Künstliche Intelligenz in der Produktion bezeichnet den Einsatz KI-gestützter Verfahren entlang operativer Prozesse, von der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) über die automatisierte Qualitätsprüfung bis zur Steuerung von Lieferketten. Viele Unternehmen haben damit bereits erste Erfahrungen gesammelt. Nur wenige schaffen jedoch den Sprung von einzelnen Pilotprojekten zu einer Lösung, die dauerhaft im laufenden Betrieb arbeitet und einen belegbaren wirtschaftlichen Effekt erzielt. Genau an diesem Übergang entscheidet sich, ob KI in der Produktion einen wirtschaftlichen Mehrwert bietet oder ein weiteres Pilotprojekt entsteht, das es nicht aus der Testphase hinausschafft.
Was ist KI in der Produktion und wo wird sie eingesetzt?
KI in der Fertigung setzt dort an, wo große Datenmengen zu operativen Entscheidungen führen. Anwendungsfelder finden sich in nahezu jedem Bereich der Wertschöpfungskette: In der Instandhaltung werten Algorithmen Sensordaten aus und prognostizieren Verschleiß, bevor eine Anlage ausfällt. In der Qualitätssicherung übernehmen Computer-Vision-Systeme die optische Prüfung in Echtzeit und erkennen Fehler, die dem menschlichen Auge entgehen.
In der Produktionsplanung unterstützen Algorithmen bei der Reihenfolgeplanung und bei der frühzeitigen Erkennung von Anomalien im Prozess. In der Supply Chain optimieren KI-Modelle Bestände und Beschaffungsentscheidungen. In der Werkerassistenz übernehmen digitale Assistenten Routineaufgaben und verkürzen die Einarbeitung neuer Mitarbeitender.
Die Verbreitung ist bereits hoch. Laut einer aktuellen McKinsey-Erhebung setzen 88 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einer Funktion ein und 64 Prozent sehen dadurch ihre Innovationsfähigkeit gestärkt. Zwischen Einsatz und wirtschaftlichem Effekt klafft jedoch eine Lücke. Nur 39 Prozent der Unternehmen berichten einen Effekt auf das Betriebsergebnis und lediglich 6 Prozent gelten als KI-High-Performer mit einem EBIT-Beitrag von mindestens 5 Prozent.
Warum scheitern die meisten KI-Piloten in der Produktion an der Skalierung?
Nach Branchenschätzungen kommen 62 Prozent der KI-Initiativen in der Industrie nicht über die Pilotphase hinaus. Statt skalierbarer Wertschöpfung entstehen sogenannte Use-Case-Friedhöfe: Pilotinitiativen, die einmal gestartet wurden, aber nie in den Regelbetrieb überführt werden.
Es kommt zu Insellösungen ohne Anbindung an bestehende Prozesse, Daten und IT-Systeme. Use Cases werden spontan ausgewählt, ohne Methodik und ohne klare Erfolgskriterien. IT, Fachbereiche und Management bewerten das Potenzial eines Use Cases zudem oft nach unterschiedlichen Maßstäben, was die Priorisierung erschwert. Was in der Theorie überzeugt, hält dem praktischen Alltag auf dem Shopfloor häufig nicht stand.
Was unterscheidet den Operations-Ansatz von Strategieberatern und IT-/Tech-Häusern bei der KI-Einführung?
Bei der Einführung von KI in der Fertigung stehen Unternehmen unterschiedliche Beratungsansätze gegenüber. Strategieberatungen denken vom Boardroom aus und liefern Strategie und Roadmap, ohne diese selbst auf dem Shopfloor umzusetzen. IT- und Technologiehäuser denken von der Technologie aus und bringen Modelle und Plattformen mit, allerdings oft ohne tieferes Verständnis für die operativen Prozesse. Beide Perspektiven haben ihre Berechtigung, führen aber häufig zu einem typischen Muster: Im einen Fall landen die erarbeiteten Roadmaps oft in der Schublade, auf dem Shopfloor ändert sich aber nichts. Im anderen Fall läuft das Proof of Concept meist endlos im Testmodus, sodass das Risiko einer Pilotfalle steigt.
Bei Ingenics Consulting denken wir von der Produktion aus. Wir gestalten Lösungen so, dass sie im Takt Ihrer Linie laufen, Ihre Teams handlungsfähig machen und einen messbaren ROI in Ihrem Serienbetrieb erzielen. Die Begleitung durch unsere Expert:innen erfolgt durchgehend von der ersten Bewertung bis zur vollständigen Übergabe in den Betrieb.
Wie sieht ein Vorgehen von der KI-Idee zum Serienbetrieb aus?
