{"id":162851,"date":"2026-05-13T10:00:00","date_gmt":"2026-05-13T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3mag.com\/?p=162851"},"modified":"2026-05-06T09:06:32","modified_gmt":"2026-05-06T07:06:32","slug":"smarte-industrie-ohne-hype","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/smarte-industrie-ohne-hype\/","title":{"rendered":"Smarte Industrie ohne Hype"},"content":{"rendered":"\n

Mit dem zunehmenden Digitalisierungsgrad und dem Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen viele Aufgaben im Industriebereich effizienter, pr\u00e4ziser und zuverl\u00e4ssiger ausgef\u00fchrt werden. Damit entwickelt sich KI auch in der Produktion zu einem Eckpfeiler f\u00fcr mehr Wettbewerbsf\u00e4higkeit, Innovation und bessere Entscheidungsfindung durch schnellere, tiefgreifende Datenanalysen. Im deutschen verarbeitenden Gewerbe sind KI-L\u00f6sungen bereits angekommen, aktuell jedoch noch in moderatem Umfang. Laut der Fraunhofer-Studie \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz in der Produktion\u201c (Dezember 2024) setzen bei Gro\u00dfunternehmen mit mindestens 500 Besch\u00e4ftigten etwa 30 Prozent der Betriebe KI-L\u00f6sungen ein. In mittelgro\u00dfen Unternehmen ab 100 Besch\u00e4ftigten liegt die Zahl derzeit bei circa 16 Prozent. Anwendungsbereiche sind dabei Steuerung von Produktionsprozessen, Qualit\u00e4tskontrolle, interne Logistik, Instandhaltung und Wartung sowie die Optimierung von Produktionsprozessen und den daf\u00fcr notwendigen Innovationen. Eine vertiefende Analyse zeigt, dass Unternehmen, die KI bereits einsetzen, auch weitere Anwendungen planen. Sind die notwendigen Rahmenbedingungen erst einmal geschaffen, sinken die Einstiegsh\u00fcrden f\u00fcr weitere Anwendungsf\u00e4lle deutlich. Welche bereits ausgereiften KI-Anwendungen in der Industrie m\u00f6glich sind und wie Unternehmen ihre ersten Schritte zur Integration von KI in die eigenen Prozesse erfolgreich gestalten k\u00f6nnen, wird im Folgenden n\u00e4her beleuchtet.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Anwendungsf\u00e4lle in der Industrie<\/h2>\n\n\n\n

Vorausschauende Instandhaltung:<\/strong> Bei der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) k\u00f6nnen mithilfe von KI mittels Analyse von Sensordaten und anderen relevanten Informationen fr\u00fchzeitig der Wartungsbedarf von Maschinen ermittelt und somit proaktiv Wartungsarbeiten eingeplant werden. Wichtig f\u00fcr aussagekr\u00e4ftige Prognosen ist eine hohe Datenqualit\u00e4t. Ist diese Grundlage gegeben, wird rechtzeitig vorhergesagt, wann ein bestimmtes Bauteil verschlissen ist und ausgetauscht werden sollte. Fachkr\u00e4fte k\u00f6nnen so vor dem Auftreten einer St\u00f6rung die n\u00f6tigen Ersatzteile bestellen, die Wartung planen und durchf\u00fchren. Stillst\u00e4nde und hohe Ausfallkosten werden vermieden und die Lebensdauer der Maschinen erh\u00f6ht.\u00a0<\/p>

\"\"<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Qualit\u00e4tskontrolle:<\/strong> Ein weiteres Einsatzfeld von KI in der Industrie sind intelligente Bildverarbeitungssysteme, die mit Computer Vision und Software-L\u00f6sungen wie SAP Digital Manufacturing umgesetzt werden k\u00f6nnen. Diese KI-basierte Bildanalyse unterst\u00fctzt die Qualit\u00e4tskontrolle durch visuelle Pr\u00fcfung in Fertigungsprozessen, um Fehler, zum Beispiel an L\u00f6tstellen von Produkten, automatisch in Echtzeit zu erkennen. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glichen KI-Assistenten wie SAP Joule eine Fehlererkennung in Echtzeit, indem sie Anomalien in Produktionsdaten entdecken und vor fehlerhaften Chargen warnen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

