KI in der Fertigungsindustrie: Wie der Mittelstand jetzt profitiert

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Fertigungsindustrie grundlegend zu verändern. Doch davon sind die allermeisten Unternehmen noch meilenweit entfernt. Wie können sie jetzt von den aktuellen Entwicklungen profitieren und KI gewinnbringend einsetzen? Was sind die Hürden – und wie können sie überwunden werden? Diesen Fragen gehe ich in meinem Blog-Artikel auf den Grund.

In kaum einer anderen Branche gibt es eine so große Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten von KI und damit verbundene Erwartungen wie in der Fertigungsindustrie. Zu den typischen Anwendungsfällen zählen die Automatisierung repetitiver Aufgaben, präzisere Fehlererkennung, effizientere Ressourcenverwaltung, die Optimierung von Produktionsprozessen sowie beschleunigte Entscheidungsfindungen. Hier einige konkrete Ergebnisse aus der Praxis:

• Eine KI-gestützte Überwachung der Prozessqualität führte bei einem unserer Kundenunternehmen zu einer Reduktion der Ausschusskosten um 18 Prozent. Die Kundenreklamationen gingen so um 50 Prozent zurück. Das KI-System überwacht die Prozessdaten in Echtzeit. Dies bildet die Grundlage für einen transparenten, fehlerfreien Prozess mit möglichst wenig Abweichungen und Ausschuss sowie schnelle Reaktionsmöglichkeiten.
• Ein anderes Kundenunternehmen konnte mit KI die Effizienz seiner Intra-Logistik um 25 Prozent steigern. Darüber hinaus reduzierten sich die Lagerkosten um 35 Prozent und die Planungszeit und der damit verbundene Personaleinsatz um 40 Prozent. Möglich wird dies, indem die Transportaufträge aus verschiedenen Systemen KI-gestützt verwaltet werden. Zudem generiert die KI Vorschläge und Visualisierungen, zum Beispiel für die Routenoptimierung von Milkruns und fahrerlosen Transportfahrzeugen.
• Mithilfe von KI ließen sich die Energiekosten eines Produktionsstandorts um mehr als 20 Prozent senken. Das Kundenunternehmen hat nun volle Transparenz über den Stromverbrauch in Produktion und Logistik, und die Energieverbraucher werden intelligent gesteuert. Dies reduziert nicht nur die Energiekosten, sondern liefert auch einen Beitrag zur Nachhaltigkeit. (Mehr dazu erfahren Sie im Artikel „ESG-Anforderungen im Mittelstand richtig umsetzen“ von meinem Kollegen Frank Kelmes und mir.)
   

Hohe Erwartungen – hohe Hürden

Doch beinahe ebenso groß wie die Verheißungen scheinen die Herausforderungen zu sein, vor denen insbesondere mittelständische Unternehmen bei der Einführung von KI stehen. Der Zugang zu hochwertigen Daten und deren Zusammenführung ist ein weit verbreitetes Problem. Doch auch der Faktor Mensch spielt eine entscheidende Rolle. Fachkräfte mit der notwendigen technischen Expertise sind rar und stark umworben. Entsprechende Aus- und Weiterbildungsprogramme werden häufig als zu kosten- und zeitintensiv erachtet.

Darüber hinaus steigt mit wachsendem KI-Einsatz das Risiko von Cyberbedrohungen. Die umfangreichen Datenmengen und hohe Konnektivität, die KI-Systeme benötigen, machen sie zu attraktiven Angriffszielen. Effektive Sicherheitskonzepte und -systeme sind vonnöten, um Cyberbedrohungen erfolgreich abzuwehren. An dieser Stelle wird das Problem der mangelnden Fachkräfte erneut offensichtlich: Cybersecurity-Experten sind unverzichtbar und bekanntermaßen ungemein schwer zu finden.

Widerstand auf allen Ebenen

Nicht zuletzt rufen derart tiefgreifende Veränderungen immer Widerstände hervor – das ist bei der Einführung von KI nicht anders als es in der Anfangszeit der Digitalisierung war. Dabei sind es nicht nur die Mitarbeitenden, die KI skeptisch gegenüberstehen können, sondern auch und vor allem die Führungskräfte. Vielfach stellen sie die Rentabilität der KI-Systeme infrage, haben Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Strukturen oder fürchten einen möglichen Kontrollverlust. Häufig beobachte ich zudem, dass die Unternehmenskultur im Gesamten ein Hindernis für die Einführung neuer Technologien darstellt. Es bedarf einer starken Innovationskultur, wie meine Kollegin Gaby Lio in ihrem Blog-Artikel ausführt.

Schritt für Schritt zur erfolgreichen KI-Nutzung

Die beschriebenen Herausforderungen lassen sich mit der richtigen Vorgehensweise meistern. Das zeigen unsere Erfahrungen und Projekte in den verschiedensten Ländern und Branchen. Oberste Priorität hat für uns immer, dass die Unternehmen schnell und sicher von der KI-Einführung profitieren. Die folgenden Schritte sind hierzu unerlässlich:

• Am Anfang steht eine umfassende Analyse der Produktionsprozesse. Dabei wird der aktuelle Zustand bewertet, und es werden potenzielle Bereiche identifiziert, in denen KI gewinnbringend eingesetzt werden kann. Die gründliche Untersuchung deckt bisherige Schwachstellen auf und ermöglicht es, konkrete Ziele für den KI-Einsatz zu definieren.
• Im nächsten Schritt gilt es, geeignete Technologielösungen zu evaluieren. Angesichts der immer zahlreicheren Anbieter am Markt ist es wichtig, sorgfältig zu prüfen, welche Lösungen am besten zu den individuellen Anforderungen passen. Dabei sollten nicht nur Kosten und Funktionalitäten berücksichtigt werden, sondern auch Aspekte wie Skalierbarkeit und Integration in bestehende Systeme.
• Die Schulung des eigenen Personals darf nicht vernachlässigt werden. Die Mitarbeitenden müssen verstehen lernen, wie sie mit den neuen Technologien arbeiten können und vor allem: welchen Mehrwert die KI ihnen selbst und dem Unternehmen bringen wird. Gezielte Schulungsmaßnahmen können dazu beitragen, Vorbehalte abzubauen und das Verständnis für die Vorteile von KI zu stärken.
• Anstatt alles auf einmal umzustellen, empfiehlt es sich, kleine Pilotprojekte zu starten und die Ergebnisse sorgfältig zu evaluieren. So können mögliche Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, bevor größere Investitionen getätigt werden.
• Die frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden aller Ebenen ist absolut erfolgskritisch. Regelmäßige Feedbackrunden oder Workshops bieten die Möglichkeit zur Kommunikation über Fortschritte und Herausforderungen beim Einsatz der KI. Die Einbindung des Personals fördert nicht nur das Engagement, sondern kann auch wertvollen Input für weitere Optimierungsmaßnahmen bieten.

Wichtiger als die Einführung einzelner Technologien ist es jedoch, einem klaren, aus der Unternehmensstrategie abgeleiteten Zielbild zu folgen und die KI Use Cases, die darauf einzahlen, konsequent einzuführen und zu nutzen. Daten-Infrastruktur, Daten- und Sicherheitskonzepte sowie qualifizierte und motivierte Mitarbeitende werden hierbei Schlüsselkomponenten sein. Dies wird in den kommenden Jahren über den Erfolg oder Misserfolg von vielen Unternehmen entscheiden.