Eine belastbare KI-Strategie braucht ein systematisches Vorgehen. Dafür haben wir bei Ingenics Consulting ein vier-stufiges Framework entwickelt, bei dem jede Phase ein Ergebnis liefert, bevor investiert wird. So entsteht ein belastbarer Business Case bereits vor dem Pilotprojekt:
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1. Assessment: Wo entstehen Verluste und welche Use Cases sind relevant, machbar und wertvoll?
Am Anfang erfolgt ein systematischer Blick auf Ihre Prozesslandschaft. Ein Use-Case-Scan identifiziert und priorisiert Anwendungsfälle nach Aufwand und Wirkung, mit Fokus auf bereits etablierte Lösungsansätze. Parallel dazu prüft ein Data-Readiness-Check, ob die nötige Datenbasis vorhanden ist, während Business Impact und Aufwand gegeneinander abgewogen werden. Am Ende der Phase steht eine priorisierte Liste an Use Cases – ein klarer Startpunkt mit dem größten Hebel, inklusive Business Case.
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2. Pilot: Wie sieht die Lösung aus und funktioniert sie im realen Arbeitskontext?
In der Pilotphase entsteht ein MVP (Minimum Viable Product), das direkt im realen Arbeitsprozess getestet wird. Die vorhandene IT-Landschaft und Datenbasis werden eingebunden, Nutzerfeedback fließt laufend in die Weiterentwicklung ein. Durch kontinuierliche Erfolgsmessungen lassen sich Anpassungen schnell durchführen. Das Ergebnis ist ein validierter Wertnachweis mit gemessener Wirkung und die Grundlage für die Go- oder No-Go-Entscheidung zur Skalierung.
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3. Scale: Wie wird aus dem Piloten eine skalierbare, serienreife Lösung?
Hat sich der Pilot bewährt, folgt der schrittweise Rollout auf weitere Bereiche, Standorte oder Teams. Die Lösung wird vollständig in Prozesse und IT integriert, Governance- und Compliance-Anforderungen werden in der Umsetzung verankert, und das Team baut die nötigen Kompetenzen auf. Am Ende steht eine Lösung, die in der Breite funktioniert – voll integriert, sicher im Betrieb und übergabebereit.
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4. Handover: Wie führt Ihr Team die Lösung eigenständig weiter?
Zum Abschluss wird die Lösung an das Betriebsteam übergeben, inklusive Dokumentation und Betriebshandbuch. Support- und Weiterentwicklungspotenziale werden definiert und Lessons Learned helfen bei künftigen Projekten. So bleibt die Wirkung dauerhaft erhalten, da sie vollständig übergeben, dokumentiert und im Arbeitsalltag angekommen ist.
Welche KI-Anwendungsfälle liefern einen messbaren Nutzen in Instandhaltung, Qualität, Supply Chain und Werkerassistenz?
Predictive Maintenance zählt zu den Anwendungsfeldern, bei denen der Nutzen von KI in der Industrie am besten belegt ist. Untersuchungen von McKinsey (2017) zufolge können ungeplante Stillstände durch den Einsatz von AI in Manufacturing um 30 bis 40 Prozent sinken, die Lebensdauer von Anlagen um 20 bis 40 Prozent steigen. Auch im Qualitätsmanagement zeigt der Einsatz von KI Wirkung: Die Fehlerquote kann laut McKinsey (2017) um durchschnittlich 50 Prozent sinken.
In der Supply Chain können sich Bestände um 20 bis 30 Prozent und Logistikkosten um 5 bis 20 Prozent reduzieren lassen, Beschaffungsausgaben sinken um 5 bis 15 Prozent (Quelle: McKinsey 2024). KI-gestützte Werkerassistenz kann Umwandlungskosten um bis zu 20 Prozent senken, wovon ein erheblicher Teil aus höherer Produktivität der Belegschaft stammt (BCG, 2018). Außerdem kann sie die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender um bis zu 60 Prozent verkürzen (WEF Global Lighthouse Network, 2026).
Auch die KI-Kompetenz von Ingenics zeigt sich in konkreten Projekten. Unter anderem wurde ein KI-gestütztes Informationsmanagement-System entwickelt, das rund 25.000 Dokumente durchsucht und vorhandenes Projektwissen auf Anfrage nutzbar macht. In einem weiteren Projekt berechnen KI-Algorithmen in Echtzeit optimale Routen für resiliente Kommunikationsnetzwerke, abgesichert durch Blockchain-Technologie. Bei einem Unternehmen aus der Elektronik- und Präzisionsfertigung wurden KI-gestützte Algorithmen für Fertigungsprozesse entwickelt. Das Beispiel zeigt, dass sich großes KI-Potenzial oft bereits in bestehenden Verfahren verbirgt, wenn diese durch KI-Bibliotheken beschleunigt werden. Gleichzeitig bleibt so das geistige Eigentum geschützt.
