In der Fertigung ist Optimierung in jeder Phase entscheidend: von der Maximierung der Produktivität unter Einhaltung höchster Qualitätsstandards bis hin zur Minimierung von Kosten und Compliance-Risiken bei gleichzeitiger Sicherstellung zuverlässiger, unterbrechungsfreier Fertigungsprozesse. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden und wettbewerbsfähig zu bleiben, setzen Hersteller zunehmend auf Automatisierung und innovative Fertigungslösungen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unterstützung für beides. Und genau deshalb nutzen immer mehr Unternehmen KI in der Fertigung.

In diesem umfassenden Leitfaden erhalten Sie einen Überblick über konkrete Anwendungsfälle, Herausforderungen und Vorteile von KI und erfahren, wie Sie KI erfolgreich in ihre Fertigungsprozesse integrieren können.

Warum setzen Unternehmen künstliche Intelligenz in der Fertigung ein?

Künstliche Intelligenz lässt sich in nahezu allen Lebens- und Arbeitsbereichen einsetzen, doch gerade KI und Fertigung bieten eine unschlagbare Kombination, da beiden Bereichen ein zentrales Element zugrunde liegt: Daten. Hersteller generieren und verfügen über enorme Mengen an Daten, z. B. Informationen zu Maschinenleistung, Logistik und Prozessen sowie externe Daten. Und KI benötigt Daten, um die Algorithmen für das maschinelle Lernen zu trainieren und präzise, unternehmensspezifische Ergebnisse zu liefern. KI hilft also Fertigungsunternehmen dabei, strukturierte und unstrukturierte Daten sinnvoll zu nutzen. Doch wie wird KI in der Fertigung genau eingesetzt?

Die Vielseitigkeit von KI ist einer der Gründe dafür, dass ihr in der Geschäftswelt eine so hohe Bedeutung beigemessen wird. Führungskräfte aller Branchen entdecken laufend neue Einsatzmöglichkeiten für KI, und die Fertigung ist dabei keine Ausnahme. KI hilft Unternehmen dabei, Fertigungsprozesse zu optimieren, ihre Effizienz zu maximieren, Fehler zu reduzieren, die Produktqualität zu verbessern, Mitarbeitende zu entlasten und die betriebliche Exzellenz zu fördern. So verschafft sie Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil.

KI in der Fertigung: Beispiele und Anwendungsfälle

Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für KI in der Fertigung, die auf die verschiedenen Fertigungskategorien anwendbar sind: von der Massenfertigung oder Fertigung von Spezialprodukten in der Industrie- und Automobilindustrie über die kontinuierliche Prozessfertigung im Chemie- und Energiesektor bis hin zu Chargenprozessen in der Pharma- und Lebensmittelproduktion.

Statt zu versuchen, alle denkbaren KI-Anwendungsfälle aufzulisten, konzentrieren wir uns im Folgenden auf die wichtigsten Einsatzbereiche:

Vorausschauende Wartung und KI-gestützte Qualitätskontrolle

Dank Computer Vision, Kameras und Trackingsystemen zur Überwachung der Fertigungsprozesse sowie KI-Modellen für komplexe Analysen kann künstliche Intelligenz Folgendes:

• helfen, den Wartungsbedarf von Maschinen und Anlagen vorherzusagen, sodass Teams proaktiv handeln können, bevor es zu Problemen kommt (deswegen spricht man von vorausschauender Instandhaltung)
• Anomalien und Probleme bei Qualitätskontrollen schneller identifizieren und automatisch Warnmeldungen auslösen oder Korrekturmaßnahmen ergreifen, um Fehler zu vermeiden
• mithilfe digitaler Zwillinge potenzielle Anlagenausfälle vorhersagen
• Wartungsabläufe optimieren, um Kosten zu senken und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern
• die Automatisierung von Sichtprüfungen und Qualitätskontrollen unterstützen

Was ist ein digitaler Zwilling?

In der Fertigung bezeichnet ein digitaler Zwilling ein virtuelles Abbild eines physischen Produkts, einer Anlage oder einer Maschine. Basierend auf Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Überwachungssystemen, die den Zustand und die Leistung des realen Objekts nachverfolgen, simuliert der digitale Zwilling diese Bedingungen in einer digitalen Umgebung. Mithilfe dieses virtuellen Modells können Unternehmen die Anlagenproduktivität optimieren sowie potenzielle Probleme wie Ausfälle vorhersagen. Dadurch eignen sich digitale Zwillinge ideal für die vorausschauende Instandhaltung.

