KI in der Industrie erfolgreich integrieren
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Whitepaper-Serie (5 Teile)
Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung – der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie revolutioniert Produktionsabläufe und Geschäftsprozesse. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass KI in der Industrie nicht nur Arbeitsabläufe automatisiert, sondern auch zu einer nachhaltigeren, datengetriebenen Betriebsführung beiträgt. In diesem Ratgeber beleuchten wir, wie Künstliche Intelligenz in der Industrie genutzt werden kann, welche Vorteile der Einsatz bietet und wie Unternehmen die Technologie sinnvoll einsetzen und die damit verbundenen Herausforderungen meistern können.
Auf einen Blick
- Was bringt KI in der Industrie? KI reduziert Stillstände und Ausschuss, verbessert Qualität und Sicherheit und automatisiert Routineaufgaben. Dadurch sparen Unternehmen Zeit und Kosten und steigern ihre Produktivität.
- Wo wird KI in der Industrie eingesetzt? Typische Use Cases sind visuelle Qualitätsprüfung, Anomalie-Erkennung, Energie-Optimierung, Bedarfs- und Bestandsprognosen sowie wissensbasierte Such- und Assistenzsysteme auf Basis von Generativer KI.
- Wie gelingt die Einführung von KI in der Industrie? Reifegrad prüfen und Datenqualität bewerten → relevante Use Cases priorisieren → Pilotprojekt (PoC) umsetzen → MLOps aufbauen und skalieren → Roll-out und Change Management steuern.
Wie profitiert die Industrie von Künstlicher Intelligenz?
Die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz für die Industrie birgt, sind vielfältig, weitreichend und stellen einen wesentlichen Faktor für die fortlaufende Konkurrenzfähigkeit der deutschen Wirtschaft dar. Zu diesen Möglichkeiten gehören:
- Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen
- Optimierung bestehender Prozesse
- Verhinderung von Ausfällen
- Unterstützung der Qualitätssicherung
- Automatisierung repetitiver Aufgaben
So können Unternehmen dank des Einsatzes von KI nicht nur menschliche Ressourcen schonen, sondern auch finanzielle.
Vorausschauende Analysen durch intelligente Datenerkennung
Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von auftretenden Anomalien bzw. Mustern in den Daten spielen. Diese deskriptive Analyse der Daten ermöglicht es, zukünftige Zustände oder Ereignisse mit einer gewissen Genauigkeit vorherzusagen. Basierend auf diesen Vorhersagen kann die KI proaktive Entscheidungen treffen, beispielsweise das Bestellen von Ersatzteilen oder Verschleißmaterialien.
Skalierbare KI-Systeme als Schlüssel zum langfristigen Erfolg
Obwohl einige dieser Technologien bereits jetzt ihren Einsatz in Unternehmen finden, geschieht dies meist nur in begrenztem Rahmen und ohne die Möglichkeit zur Skalierung. Die volle Ausschöpfung des Potenzials kann jedoch nur durch eine systematische Implementierung mittels präziser Machine Learning Operations und die Anwendung von KI-Plattformen erreicht werden.
Deshalb liegt unser Kerngeschäft auch genau dort. Wir unterstützen Sie nicht nur beim Aufbau der notwendigen Systeme, sondern auch bei der Vermittlung des notwendigen Fachwissens, um dauerhaft von KI zu profitieren.
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Für welche Arbeitsprozesse lohnt sich der Einsatz von KI in der Industrie?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann sich für Unternehmen im industriellen Sektor zu einem außerordentlichen Gewinn entwickeln. Besonders die folgenden Einsatzgebiete von KI führen zu einer spürbaren Effizienzsteigerung:
Wie sieht eine effektive Beratung über KI in der Industrie aus?
Eine erfolgreiche Einführung von künstlicher Intelligenz in der Industrie erfordert eine strategische und ganzheitliche Herangehensweise. Eine gute KI-Beratung begleitet Unternehmen über den gesamten Lebenszyklus – von der Idee bis zum stabilen Betrieb.
