Der entscheidende nächste Schritt ist die Skalierung, doch an dieser scheitern viele. Die Frage ist: Wie kann diese Diskrepanz aufgelöst werden? Und: Wer ist in der Produktion wofür zuständig?
Warum viele KI-Initiativen im Pilot stecken bleiben
Ein Pilotprojekt läuft unter kontrollierten Bedingungen, so dass sich Datenlücken mit manueller Nacharbeit ausgleichen lassen. In der breiten Anwendung ist das allerdings nicht mehr möglich: Sobald mehrere Schichten, Bereiche oder Standorte mit derselben Lösung arbeiten, wirkt sich eine fehlende Datenbasis kumulativ aus. Störungen summieren sich auf, und im Zweifelsfall wird die Nutzung des neu eingeführten KI-Tools wieder eingestellt.
Diesen Umstand belegt auch eine aktuelle Studie: Laut Kyndryl Readiness Report 2025, für den 3.700 Entscheider in 21 Ländern befragt wurden, kommen 62 % der KI-Initiativen nicht über die Pilotphase hinaus.
Die Ursachen ähneln sich über Branchen hinweg: Die Qualität der Basisdaten wird nicht geprüft, Prozesse werden vor der Digitalisierung nicht optimiert, und niemand definiert, ab wann das Ergebnis die notwendige Steuerungswirkung in der Operations entfaltet. Häufig fehlt zudem der nachgelagerte kontinuierliche Verbesserungsprozess (KVP), der das Digitalisierungsergebnis weiterentwickelt.
Damit das nicht passiert, braucht es eine solide, transparente Datenbasis, stabile Prozesse und klare Zuständigkeiten, die über das gesamte Werk hinweg einheitlich funktionieren. Unternehmen, die diese Grundlagen früh schaffen, skalieren KI-Piloten nicht nur schneller, sondern auch sicherer.
Vom Piloten zur KI-Skalierung: Wo der eigentliche Hebel liegt
Erfolgreiche KI-Vorhaben haben vier Dinge gemeinsam:
- Sie prüfen die Qualität der Basisdaten.
- Beteiligte Prozesse wurden vor der Digitalisierung optimiert.
- Die angestrebte Steuerungswirkung innerhalb Operations ist klar definiert.
- Sie implementieren einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP).
Der Hebel liegt damit vor allem in der Organisation selbst, in ihren Prozessen sowie im Führungswillen.
Organisation, Prozesse, Daten: Warum es Transparenz in drei Ebenen braucht
Transparenz im Kontext von KI in Operations bedeutet: Es ist jederzeit nachvollziehbar, was passiert ist, warum es passiert ist, auf welcher Datenbasis eine Empfehlung beruht und wer verantwortlich ist. Diese Transparenz ist die Zugangsvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI im operativen Umfeld.
Sie entsteht auf drei Ebenen, die aufeinander aufbauen: Organisationstransparenz schafft den Rahmen, in dem Prozess- und Datentransparenz ihre volle Wirkung entfalten können. Und diese Reihenfolge ist entscheidend, denn: Ohne Organisationstransparenz bleibt Datentransparenz wirkungslos.
Organisationstransparenz: KI-Governance klärt Zuständigkeiten
KI benötigt belastbare Daten, die zugrunde liegende Datentransparenz einen Owner. In vielen Unternehmen kann jedoch keine lückenlose Datentransparenz entstehen, weil die Governance dazu fehlt: Es ist nicht geklärt, wer dafür zuständig ist, diese Datentransparenz überhaupt zu schaffen. Solange diese Frage offen ist, fühlt sich niemand verantwortlich – und das Thema wandert auf die lange Bank.