Fazit: KI in Operations skalieren statt pilotieren
KI-Initiativen schaffen in Operations nur dann einen Mehrwert, wenn sie den Sprung in den dauerhaften Betrieb schaffen. Technologie allein reicht dafür nicht aus. Entscheidend sind eine saubere Priorisierung von Use Cases, eine ehrliche Bewertung der eigenen KI-Readiness und ein Vorgehen, das alle beteiligten Teams von Anfang an einbindet, statt ihnen fertige Blackbox-Lösungen vorzusetzen.
Ingenics Consulting verbindet mehr als 30 Jahre Operations- und Lean-Erfahrung mit KI-Kompetenz und begleitet Unternehmen durchgängig und engmaschig von der ersten Bewertung bis zur vollständigen Übergabe in den Betrieb. Wenn Sie Ihre KI-Strategie wirtschaftlich absichern und skalieren möchten, sollten wir uns unterhalten.
FAQ: Häufige Fragen zu KI in der Produktion
Wie wird KI in der Produktion eingesetzt?
AI in Manufacturing wird überall dort eingesetzt, wo aus Daten operative Entscheidungen werden: in der vorausschauenden Instandhaltung, in der optischen Qualitätsprüfung mit Computer Vision, in der Produktionsplanung und Anomalieerkennung, in der Supply Chain sowie in der Werkerassistenz. Die Effekte sind belegt, etwa 30 bis 40 Prozent weniger ungeplante Stillstände durch Predictive Maintenance und rund 50 Prozent geringere Fehlerquoten im Qualitätsmanagement. Entscheidend ist weniger die Wahl der Technologie als ihre Verankerung im Prozess. Wert entsteht erst, wenn eine KI-Lösung den Weg vom Piloten in den Serienbetrieb schafft und dort dauerhaft von den Teams genutzt wird.
Warum bleiben viele KI-Projekte in der Produktion im Pilotstadium stecken?
Die häufigsten Ursachen sind selten technischer Natur. KI-Piloten entstehen oft als Insellösungen ohne Anbindung an Prozesse, Daten und IT-Landschaft. Use Cases werden spontan statt nach Aufwand und Wirkung priorisiert und IT, Fachbereiche und Management identifizieren Potenziale anhand verschiedener Kriterien. Wie groß die Lücke ist, zeigt eine aktuelle McKinsey-Erhebung: 88 Prozent der Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Funktion, aber nur 39 Prozent berichten einen Effekt auf das Betriebsergebnis. Der Übergang von Piloten in den Regelbetrieb ist hier der kritische Punkt: mit klaren Erfolgskriterien, Go- oder No-Go-Entscheidungen und einem geplanten Übergang in die Organisation.
Was gehört in eine KI-Strategie für produzierende Unternehmen?
Eine tragfähige KI-Strategie für Operations beantwortet vier Fragen. Wo entstehen Verluste und welche Use Cases sind relevant, machbar und wertvoll? Ist die Organisation bereit, gemessen an Datenverfügbarkeit, Prozessreife und Business Impact? Wie kommt eine Lösung vom Piloten in die Skalierung, mit einer Roadmap und definierten Ergebnissen je Phase, einschließlich Governance und Compliance? Und wer trägt die Lösung im Alltag, durch Befähigung der Teams? Wichtig ist die Denkrichtung von der Produktion aus. Eine Strategie, die nur Tools und Plattformen auflistet, produziert Piloten. Eine Strategie, die an Prozessen und Verlusten ansetzt, produziert Wertschöpfung.
Wie startet ein Unternehmen sinnvoll mit KI in der Fertigung?
Der sinnvolle Start ist ein Assessment, keine Tool-Auswahl. Zuerst wird identifiziert, wo im Prozess Verluste entstehen und welche Use Cases nach Aufwand und Wirkung den größten Hebel bieten, wobei etablierte Anwendungsfälle mehr zählen als spektakuläre. Zur Bewertung gehört die AI-Readiness, also Datenverfügbarkeit, Prozessreife und ein belastbarer Business Impact. Erst dann folgt ein Pilot als minimale funktionsfähige Lösung im realen Prozess, mit gemessener Wirkung und einer klaren Go- oder No-Go-Entscheidung für die Skalierung. Danach wird schrittweise ausgerollt und an das Betriebsteam übergeben. So kann die Gefahr der Pilot-Falle umgangen werden: Nach jeder Phase wird das Ergebnis zunächst geprüft, um zu entscheiden, ob weiter investiert werden soll.