 Materialbedarfsplanung:<\/strong> Durch KI-Einsatz ist eine vorausschauende Materialbedarfsplanung umsetzbar. Dabei prognostiziert KI Bedarfe, basierend auf historischen Verbrauchsdaten und saisonalen Mustern. So werden saisonale Schwankungen ber\u00fccksichtigt und Probleme fr\u00fchzeitig erkannt, um Lieferengp\u00e4sse zu vermeiden. Zugleich k\u00f6nnen Unternehmen unn\u00f6tige Best\u00e4nde reduzieren und sind agiler gegen\u00fcber Kunden und dynamischen M\u00e4rkten.<\/p>\n\n\n\n

\u00a0Logistik:<\/strong> Im Logistikbereich kann KI Unternehmen bei der Transportplanung unterst\u00fctzen, indem sie optimale Transportwege unter Ber\u00fccksichtigung von Echtzeitdaten berechnet. Zudem ist auch eine Wareneingangsautomatisierung m\u00f6glich, bei der KI selbstst\u00e4ndig Frachtpapiere verarbeitet, wodurch manuelle Eingaben reduziert werden. Auch kann KI f\u00fcr die Lagerplatzoptimierung eingesetzt werden, indem die Technologie in Verbindung mit Lagerverwaltungssoftware wie SAP Extended Warehouse Management (EWM) eine dynamische Lagerplatzvergabe unterst\u00fctzt sowie Pick- und Pack-Prozesse verbessert.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Optimierung repetitiver Aufgaben in Vertrieb und Rechnungswesen: <\/strong>Da generative KI beeindruckende F\u00e4higkeiten besitzt, menschliche Sprache zu verarbeiten, k\u00f6nnen KI-Assistenten Sales-Fachkr\u00e4fte auch bei der Erstellung von Angeboten und Bestellungen unterst\u00fctzen, um repetitive Aufgaben zu beschleunigen und Fehlerquellen zu reduzieren. So kann KI Daten aus Dokumenten extrahieren und automatisch Auftr\u00e4ge im Verwaltungssystem erstellen. Ebenso kann sie Stammdatenanalysen durchf\u00fchren und zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t Dubletten und fehlerhafte Stammdaten identifizieren. Auch eine automatisierte Rechnungspr\u00fcfung mithilfe von Natural-Language-Processing-(NLP-)Modellen ist m\u00f6glich, um den manuellen Pr\u00fcfaufwand zu reduzieren.<\/p>\n\n\n\n

Nachhaltigkeitsmanagement:<\/strong> Da Nachhaltigkeit f\u00fcr die Au\u00dfenwirkung von Unternehmen und hinsichtlich Berichtspflichten aufgrund rechtlicher Rahmenbedingungen wie der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) einen immer gr\u00f6\u00dferen Stellenwert einnimmt, k\u00f6nnen Industrieunternehmen auch hier mithilfe von KI Vorg\u00e4nge effizienter gestalten. So l\u00e4sst sich, in Kombination mit Softwarel\u00f6sungen zum Nachhaltigkeitsmanagement wie SAP ESG Cockpit und Sustainability Control Tower, eine automatisierte Emissionszuordnung umsetzen. Die ESG-Berichterstattung l\u00e4sst sich dar\u00fcber hinaus mithilfe automatisierter Textgenerierung durch KI-Assistenten deutlich vereinfachen.<\/p>\n\n\n\n

Best Practices f\u00fcr erste KI-Schritte <\/h2>\n\n\n\n

Implementierungsziele formulieren: <\/strong>Wichtig ist zun\u00e4chst, die eigenen Gesch\u00e4ftsprozesse zu analysieren und konkrete Ziele und Wertsch\u00f6pfungspotenziale zu formulieren, die mit der KI-Einf\u00fchrung erreicht werden sollen. Es geht darum, dass die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung die eigenen Mitarbeiter eng in diesen Prozess miteinbezieht, um die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen und Aufwandstreiber im Arbeitsalltag zu eruieren und im n\u00e4chsten Schritt zu kl\u00e4ren, ob KI die Belegschaft sinnvoll unterst\u00fctzen kann. So lassen sich realit\u00e4tsnah Mehrwerte als Gesch\u00e4ftsziele definieren, die auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sind.<\/p>\n\n\n\n

Pilotprojekt setzen:<\/strong> Nach Definition der Ziele und Herausforderungen sollten Unternehmen ein realisierbares und ausbauf\u00e4higes Pilotprojekt setzen. Hierf\u00fcr bieten sich Themen an, die der Belegschaft effektive Arbeitserleichterungen bei repetitiven, m\u00fchsamen und fehleranf\u00e4lligen Prozessen erm\u00f6glichen. Dies sorgt zugleich daf\u00fcr, dass die Mitarbeiter aktiv in die KI-Implementierung eingebunden sind und die Vorteile in ihrem Arbeitsalltag sp\u00fcren.<\/p>\n\n\n\n