Organisationstransparenz beginnt deshalb mit klaren Rollen, die festlegen, wer die Datenqualität verantwortet, wer Modelle pflegt und wer KI-Empfehlungen in die operative Umsetzung bringt. Sobald diese Rollen geklärt sind, verändert sich spürbar etwas: Datenqualität wird kontinuierlich gepflegt, Empfehlungen landen direkt bei der Person, die über ihre Umsetzung entscheidet, und Transparenzvorhaben erhalten die Priorität, die sie für echten Fortschritt brauchen.
Was ist KI-Governance?
KI-Governance regelt im operativen Sinn, wer im Umgang mit KI-Anwendungen in Operations für Datenqualität, Modellpflege, Freigaben und die Umsetzung von Empfehlungen verantwortlich ist. Sie ist von den regulatorischen Transparenzpflichten des EU AI Act zu unterscheiden.
-
Prozesstransparenz: Wissen wird für alle zugänglich
Prozesstransparenz bedeutet, dass standardisierte, dokumentierte Abläufe existieren, deren Wissen allen Beteiligten zugänglich ist. Das wirkt sich direkt auf den KI-Einsatz aus: Wenn klar ist, wer wann welche Schritte umsetzt, steht auch fest, in welchen Ablauf eine KI-Empfehlung einfließen muss, und wer die Empfehlung in diesem Ablauf implementiert.
Einen faktenbasierten Einstieg bietet Process Mining: Es zeigt den realen Ablauf eines Prozesses inklusive Umwegen, Wartezeiten und Abweichungen vom Sollprozess und macht sichtbar, wo eine Vorhersage von Abweichungen – oder eine KI-gestützte Priorisierung – den größten Nutzen stiftet.
Wie sich Abläufe systematisch gestalten und steuern lassen, zeigt unser Ansatz zum Business Process Management.
-
Datentransparenz: einheitliche Datenmodelle als Fundament
Datentransparenz entsteht durch einheitliche Datenmodelle anstelle von Insellösungen und manuellen Excel-Auswertungen. Je vollständiger, konsistenter und aktueller die Datenbasis, desto verlässlicher sind die Empfehlungen, die eine KI daraus ableiten kann. Zugleich wird nachvollziehbar, warum eine Empfehlung zutreffend war – die Basis, um System und Prozess gezielt weiterzuentwickeln.
Ist die Datenbasis jedoch lückenhaft, inkonsistent oder veraltet, operiert jede KI auf unsicherem Fundament – egal wie performant das Tool ist. Fehlerhafte oder irreführende Empfehlungen sind die Folge. Datenqualität ist deshalb Kern jeder Data Governance. Als Mindestanforderung empfiehlt Ingenics Consulting deshalb einen etablierten, schlanken Prozessablauf mit eingebundenem KVP-Regelkreis und nachweislicher Steuerungswirkung.
Natürlich braucht KI Transparenz in den Daten. Der erste Schritt muss aber ein organisatorischer sein: Es geht darum festzulegen, wer dafür zuständig ist, diese Transparenz zu schaffen. Sobald diese Frage geklärt ist, bekommt das Thema einen Owner – und aus einem Vorhaben, das wiederholt aufgeschoben wird, entwickelt sich ein Projekt mit sichtbarem Fortschritt.
Digitale Tools schaffen die Datenbasis für KI
Digitale Tools beantworten Ihnen die Frage, was gerade in Ihrer Produktion passiert. Moderne Operations-Landschaften setzen dazu auf eine Vielzahl von Systemen – z.B. ERP, MES/MOM, APS, BI-Lösungen, IIoT-Plattformen, CAQ und WMS. Sie machen Bestände, Produktionsfortschritt, Qualität und Anlagenzustände durchgängig sichtbar und bilden damit die Grundlage für jede weiterführende Analyse.
Zwei Systemklassen sind dabei besonders wichtig:
S&OP-Systeme und das Manufacturing Execution System (MES). Der Grund: Für KI-Anwendungen zählen vor allem Daten zur Produktionseinplanung und -steuerung sowie Auslastungs-, Kapazitäts- und Nutzungsdaten, wie die Overall Equipment Effectiveness (OEE). Die größten Potenziale liegen daher bei vielen Unternehmen in der dynamischen Produktionseinplanung und Echt-Kapazitätsdaten. Wie aus solchen Daten Steuerungsfähigkeit entsteht, zeigt unser Leistungsbereich Business Intelligence.
