säule für den Projekterfolg. Es ist daher essenziell, Berührungsängste abzubauen und die Belegschaft frühzeitig in den Prozess zu involvieren. Zudem sind Schulungen zum Aufbau von KI-Kompetenz sowie ein Kulturwandel erforderlich, der Lern- und Innovationsbereitschaft fördert. Dabei sollten interne Strukturen geschaffen werden, die es Fachkräften ermöglichen, aktiv Feedback zu geben und eigene Ideen einzubringen.

 

Wettbewerbsvorteil durch Vorsprung

 Angesichts des Fachkräftemangels und steigendem Kosten-, Innovations- und Geschwindigkeitsdruck entwickelt sich KI zu einem wichtigen Werkzeug für mehr Optimierung, Automatisierung und Schnelligkeit. Diejenigen Unternehmen, die bereits heute eine zukunftsfähige Datengrundlage schaffen und erste Pilotprojekte angehen, können sich hiermit einen signifikanten Wettbewerbsvorteil sichern.

[1] https://www.isi.fraunhofer.de/de/presse/2024/presseinfo-28-ki-produktion.html
[2] https://news-blogs.cisco.com/emea/de/2026/04/17/cisco-studie-zeigt-ki-ist-in-der-deutschen-industrie-angekommen/