Professionelle Unterst\u00fctzung:<\/strong> F\u00fcr die KI-Einf\u00fchrung sollten Unternehmen bei der Wahl ihres Dienstleisters darauf achten, dass er nicht nur fundiertes technisches Know-how mitbringt, sondern sich auch mit ihren speziellen Branchenanforderungen im Industriebereich sehr gut auskennt. Ein professioneller Dienstleister begleitet das Unternehmen \u00fcber den gesamten Transformationsprozess, unterst\u00fctzt hinsichtlich rechtlicher Rahmenbedingungen, der organisatorischen Vorbereitung und entwickelt und implementiert in enger Zusammenarbeit mit dem Unternehmen individuell zugeschnittene L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n

Rechtliche Rahmenbedingungen: <\/strong>Zu den zentralen Anforderungen an eine KI-L\u00f6sung geh\u00f6ren Sicherheit, Compliance und Datenschutz. Unternehmen m\u00fcssen pr\u00fcfen, wie ihr KI-System nach dem EU AI Act kategorisiert und reguliert ist und entsprechende Ma\u00dfnahmen treffen. Der EU AI Act sieht umfangreiche Dokumentations-, Monitoring- und Risikobewertungspflichten vor. Zudem haften Unternehmen f\u00fcr KI-Entscheidungen. Es muss auf die Handhabung der gesammelten Daten als Grundlage f\u00fcr KI-Analysen geachtet werden, damit diese DSGVO-konform gespeichert und verwendet werden. Dazu geh\u00f6rt die Einwilligung m\u00f6glicher betroffener Personen sowie Anforderungen an die Zweckbindung und Datenminimierung sowie die Einhaltung des Urheberrechts.<\/p>\n\n\n\n

Organisatorische Voraussetzungen:<\/strong> Zur Vorbereitung des geplanten KI-Projekts m\u00fcssen Unternehmen entsprechende organisatorische Vorbereitungen treffen. Hierzu z\u00e4hlen die Definition einer KI-Strategie und Governance mit klaren Richtlinien und Verantwortlichkeiten f\u00fcr das Projekt. Da KI Abl\u00e4ufe und Rollen ver\u00e4ndert, bedarf es der Anpassung der entsprechenden Prozesse. Dar\u00fcber hinaus ist es entscheidend, eine qualitativ hochwertige Datengrundlage zu schaffen, die aus strukturierten, aktuellen und vollst\u00e4ndigen Daten besteht. Denn KI-Analysen und darauf basierende Automatisierungsprozesse sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen.<\/p>\n\n\n\n

Wandel mit Mitarbeitern gestalten: <\/strong>Mitarbeiter nutzen die neuen KI-Anwendungen im Arbeitsalltag und sind eine der tragenden S\u00e4ulen, damit das Projekt gelingt. Es ist wichtig, dass \u00c4ngste vor Ver\u00e4nderungen genommen werden und die Belegschaft fr\u00fchzeitig in das Projekt miteingebunden wird. Dar\u00fcber hinaus braucht es Schulungen zum Aufbau von KI-Kompetenz sowie einen Kulturwandel, der Lern- und Innovationsbereitschaft f\u00f6rdert und somit den Einsatz und die umfangreiche Nutzung von KI durch die Anwender erst erm\u00f6glicht. Dabei sollten interne Strukturen geschaffen werden, in denen Fachkr\u00e4fte neue Ideen einbringen und offen Feedback und Kritik \u00e4u\u00dfern k\u00f6nnen, um KI-Projekte effektiv zu verbessern. Zugleich gilt es, Ressentiments abzubauen und \u00dcberzeugungsarbeit zu leisten.<\/p>\n\n\n\n

Vorteil fr\u00fchzeitigen Handelns<\/h2>\n\n\n\n

Der Vorsprung von Industrieunternehmen, die KI effektiv in ihren Prozessen nutzen, vor denen, die dies nicht tun, wird sich
in Zukunft weiter vergr\u00f6\u00dfern. Angesichts Herausforderungen wie Fachkr\u00e4ftemangel, steigendem Kosten-, Innovations- und Geschwindigkeitsdruck wird KI zu einem wesentlichen Tool f\u00fcr mehr Optimierung, Automatisierung und Schnelligkeit werden. Unternehmen, die bereits jetzt eine zukunftsf\u00e4hige Datengrundlage aufbauen und erste Pilotprojekte starten, k\u00f6nnen sich damit einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. (Quelle: Convista)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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