Wie KI aus Transparenz Steuerungsfähigkeit macht
Während es bei Transparenz darum geht zu ermitteln, wie die aktuelle Ist-Situation in der Produktion aussieht, geht KI noch einen Schritt weiter: Sie erklärt, warum etwas passiert, was voraussichtlich als Nächstes passieren wird und welche Schritte dazu in die Wege geleitet werden sollten. Damit überführt sie die Beschreibung eines Zustands in eine konkrete Handlungsempfehlung – aus Daten wird eine Entscheidungsgrundlage:
- Diagnose statt Reporting: Weichen KPIs vom Plan ab, analysiert KI die Ursachen automatisiert. Teams gewinnen so mehr Zeit für die Maßnahmen.
- Prognose statt Reaktion: Predictive Maintenance erkennt Verschleiß frühzeitig, Predictive Quality macht Qualitätsrisiken im Prozess sichtbar. Bedarfs- und Absatzprognosen schärfen die Planung zusätzlich.
- Handlungsempfehlung statt Datenflut: Moderne Produktionen erzeugen riesige Datenmengen. Eine KI-Werkerassistenz verdichtet diese Daten zu einer einzigen, konkreten Empfehlung und stellt sie Mitarbeitenden direkt an der Anlage bereit.
Der eigentliche Mehrwert der KI liegt damit in der wirtschaftlichen Dimension: Künstliche Intelligenz zeigt, wie sich Produktionsentscheidungen auf Wirtschaftlichkeit, Auslastung und Produktkosten auswirken – und schafft damit im Vorfeld eine valide Entscheidungsgrundlage für Investitionen.
Transparenz zeigt Ihnen, wo Ihre Produktion heute steht. KI macht im Anschluss sichtbar, was jede Ihrer Produktionsentscheidungen für Auslastung und Produktkosten bedeutet. Diesen zweiten Schritt gehen Unternehmen am erfolgreichsten auf Basis optimierter, stabiler Prozesse.
Use Case S&OP: von der Kennzahl zur Steuerungsentscheidung
Der höchste Business Impact für produzierende Unternehmen liegt aktuell im Sales & Operations Planning (S&OP), dem abgestimmten Planungsprozess zwischen Vertrieb, Produktion und Supply Chain. Die typische Ausgangslage: Echt-Kapazitäts- und Auslastungsdaten fehlen, die dynamische Produktionseinplanung ist kaum transparent.
Den Auftakt bildet deshalb ein Outside-in-Assessment des bestehenden S&OP-Prozesses: Sind die richtigen Kennzahlen im Einsatz, und liegen belastbare Echt-Kapazitäts- und Auslastungsdaten vor? Im Pilot wird anschließend geprüft, ob die KI die richtige Steuerungsgröße ermittelt. Ein KVP für den Kennzahlen- und Steuerungsprozess entwickelt die Lösung zudem kontinuierlich weiter.
Wirksame KI: Warum Operational Excellence der Motor für Skalierung ist
Erfolgreiche KI-Vorhaben zeichnen sich durch etwas aus, das keine Software liefern kann: konsequente Fokussierung, klare Ownership, eine befähigte Organisation mit klarer Governance sowie die Bereitschaft, bestehende Prozesse zu transformieren. Genau das leistet Operational Excellence: Sie ist die grundlegende Ausrichtung von Produktionsleitung und -führung auf ein effizientes Unternehmen.
Während Technologieprojekte lediglich einer von vielen Bausteinen sind, verankert Operational Excellence das Zusammenspiel aus digitalen Tools und KI dauerhaft in der Organisation. Für Operations-Verantwortliche heißt das konkret: Sie behalten die Effizienz auf Basis täglicher Produktionsszenarien im Blick und reagieren schneller auf Veränderungen in der Wertschöpfung.
