Industrial AI: Industrial AI: Die Zukunft der Fertigung

Die digitale Transformation erreicht mit Artificial Intelligence (AI) eine neue Dimension, die für Wirtschaft, Politik und Gesellschaft wegweisend ist. Besonders Industrial AI – der gezielte Einsatz von AI-Technologien in industriellen Anwendungen – rückt bei mittelständischen Fertigungsunternehmen in den Fokus. Denn allein im deutschen verarbeitenden Gewerbe könnte AI die Produktivität um 7,8 Prozent steigern – das entspricht einer zusätzlichen Wertschöpfung von 56 Milliarden Euro [1].

Trotz dieses immensen Potenzials bleibt die Nutzung von AI jedoch weit hinter den Möglichkeiten zurück: Laut einer Untersuchung im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz befinden sich 52 Prozent der kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) lediglich in der Experimentierphase, während nur 12 Prozent erste Schritte zur Implementierung unternommen haben [2].

Vom Experiment zur strategischen Umsetzung

Die Diskrepanz zwischen Potenzial und Realität ist alarmierend, zumal der industrielle Mittelstand mit vielfältigen Herausforderungen konfrontiert ist wie steigenden Energiekosten, wirtschaftlicher Unsicherheit und neuen regulatorischen Anforderungen (zum Beispiel Lieferkettengesetz oder ESG-Reporting). In dieser kritischen Situation entscheidet der Umgang mit Industrial AI darüber, ob Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben oder den Anschluss verlieren. Jedoch dominieren derzeit unkoordinierte Testläufe ohne klare Zielsetzung statt zielgerichteter Implementierung.

Um das volle Potenzial von Industrial AI zu erschließen, muss die Zeit spontaner Experimente und isolierter Testprojekte einer systematischen Herangehensweise weichen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Demokratisierung von AI-Technologien: Anstatt die Entwicklung auf Führungsebene und IT-Abteilungen zu beschränken, müssen AI-Lösungen direkt in den Fachabteilungen verankert werden. Hier, im operativen Bereich, entfaltet AI ihre transformative Kraft als Business Enabler. Die Fachabteilungen verfügen nicht nur über die relevanten Daten, sondern auch über das entscheidende Prozessverständnis. Sie können am besten einschätzen, wo AI echten Mehrwert generieren kann und welche Optimierungen die größten Effizienzgewinne versprechen.

 

Industrial AI durch Daten und Fachwissen entfalten

Das wahre Potenzial von Industrial AI wird erst durch die gezielte Nutzung von Prozessdaten und dem Fachwissen der Mitarbeitenden freigesetzt. Der Erfolg hängt weniger von zentralen Datenbanken ab, sondern vielmehr von den täglichen Abläufen in den Fachabteilungen. Hier sind es die Mitarbeitenden, die mit ihrem tiefen Verständnis für Produktionsprozesse, Qualitätsanforderungen und Kundenerwartungen die Grundlage für erfolgreiche AI-Lösungen schaffen.

Der Wandel im industriellen Mittelstand erfordert jedoch weit mehr als nur den technischen Einsatz von Industrial AI – er verlangt ein grundlegendes Umdenken. Es gilt, datenbasierte Geschäftsmodelle zu schaffen, die den Kundennutzen in den Vordergrund stellen. Dadurch entstehen neue Ansätze wie Pay-per-Part-Modelle, Industrie-Apps oder AI-gestützte Self-Services, wie sie beispielsweise in der Maschinenwartung Anwendung finden. Unternehmen, die solche Lösungen bereits implementiert haben, profitieren von höherer Agilität sowie Effizienz und sichern sich so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Schrittweiser Einstieg in die AI-Integration

Fertigungsunternehmen sollten den Einsatz von Industrial AI gezielt und strategisch planen. Anstelle einer unkoordinierten „Gießkannenstrategie“, bei der AI ohne klare Ausrichtung eingeführt wird, ist ein schrittweises Vorgehen wesentlich effektiver. Sie sollte sukzessive und gezielt in spezifischen Prozessen oder Geschäftsbereichen implementiert werden, vorzugsweise mit sofort einsatzbereiten Anwendungen. Dabei werden die relevanten Datenquellen und ihre Beziehungen im Vorfeld definiert und als fertige Apps bereitgestellt, die nahtlos in die Business-Software integriert werden und den Mitarbeitenden im täglichen Arbeitsalltag zur Verfügung stehen. Nur wenn Industrial AI einen klaren Mehrwert liefert, wird sie von den Mitarbeitenden akzeptiert und kann nachhaltige Veränderungen bewirken – ein entscheidender Erfolgsfaktor, besonders für den Mittelstand.