Wir bei MaibornWolff verstehen unter effektiver KI-Beratung genau diesen Ansatz: eine ganzheitliche Betreuung, die mit der sorgfältigen Analyse Ihrer spezifischen Bedürfnisse beginnt und Sie durch jede Phase des Projekts führt. Und das sieht bei uns so aus:
Strategieentwicklung
Unsere Data Thinking Workshops helfen Ihnen, maßgeschneiderte Datenprodukte zu entwickeln. In diesen Sitzungen erarbeiten Sie dann gemeinsam mit unseren Digital Designer, Data Scientists und Impulsgebern konkrete nächste Schritte und Roadmaps für Ihre KI-Initiativen, um Ihre Geschäftsziele effektiv zu unterstützen. Diese Workshops, die individuell auf Basis eines Vorgesprächs gestaltet werden, dauern zwei bis drei Tage. Sie können in unseren Facilitator Rooms, remote oder direkt bei Ihnen vor Ort stattfinden, um eine optimale Zusammenarbeit zu gewährleisten.
Einsatz von Cognitive Services
In Proofs of Concept, also praktischen Vorabtests, prüfen wir gemeinsam, ob spezielle intelligente Dienste – bekannt als Cognitive Services – an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst sind. Gemeinsam definieren wir, was als ein zufriedenstellendes Ergebnis gilt. Anschließend führen wir Tests mit echten Daten durch, um die Leistungsfähigkeit dieser Services zu bewerten. So können wir schnell und sicher feststellen, ob die getesteten Dienste für Ihre Anwendungsfälle geeignet sind.
Durchführung eines Maturity Assessments
Im Rahmen des Maturity Assessments bewerten wir den Reifegrad Ihrer Organisation hinsichtlich Prozessen, Daten und Werkzeugen. Zusammen mit Ihnen werden wir Maßnahmen entwerfen, um Ihre Dateninfrastruktur zu verbessern und eine zielgerichtete Datenstrategie zu entwickeln. Selbstverständlich zeigen wir Ihnen dabei Best Practices und identifizieren mit Ihnen die Top-Initiativen in Ihrem Unternehmen.
Prüfung der Platform Readiness
Einige KI-Methoden eignen sich besonders gut für den Aufbau von Plattformen, die branchenübergreifend und in verschiedenen Geschäftseinheiten Anwendung finden. Ein Beispiel hierfür sind Wissensmanagementsysteme, die einen sprachbasierten Zugang zu unternehmensinternen Daten ermöglichen. Lernen Sie daher, wie Ihr Unternehmen durch den Aufbau von KI-getriebenen Plattformen profitieren kann, und wie diese Plattformen die Integration und Skalierung von KI-Anwendungen erleichtern.
Implementierung von MLOps
Verstehen Sie die Bedeutung von Machine Learning Operations (ML-Ops) für den Erfolg Ihrer KI-Projekte. Wir zeigen Ihnen, wie ML-Ops den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning, von der Datenverarbeitung bis zum Modell-Deployment, optimieren können.
Sie möchten eine Beratung zum Thema “KI in der Industrie”?
Wir helfen gerne. Vereinbaren Sie hier ein kostenloses Erstgespräch mit unseren KI-Experten.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von KI in der Industrie?
Hier geben wir Ihnen einen kurzen Überblick über mögliche Probleme, auf die Sie bei der Einführung von KI in Ihr Unternehmen stoßen könnten:
Mangelnde Datengrundlage
Eine der größten Herausforderungen für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Industrie ist die Sicherstellung einer ausreichenden Menge an qualitativ hochwertigen Daten. KI-Systeme benötigen diese, um effizient zu arbeiten. Unternehmen stehen oft vor der Schwierigkeit, genügend relevante Daten zu sammeln oder diese angemessen zu verarbeiten, insbesondere bei spezifischen Anwendungsfällen.