Supply Chain Management und Algorithmen für maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen können große Mengen an Lieferkettendaten analysieren und Muster erkennen, sodass KI unter anderem folgende Vorteile bietet:

• Echtzeiteinblicke zur Verbesserung von Bedarfsprognosen und Bestandsführung
• Frühzeitige Erkennung potenzieller Risiken und Unterbrechungen der Lieferkette, sodass Hersteller Risiken mindern können, indem sie schnell die erforderlichen Anpassungen vornehmen
• Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit von Lieferanten
• Identifikation von Möglichkeiten zur Verringerung des ökologischen Fußabdrucks von verwendeten Materialien und bei Lieferungen
• Optimierung von Lagerverwaltung und Logistik sowie Reduzierung von Leerlaufzeiten

Datengestützte Prozessoptimierung

Durch die Analyse von Leistungs- und Echtzeitdaten von Sensoren im Fertigungsbereich können KI-Technologien Optimierungspotenziale in bestehenden Fertigungsprozessen und Anlagenstrukturen ermitteln. Dadurch können Unternehmen:

• Engpässe und Ineffizienzen erkennen und Empfehlungen für Verbesserungen erhalten
• die Ressourcennutzung sowie Belegungs- und Produktionsmuster überwachen und analysieren, um Möglichkeiten zur Verringerung des CO2-Fußabdrucks und zum Einsparen von Energie zu ermitteln
• die Ressourcenzuweisung optimieren, um die Leistung zu verbessern sowie Kosten und Ausfallzeiten zu reduzieren

Aufgaben- und Prozessautomatisierung

Zahlreiche innovative Fertigungslösungen wurden entwickelt, um Routineaufgaben in der Fertigung zu automatisieren, und genau dabei kann künstliche Intelligenz Unternehmen unterstützen. KI kann:

• den Zeitaufwand für administrative Prozesse reduzieren und die Produktivität steigern, indem sie Routineaufgaben automatisiert
• Mitarbeitende entlasten, damit diese sich auf strategische und kompetenzbasierte Aufgaben konzentrieren können, indem sie arbeitsintensive Tätigkeiten übernimmt
• die Ressourcennutzung optimieren, indem sie Produktionsprozesse automatisch an Nachfrageschwankungen anpasst

Produktentwicklung und -anpassung

KI kann interne und externe Daten wie Markttrends, Absatzdaten und Kundenpräferenzen umfassend analysieren. In Kombination mit Rapid-Prototyping-Technologien unterstützt KI Unternehmen bei Folgendem:

• Produkte basierend auf Kundenbedürfnissen und -vorlieben zu entwickeln und anzupassen
• die Entwicklung zu beschleunigen, indem sie schnell Designvarianten anhand von definierten Parametern und Einschränkungen generiert und bewertet
• virtuelle Tests durchzuführen, um eine optimale Produktleistung sicherzustellen, indem unterschiedliche Bedingungen simuliert werden, sodass Hersteller potenzielle Designfehler erkennen können, bevor die physischen Prototypen produziert werden

Unterstützung der Mitarbeitenden

Von künstlicher Intelligenz in der Fertigung profitieren auch die Mitarbeitenden:

• KI kann Sensordaten überwachen und analysieren, um die Sicherheit am Arbeitsplatz zu verbessern. Sie erkennt potenzielle Gefahren am Arbeitsplatz frühzeitig und warnt Mitarbeitende rechtzeitig, damit diese die entsprechenden Maßnahmen ergreifen.
• KI-gestützte Lernsysteme unterstützen Mitarbeitende dabei, neue Kompetenzen zu erwerben und sich an Veränderungen bei Rollen und Technologien anzupassen.
• Die KI-gestützte Sichtprüfung entlastet Teams bei der Qualitätskontrolle, weil sie Probleme und Produktionsfehler erkennt und menschliche Fehlerquellen reduziert.
• KI kann wichtige Erkenntnisse und Empfehlungen liefern, die datengestützte Entscheidungen ermöglichen, z. B. bei Produktionsplanung oder Prognosen.
• Aufgrund der Entwicklungen bei generativer KI unterstützen viele KI-Technologien mittlerweile dialogorientierte Funktionen, durch die Mitarbeitende mit unterschiedlichem technischen Know-how von KI in der Fertigung profitieren, z. B. dank KI-Copiloten wie Joule).