Die Unterstützung durch die Unternehmensleitung spielt dabei eine zentrale Rolle. Technologie und Innovation müssen als strategisches Ziel verankert werden, während gleichzeitig die Operationalisierung von Industrial AI durch einen ganzheitlichen Ansatz erfolgt. Dieser beginnt mit einer Top-down-Initiative, die anschließend durch eine systematische Bottom-up-Umsetzung ergänzt wird.

Sobald Fachabteilungen erste praktische Erfahrungen mit Industrial AI gesammelt haben, sollten die Erkenntnisse und Ergebnisse wieder zurück an die Führungsebene gehen. Das schafft die Grundlage für datenbasierte, strategische Entscheidungen und ebnet den Weg für die nächsten Schritte in der AI-Integration.

Anleitung zur erfolgreichen AI-Implementierung

1. Bestandsaufnahme und Analyse der Prozesse: Der erste Schritt zur erfolgreichen AI-Implementierung besteht in einer umfassenden Analyse: Welche Prozesse sind bereits digitalisiert, wo gibt es die größten Potenziale zur Optimierung und wie hoch ist die Qualität der verfügbaren Daten? Diese Untersuchung ist die Basis für alle weiteren Maßnahmen. Erfolgreiche Unternehmen planen sich dafür in der Regel vier bis sechs Wochen Zeit ein.
2. Pilotphase und erste Erfahrungen: In der Pilotphase sollten Unternehmen erste Erfahrungen mit AI-basierten Systemen sammeln. Die Integration dieser Systeme in bestehende IT-Infrastrukturen erfordert eine präzise Planung. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, reibungslose Schnittstellen zwischen älteren Legacy-Systemen und modernen AI-Komponenten zu schaffen, ohne den laufenden Betrieb zu stören. Experten wie Proalpha können dabei unterstützen, diese Komplexität zu bewältigen und einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.
3. Datenintegration und Konsistenz: Die Integration verschiedener Datenquellen wie MES, ERP und Service-Management-Systeme ist entscheidend, um eine konsistente Datenbasis für die AI-Systeme zu gewährleisten.
4. Skalierung nach Unternehmensgröße

• • Kleine Unternehmen (<50 Mitarbeitende): Der Einstieg erfolgt durch standardisierte, Cloud-basierte Lösungen, die Investitionskosten und technische Risiken minimieren.
  • Mittlere Unternehmen (50–250 Mitarbeitende): Hier ist es wichtig, eine AI-Roadmap zu erstellen, um Ressourcen gezielt einzusetzen und Abhängigkeiten frühzeitig zu identifizieren. Gleichzeitig sollte der Aufbau interner Kompetenzen vorangetrieben werden.
  • Große mittelständische Unternehmen (>250 Mitarbeitende): AI-Initiativen erfordern eine koordinierte Umsetzung über mehrere Standorte und Abteilungen hinweg. Ein „AI Center of Excellence“ kann dabei helfen, Kompetenzen zu bündeln und Standards zu setzen.

5. Kultureller Wandel und Führung: Die Einführung von AI erfordert häufig einen Wandel in der Unternehmenskultur. Führungskräfte sollten eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und datengestützten Entscheidungsfindung fördern. Es ist wichtig, AI als Werkzeug zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit zu etablieren und den Mythos des Jobkillers in einen Jobtransformator umzuwandeln. Workshops, bei denen Mitarbeitende AI-Anwendungen frühzeitig testen, sind eine effektive Methode, um Vertrauen zu schaffen und Widerstände zu überwinden.

In der Regel übernimmt der AI-Anbieter viele der genannten Schritte, wie etwa die Bestandsaufnahme, die Integration von Schnittstellen zu bestehenden Systemen und die intelligente Verknüpfung von Daten entlang bereichs- oder sogar systemübergreifender Prozesse.

emz Hanauer optimiert Lagerbestände mit Proalpha Industrial AI

Die Lösungen für den Einsatz von Industrial AI sind bereits ausgereift und verfügbar. Ein Beispiel ist die Industrial AI Platform von Proalpha, die speziell für den industriellen Mittelstand entwickelt wurde. Diese Plattform bietet ein maßgeschneidertes Set an Business Applications, mit denen Unternehmen AI direkt und praxisnah in ihre Geschäftsprozesse integrieren können. Zudem ermöglicht die Plattform eine umfassende Datenintelligenz und verarbeitet sowohl strukturierte Daten, wie Einkaufstabellen, als auch unstrukturierte Daten, wie Dokumente, Notizen oder Wissen aus dem Service.