Die vier Prinzipien operativer Exzellenz zeigt Ihnen unser Blogbeitrag "Produktionskennzahlen richtig nutzen” Das zugehörige Leistungsangebot von Ingenics Consulting finden Sie unter Operational Excellence.
Mehr Vertrauen in KI-Empfehlungen:
So lösen Sie den Black-Box-Effekt von KI auf
Zu Beginn sind nicht unbedingt alle Mitarbeitenden vom Einsatz eines KI-Tools überzeugt. Wenn nicht nachvollziehbar ist, worauf eine KI-Empfehlung beruht und wer sie freigibt, können Misstrauen und Zurückhaltung im täglichen Einsatz entstehen. Um dem positiv entgegenzuwirken, müssen Unternehmen von Beginn an das Vertrauen gegenüber KI-Tools in der eigenen Belegschaft stärken. Dafür benötigen sie Entscheidungstransparenz: Diese legt offen, auf welcher Grundlage ein KI-Tool entscheidet, und definiert zudem klar, wer für Freigabe und Umsetzung verantwortlich ist.
Drei Hebel schaffen Akzeptanz – und verhindern den Black-Box-Effekt:
- Erklärbarkeit einfordern:
Eine Empfehlung erscheint nie als reines Ergebnis, sondern stets gemeinsam mit ihrer Datenbasis und Argumentationslogik. Auch Grenzfälle werden offengelegt, statt Eindeutigkeit vorzutäuschen, damit Nutzende die Aussagekraft einer Empfehlung realistisch einschätzen können. - Freigabeprozesse definieren:
Es ist klar geregelt, wer eine Empfehlung prüft, freigibt und im Zweifel überstimmen kann. - Den Menschen als letzte Instanz verankern:
Bei sicherheits- oder qualitätskritischen Entscheidungen wie einer Anlagenabschaltung oder einer Qualitätsfreigabe empfiehlt die KI, aber die finale Entscheidung bleibt beim Menschen (Human-in-the-Loop).
Erklärbare KI kann wird so zu einem Werkzeug, das Teams verstehen, kontrollieren und aktiv nutzen.
Mit Ingenics Consulting in fünf Phasen zur skalierten KI
Vertrauen entsteht durch belegte Ergebnisse. Deshalb begleitet Ingenics Consulting KI-Vorhaben in fünf Phasen. Jede Phase liefert zuerst ein messbares Ergebnis, bevor die nächste Investition erfolgt – für Investitionssicherheit in jedem Schritt.
Wie sich dieses Vorgehen in eine übergreifende Digitalstrategie einbettet, zeigt unser Ansatz zu Strategie und Zielbild für die digitale Transformation.
- 1. Assessment
-
Am Anfang steht eine Bewertung der KI-Readiness: Wie gut ist die Qualität Ihrer Basisdaten? Sind Zuständigkeiten geklärt? Werden im bestehenden Prozess die richtigen Kennzahlen verwendet? Im Anschluss ermitteln wir mit einem Use-Case-Scan Prozesse mit dem größten Hebel.
- 2. Optimierung
-
Bevor KI ins Spiel kommt, werden die zugrunde liegenden Abläufe schlank und stabil gestaltet. Dazu betrachten wir die Prozesslandschaft von außen und zeigen per Gap-Analyse, wo vor der Digitalisierung optimiert und synchronisiert werden muss. Ingenics Consulting folgt dabei strikt dem Grundsatz: „Digitalisiert werden nur optimierte, stabile Prozesse."
- 3. Pilot
-
Im Pilot wird geprüft, ob die KI die richtige Steuerungsgröße ermittelt. Dazu wird die KI-Anwendung als Minimum Viable Product (MVP) im realen Prozess erprobt. Kurze Qualitäts-Loops zeigen, ob die richtige Steuerungsgröße erfasst wird, was schnelle Anpassungen ermöglicht.
