Die Industrie steht unter Druck, KI in der Produktion zu nutzen – hat aber gleichzeitig Mühe, ihre diesbezüglichen Absichten in die Tat umzusetzen. Schnelle, zielgerichtete Diagnosen auf Grundlage der vorhandenen Daten und Prozesse bieten einen pragmatischen Weg, um rasch einen messbaren Mehrwert zu erzielen.
In der Industrie wächst der Druck, KI-Lösungen für die Produktion nutzbar zu machen – dennoch haben viele Unternehmen Mühe, derlei Absichten in die Tat umzusetzen. Die Forderung „nutzt die KI“ steht zwar im Raum, aber es gibt keine klare Roadmap, wie das zu bewerkstelligen wäre.
Einige Firmen haben gerade erst begonnen, das Potential ihrer Datensätze auszuloten, während andere bereits in MES-Systeme (Manufacturing Execution System), Analyselösungen oder Datenplattformen investiert haben, ohne bisher jedoch einen echten Mehrwert nachweisen zu können.
Diese Diskrepanz erklärt sich häufig daraus, dass KI-Initiativen voreilig entwickelt werden – noch bevor überhaupt die Grundlagen verstanden wurden.
Ein effizienterer Ansatz besteht darin, mit zielgerichteten, schnellen Diagnosen zu starten, um Unsicherheiten abzubauen, und erst dann in groß angelegte Umbauprogramme einzusteigen. Dieser Ansatz setzt weniger auf Technik, sondern auf das Verständnis von Prozessen, die Überprüfung von Annahmen und die Analyse von Daten, um Bereiche zu umreißen, in denen KI einen echten Mehrwert bieten kann.
Erst verstehen, dann umbauen
Der Prozess startet im Allgemeinen mit einer kurzen Einführungsphase. Die operativen Teams werden interviewt, Workflows analysiert und bestehende Datenquellen im Hinblick auf Verfügbarkeit, Qualität und Kontext evaluiert.
Dann erfolgt eine tiefergehende Datenanalyse, und mit zielgerichtetem Maschinellen Lernen werden die Annahmen hinsichtlich des Ansprechverhaltens von Prozessen, Leistungsschwankungen und Ineffizienzen getestet. Diese ersten Diagnosen fördern häufig Informationen zutage, die in einem Dashboard oder bei alleiniger Berücksichtigung empirischer Erfahrungen untergehen würden.
Wenn man klein anfängt, kommt man schneller zu Ergebnissen.
Wenn man klein anfängt, kommt man schneller zu Ergebnissen. In vielen Fällen ergeben sich bereits nach wenigen Wochen relevante Informationen, die den Teams konkrete Indizien liefern, auf die sie sich stützen können und die deutlich zuverlässiger sind als Hochrechnungen oder das eigene Bauchgefühl. Außerdem vermeidet dieser Ansatz die Überdimensionierung von Initiativen, deren Mehrwert noch nicht nachgewiesen wurde.
Schnelle Nachweise sorgen für nachhaltige Werte in der Industrie
Ein Beispiel: Eine Industriefirma hat sich bei ihrer DataOps-Initiative auf die Kontextualisierung und Standardisierung von Industriedaten konzentriert, um Qualität und Zusammenarbeit zu verbessern. Das Unternehmen wollte seinen Anfahrprozess optimieren.
Für die Analyse wurden hunderte Anfahrereignisse aus der Vergangenheit durchgespielt und dann mittels Maschineller Lernprozesse untersucht. Das brachte klare Trends ans Licht. Bei bestimmten Maschinenführer:innen liefen die Anlagen schneller stabil als bei anderen. Diese besonderen „Handschriften“ wurden zur Entwicklung einer Logik genutzt, die das Erreichen eines stabilen Anlagenbetriebs automatisch erkennt und den optimalen Zeitpunkt für die Übergabe der Steuerung festlegt.
Das Ergebnis: Weniger Ausschuss, mehr Stringenz und eine klarere Roadmap für zukünftige Verbesserungen – das alles in weniger als drei Wochen.
In einem anderen Fall wollte ein Industrieunternehmen mit einer ausgereifteren Datenbank verstehen, warum es zu Schwankungen bei einem Abfüllvorgang kommt.
Durch die Standardisierung der Daten aller Anlagen und den Einsatz von Vorhersagemodellen zeigte die Analyse auf, welche Abfüllköpfe am stärksten zu Leistungsschwankungen beitrugen, und wies auf eine mögliche mechanische Abnutzung hin. In wenigen Wochen erhielt das Team nutzbare Leistungskennzahlen und einen mit Prioritäten versehenen Instandhaltungs- und Optimierungsplan.
KI in der operativen Realität verankern
Ob Unternehmen in Sachen KI noch ganz am Anfang stehen oder ihre bereits bestehenden Plattformen ausweiten möchten – das Prinzip ist immer dasselbe: Die KI erbringt dann den größten Mehrwert, wenn sie in der operativen Realität verankert ist, selektiv eingesetzt und mittels Daten validiert wird, bevor sie im großen Maßstab zur Anwendung kommt.
Industriefirmen können die Experimentierphase hinter sich lassen und eine nachhaltige, messbare Verbesserung ihrer Produktionsprozesse erreichen, wenn sie sich bei der Entscheidungsfindung auf zielgerichtete Diagnosen stützen.
13/07/2026