Ein konkretes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz dieser Plattform liefert emz Hanauer, ein Spezialist für die Entwicklung und Produktion von Bauteilen und Systemen für Haushaltsgeräte. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, nach den pandemiebedingten Bestandsaufstockungen die Lagerbestände wieder auf ein normales und effizientes Niveau zu bringen, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden. Zur Optimierung des Bestands setzte emz Hanauer auf die Proalpha Industrial AI Plattform, die auf den Technologien von Nemo und Empolis für strukturierte und unstrukturierte Daten basiert. Mithilfe der AI-Algorithmen konnten die Wiederbeschaffungszeiten und Dispositionsparameter präzise überprüft und optimiert werden, was den Einkaufsprozess effizienter gestaltete.

Proalpha unterstützte emz Hanauer zudem dabei, eine präzise Verbrauchsprognose zu erstellen, indem historische Daten zu Beschaffung und Wareneingängen analysiert wurden. Das System ermöglichte eine genaue Berechnung des optimalen Bestellzeitpunkts und der Bestellmengen. Über 1.000 Teile wurden detailliert untersucht, um ineffiziente Bestände zu identifizieren und die Lagerreichweiten zu optimieren. Auf diese Weise konnte emz Hanauer nicht nur die Bestände verringern, sondern auch die Kapitalbindung reduzieren und die Ressourcennutzung verbessern.

Durch die Integration der Industrial AI Platform erhielt das Unternehmen direkt im ERP-System AI-gestützte Handlungsempfehlungen. Diese Integration ermöglichte eine nachhaltig verbesserte Bestandsplanung und lieferte wertvolle Daten, die eine kontinuierliche Optimierung unterstützten.

Berechnung des CO₂-Fussabdrucks

Die regulatorischen Anforderungen für Unternehmen steigen stetig an. Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) zum Beispiel verpflichtet Unternehmen, ihre Nachhaltigkeitsstrategien offenzulegen [3]. Das zeigt, wie wichtig es für Unternehmen ist, ihre ökologischen Auswirkungen zu verstehen und aktiv an deren Reduktion zu arbeiten. Präzises ESG-Reporting ist in der Industrie entscheidend, um regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden und sich als verantwortungsbewusster Marktakteur zu positionieren.

Die Berechnung des CO₂-Fußabdrucks hilft, den ökologischen Einfluss von Produktionsprozessen und Lieferketten zu verstehen. Mit AI-gestützten Lösungen lassen sich CO₂-Emissionen präzise erfassen und nachhaltige Produktionsstrategien entwickeln. Industrial AI unterstützt dabei, den gesamten Lebenszyklus eines Produkts zu überwachen und Optimierungspotenziale zu erkennen.

Die Proalpha Industrial AI Platform ermöglicht es Unternehmen, den Corporate Carbon Footprint (CCF) sowie den Product Carbon Footprint (PCF) mithilfe von Echtzeit-Energieverbrauchsdaten zu analysieren und zu optimieren. So können Unternehmen Energieverbraucher und Anomalien identifizieren und den Verbrauch pro Arbeitsschritt effizient optimieren.

Fazit

Die Implementierung von Industrial AI bietet mittelständischen Unternehmen grosse Chancen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Durch die Integration von AI in die Fachabteilungen können Effizienz und Geschäftsprozesse optimiert sowie datenbasierte Geschäftsmodelle entwickelt werden. Der Erfolg hängt von einer strukturierten, schrittweisen Umsetzung und der Zusammenarbeit zwischen Führungsebene und operativen Teams ab.

Der wahre Wert von Industrial AI wird jedoch erst dann erreicht, wenn Unternehmen den Wandel aktiv gestalten und eine Kultur der kontinuierlichen Optimierung fördern. Wer jetzt die Weichen richtig stellt, kann langfristig Effizienz steigern, neue Märkte erschließen und als Innovationsführer punkten.

[1] https://der-digitale-faktor.de/download/240415_IW_Google-Studie_FourPager_Manufacturing.pdf

[2]  https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/ki-Studie-2023.pdf?__blob=publicationFile&v=4

[3] https://www.csr-in-deutschland.de/DE/CSR-Allgemein/CSR-Politik/CSR-in-der-EU/Corporate-Sustainability-Reporting-Directive/corporate-sustainability-reporting-directive-art.html