Sie brauchen Hilfe dabei, das volle Potenzial Ihrer Daten zu nutzen? Wir unterstützen Sie gerne! Informieren Sie sich jetzt über unser maßgeschneidertes Data Analytics Consulting.
Anpassung an spezifische Rahmenbedingungen
Die spezifischen Anforderungen und Prozesse jedes Unternehmens erfordern eine maßgeschneiderte Implementierung von KI-Lösungen. Dies beinhaltet technische Anpassungen und eine sorgfältige Integration in bestehende Systemlandschaften, um wirkliche Effizienz und Nutzen zu erzielen.
Kosten und Ressourcen
Die Einführung von KI ist anfangs oft mit hohen Investitionen verbunden. Unternehmen müssen nicht nur in die Technologie selbst, sondern auch in die notwendige Infrastruktur und qualifiziertes Personal investieren. Eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Abwägung ist entscheidend, um Sicherzustellen, dass das Unternehmen über die erforderlichen Ressourcen verfügt, um die Implementierung erfolgreich durchzuführen.
Die frühzeitige Entscheidung für eine Investition in künstliche Intelligenz wird sich für Ihr Unternehmen aber unweigerlich auszahlen. Es ist ratsam, bereits jetzt zu beginnen, statt später unter Zeitdruck die Einführung einer KI zu erwägen, um nicht den Anschluss zu verlieren.
IT- / KI-Reife der Industrie
Viele Industrieunternehmen betreten mit KI Neuland. Sie müssen lernen, KI-Systeme nicht als gewöhnliche Komponenten zu betrachten, sondern als komplexe Systeme, die spezielles Wissen und neue Herangehensweisen erfordern.
Akzeptanz und Partizipation der Mitarbeiter
Die Einführung von KI kann Unsicherheit und Widerstand unter Mitarbeitern hervorrufen. Daher ist es wichtig, sie frühzeitig in den Prozess einzubeziehen, ihre Bedenken ernst zu nehmen und für eine reibungslose Anpassung an die neuen Technologien zu sorgen.
Regulatorische und ethische Aspekte
Beim Einsatz von KI müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie Datenschutzvorgaben einhalten und ethische Prinzipien beachten. Dieser verantwortungsbewusste Umgang mit KI ist entscheidend, um Vertrauen und Akzeptanz zu fördern. Angesichts der Komplexität und Vielschichtigkeit dieser ethischen Fragestellungen in diesem Bereich, gilt es allerdings, zahlreiche Dimensionen sorgfältig zu bedenken:
- Zugangs- und Barrierefreiheit: Dies bedeutet, dass KI-Anwendungen so gestaltet sein müssen, dass alle Menschen sie nutzen können, einschließlich Personen mit körperlichen oder geistigen Einschränkungen.
- Sinnstiftung und Nützlichkeit der KI-Nutzung: KI sollte so eingesetzt werden, dass sie das Arbeitsleben der Mitarbeitenden erleichtert, ihre Gesundheit schützt und zu ihrer persönlichen Entwicklung beiträgt.
- Diskriminierungsfreiheit und Inklusion: Die KI-Nutzung darf nicht dazu beitragen, Personen aufgrund ihrer Herkunft, ihres Geschlechts, ihrer sexuellen Orientierung, ihrer Religion oder anderer persönlicher Merkmale auszuschließen oder zu benachteiligen. Vielmehr sollten sie dazu beitragen, bestehende soziale Ungleichheiten zu verringern und allen Menschen gleiche Teilhabe- und Entfaltungsmöglichkeiten zu bieten.
- Nachhaltigkeit: Der Energieverbrauch von KI-Systemen sollte so gering wie möglich gehalten werden, und ihre Entwicklung und Anwendung sollten stets den Prinzipien der Nachhaltigkeit folgen. Dies beinhaltet die Verwendung der ressourcenschonendsten KI-Optionen und die Ausrichtung ihrer Logik auf langfristig positive und nachhaltige Entscheidungen.