- 4. Skalierung
-
Was im Pilot überzeugt, wird flächendeckend eingesetzt. Der Rollout erfolgt dazu schrittweise in definierten Bereichen. Die Optimierungsverantwortung wird zudem dort etabliert, wo die Lösung eingesetzt wird – so sind Anwendung und Akzeptanz im Tagesbetrieb gesichert.
- 5. Handover
-
Zum Abschluss wird die Ownership in Ihrer Organisation verankert. Ihr Team übernimmt eine stabile Prozesslandschaft mit etablierten KVP- und Steuerungsprozessen.
Fazit: Erst Zuständigkeit, dann Daten – und dann KI
Im Idealfall ergänzen sich KI und Operational Excellence: KI wird zum zentralen Hebel für bessere Entscheidungen in Operations, während Operational Excellence diesen Hebel dauerhaft wirksam macht. Voraussetzung dafür ist eine klare Reihenfolge: KI-Governance regelt Zuständigkeiten und standardisierte Prozesse schaffen den Rahmen, damit Datentransparenz im Anschluss umfassend wirken kann. Der beste Zeitpunkt, diese Grundlagen zu legen, ist vor dem ersten Piloten.
Ist Ihre Organisation bereit für KI in Operations?
Sie möchten wissen, wie tragfähig Organisation, Prozesse und Daten in Ihrem Unternehmen für den KI-Einsatz sind? Sprechen Sie uns gerne an. Auf Basis unserer langjährigen, branchenübergreifenden Projekterfahrung gestalten wir den Weg vom Piloten zur skalierten KI gemeinsam mit Ihnen.
FAQ: Häufige Fragen zum Zusammenhang zwischen KI-Einsatz, digitalen Tools und Operational Excellence
Wozu brauchen Unternehmen eine KI-Governance?
KI-Governance regelt, wer im Umgang mit KI-Empfehlungen wofür verantwortlich ist. Sie legt Freigabeprozesse fest, ordnet die Verantwortung für Datenqualität, Modellpflege und operative Umsetzung eindeutig zu und bestimmt, wer eine Empfehlung im Zweifel überstimmen kann. Damit bekommt Datentransparenz einen Owner, jede KI-Empfehlung einen klaren Weg in die Umsetzung und die Skalierung eine verlässliche Grundlage. Wichtig ist dabei die Unterscheidung zweier Bereiche, die oft vermischt werden: Mit KI-Governance ist hier die operative Governance in der Produktion, also Rollen, Freigaben und Verantwortlichkeiten, gemeint. Nicht gemeint sind die regulatorischen Transparenzpflichten aus dem EU AI Act, auch wenn beide Themen denselben Begriff benutzen.
Welche Voraussetzungen braucht der Einsatz von KI in der Produktion?
Damit KI-Tools erfolgreich arbeiten können, müssen drei Voraussetzungen in klarer Reihenfolge erfüllt sein: Organisationstransparenz durch geklärte Zuständigkeiten, Prozesstransparenz durch standardisierte, dokumentierte Abläufe und Datentransparenz durch einheitliche Datenmodelle. Der Grundsatz dahinter: Digitalisiert werden nur Prozesse, die stabil und optimiert sind.
Was ist der Unterschied zwischen Organisations-, Prozess- und Datentransparenz?
Organisationstransparenz klärt, wer wofür zuständig ist. Prozesstransparenz macht sichtbar, wie Abläufe tatsächlich funktionieren und in welchen Ablauf eine KI-Empfehlung einfließt. Datentransparenz sorgt für eine konsistente, vollständige Datenbasis. Die drei Ebenen bauen aufeinander auf: Organisationstransparenz bildet die Basis, weil sie festlegt, wer Prozess- und Datentransparenz schafft und pflegt.