Die Serie beleuchtet Technik, Organisation und Governance – damit Sie KI sicher und skalierbar im Unternehmen verankern können.
Soll ich KI in mein Unternehmen implementieren?
Diese Frage lässt sich nicht ganz pauschal beantworten. Klar ist jedoch eines: KI ist hier, um zu bleiben! Laut einer Umfrage von Statista aus dem Jahre 2025 setzen bereits jetzt 20 % der Unternehmen KI in der Produktion ein. In anderen Bereichen, wie beispielsweise Marketing sind es sogar 57 %. Daher ist es ratsam, sich schon jetzt mit potenziellen Einsatzmöglichkeiten auseinanderzusetzen, um eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten.
Ob ein früher Start in die KI-Integration für Ihr Unternehmen letztendlich aber von Vorteil ist, hängt unter anderem von folgenden Aspekten ab:
- Geeignete Use Cases: Haben Sie bei einem der genannten Use Cases eine Parallele zu Ihrem Unternehmen gezogen? Dann wäre es vielleicht an der Zeit, sich mit künstlicher Intelligenz auseinanderzusetzen.
- Aus Daten Werte schöpfen: KI-basierte Systeme benötigen viele, qualitativ hochwertige Daten, um richtig zu funktionieren. Es ist wichtig, die Eignung der verfügbaren Unternehmensdaten zu überprüfen, bevor solche Systeme eingesetzt werden.
- Ressourcen: Die Einführung von KI erfordert erheblichen Zeitaufwand und Ressourcen, weshalb eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse im Voraus entscheidend ist.
- Akzeptanz der Mitarbeiter: Der Erfolg der KI-Integration hängt aber auch maßgeblich von der Offenheit und Bereitschaft der Belegschaft ab, neue Technologien anzunehmen und in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
- Gutes Change Management: Die Akzeptanz der Mitarbeiter kann aber auch durch ein gezieltes Change Management gefördert werden, welches dafür sorgt, dass die Umstellung auf KI-gestützte Prozesse reibungslos verläuft und die Mitarbeiter effektiv einbindet.
Erfolgreiche KI-Use-Cases in der Industrie
Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz zunehmend , um Prozesse zu optimieren und die allgemeine Effizienz zu steigern. Hier präsentieren wir exemplarische Erfolge von KI-Anwendungen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen:
Beschleunigung interner Prozesse bei GROB Werke
Bei den GROB Werken stand die Optimierung interner Suchprozesse im Fokus, da Mitarbeiter viel Zeit mit der Suche nach Dokumenten, Daten oder Werkzeugen verbrachten. Das Ziel war es, eine effizientere, schnellere und benutzerfreundlichere Lösung zu finden. In einem vierwöchigen Proof of Concept entwickelten wir mithilfe von Azure Cognitive Search und GPT eine Lösung, die es ermöglicht, die unternehmensinterne Suche erheblich zu beschleunigen.
Die Einführung einer nutzerzentrierten, sprachgesteuerten Suche erlaubte es den Mitarbeitern, Anfragen mündlich zu stellen und die benötigten Informationen schnell und effizient zu erhalten. Die Vision für die Zukunft ist es, dass Mitarbeiter nur ein Headset benötigen, um mit den Maschinen in der Produktionslinie zu kommunizieren, was den Arbeitsprozess weiter vereinfacht. Dabei soll der Prompt, also der Befehl, mit dem eine KI gesteuert wird, mündlich gegeben werden können.
Zum besseren Verständnis dieses Zukunftsszenario stellen Sie sich am besten einen Produktionsmitarbeiter vor, der auf der Suche nach einem ganz spezifischen Bauteil ist. In Zukunft soll er diese Anfrage einfach durch sein Headset verbal äußern können. Unmittelbar darauf erhält er eine präzise Rückmeldung, wie etwa: „Das von Ihnen gesuchte Bauteil befindet sich aktuell im Maschinenraum B und wird in 9 Minuten zur Abholung bereitstehen.“ So kann der Mitarbeiter seine Arbeit nahtlos fortsetzen und das benötigte Bauteil anschließend zügig und effizient abholen.
Wissensmanagement bei Bayernwerk Netz GmbH
Das Bayernwerk Netz GmbH stand vor der Herausforderung, das implizite Wissen und die Erfahrungen langjähriger Mitarbeiter zu bewahren und zugänglich zu machen. Das Risiko bestand darin, wertvolles Know-how zu verlieren, wenn diese Mitarbeiter in den Ruhestand gehen.
Zur Lösung dieses Problems haben wir eine MS-Teams-App entwickelt, die in die Bayernwerk-Umgebung integriert wurde. Diese Anwendung dient als Plattform für den Wissensaustausch und soll Arbeitsabläufe verbessern, ohne den Arbeitsalltag zusätzlich zu belasten.
Die enge Zusammenarbeit zwischen den Teams von Bayernwerk und MaibornWolff förderte die Entwicklung eines Systems, das nicht nur das implizite Wissen sichtbar macht, sondern auch die Grundlage für einen kontinuierlichen Wissensaustausch und eine verbesserte Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens schafft.
Fazit
Wer darüber nachdenkt, Künstliche Intelligenz in der Industrie einzusetzen, sollte nicht zögern, dies zu testen. Die Implementierung von KI-Technologien kann die Effizienz im Unternehmen erheblich steigern und Prozesse nachhaltig verbessern. Wichtig ist dabei, klare Ziele und Anwendungsbereiche zu definieren sowie die Qualität der verwendeten Daten sicherzustellen. Auch Datenschutz und ethische Aspekte dürfen nicht außer Acht gelassen werden.
Ob KI-Technologien einen echten Mehrwert bieten, hängt von den jeweiligen Rahmenbedingungen, der Datenqualität und der Bereitschaft ab, Prozesse langfristig zu verändern. Unternehmen, die früh beginnen, profitieren von schnelleren Lernkurven und nachhaltigem Wettbewerbsvorteil.
FAQs
Wie wird KI in der Industrie genutzt?
KI in der Industrie wird für Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, automatisierte Produktionsprozesse, Effizienzsteigerung und Datenanalyse eingesetzt, um Ausfälle zu minimieren und die Produktivität zu maximieren.
Ist Industrie 4.0 dasselbe wie Künstliche Intelligenz?
Nein. Industrie 4.0 bezieht sich auf die vierte industrielle Revolution, die digitale Transformation der Fertigungsindustrie. Das inkludiert die Nutzung von KI, ist aber nicht darauf begrenzt.
Welche Arten von KI unterscheidet man?
Man unterscheidet zwischen schwacher KI und starker KI. Eine schwache KI ist auf spezifische Aufgaben fokussiert, ein Beispiel hierfür ist ChatGPT. In der Industrie kommen ausschließlich schwache, spezialisierte KI-Systeme zum Einsatz. Eine starke KI ist derzeit rein fiktiv und existiert noch nicht.
Was kostet eine KI-Beratung?
Die Kostenschätzung für Ihre individuelle KI-Beratung variiert je nach Projektumfang. Zu Projektbeginn entwickeln wir für Sie einen maßgeschneiderten Finanzierungsplan. Unser Grundsatz, dass jedes Projekt einen realen Mehrwert bieten muss, verpflichtet uns, Ihnen bereits zu Beginn die spezifischen Vorteile und möglichen Einsparungen, die durch Ihren Use Case entstehen, darzulegen.
Kyrill Schmid ist Lead AI Engineer im Bereich Data and AI bei MaibornWolff. Der promovierte Machine Learning Experte ist spezialisiert darauf, die Potenziale künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene zu identifizieren, zu entwickeln und nutzbar zu machen. Er begleitet und unterstützt Organisationen im Aufbau von innovativen KI-Lösungen wie Agenten-Anwendungen und RAG-Systemen.