Vorteile von KI in der Fertigung

Die drei zentralen Vorteile von KI in der Fertigung liegen in ihrer Funktion als Treiber für Produktivität, Effizienz und operative Exzellenz. Anders ausgedrückt: Mit künstlicher Intelligenz können Hersteller besser und schneller mehr erreichen. Allein dieser Vorteil macht den KI-Einsatz für produzierende Unternehmen, insbesondere in der industriellen Fertigung, zu einer lohnenden Investition. Die zuvor beschriebenen Anwendungsfälle zeigen jedoch, dass die Integration von KI in Ihre Smart-Factory-Strategie noch weitere Vorteile bietet:

Höhere Produktqualität

KI-gestützte Qualitätskontrolle hilft Herstellern dabei, die Anzahl fehlerhafter Produkte zu reduzieren, und liefert in Echtzeit Feedback zur Ursachenanalyse. Gleichzeitig ermöglicht Rapid Prototyping die frühzeitige Erkennung von Designschwächen im Produktentwicklungsprozess.

Bessere Entscheidungen

Mit datengestützten Erkenntnissen und erweiterten Analysen unterstützt KI Mitarbeitende dabei, fundierte Entscheidungen schneller und sicherer zu treffen. Das entlastet Teams im Arbeitsalltag und macht sich unter dem Strich mit besseren Ergebnissen bezahlt.

Intelligente Fertigung und Produktivität

Durch KI-gestützte Automatisierung und Optimierung können Hersteller ihre Kapazitäten und Ressourcen effizienter einsetzen. Dieser Ansatz der intelligenten Fertigung steigert seinerseits die Produktivität und ermöglicht es den Unternehmen, bei gleichbleibend hoher Qualität schneller zu produzieren.

Kostensenkung

KI verbessert die Kosteneffizienz nicht nur durch Automatisierung. Technologien wie der digitale Zwilling und die KI-gestützte vorausschauende Instandhaltung können dazu beitragen, die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern, was langfristig spürbare Einsparungen ermöglicht – wie auch die schonende Nutzung von Ressourcen wie Energie, Zeit und Wasser. Dasselbe gilt auch für ein optimiertes Lieferkettenmanagement: Durch KI-gestützte Datenanalysen lassen sich die Bedarfsplanung und Bestandsführung kosteneffizienter und risikoresistenter gestalten.

Ökologische Nachhaltigkeit

Durch KI-optimiertes Ressourcen-, Logistik- und Lagermanagement können Hersteller Energie- und Materialverluste reduzieren und so ihren ökologischen Fußabdruck verkleinern. Diese positiven Auswirkungen auf die Umwelt leisten einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigen Fertigung.

Der Status quo und die Zukunft von KI in der Fertigungsindustrie

Angesichts der vielfältigen Potenziale von künstlicher Intelligenz in der Fertigung überrascht es kaum, dass das Interesse bei Herstellern daran groß ist. Aber wenn es um die tatsächliche Einführung von KI in der Fertigung geht, gibt es noch Verbesserungspotenzial. Nicht alle KI-Strategien von Herstellern sind auf die Unternehmensziele abgestimmt und beinhalten eine Messmethode zur Bewertung des Erfolgs mit ERP.

ERP-Systeme sind das Rückgrat innovativer Fertigungslösungen. Daher müssen Hersteller sicherstellen, dass ihre bestehende IT-Landschaft und ihr ERP-Portfolio mit den geplanten KI-Funktionen kompatibel sind und nahtlos zusammenarbeiten können. Auch wenn die Einführung in vielen Unternehmen bislang noch zögerlich verläuft, ist davon auszugehen, dass die Branche den Einsatz künstlicher Intelligenz ausweiten wird.

Zwei Faktoren haben den Einsatz von KI in der Fertigung so rentabel wie nie zuvor gemacht. Das deutet darauf hin, dass dieser Trend sich weiter verstärken wird:

Prozesse in Smart Factorys generieren wertvolle Daten.

Der zunehmende Einsatz von Kameras, Sensoren und weiteren Technologien zur kontinuierlichen Überwachung von Fertigungsprozessen – initiiert durch Smart-Factory- und Industrie-4.0-Projekte – ermöglicht es Herstellern, KI-Systeme in Echtzeit mit großen Datenmengen zu versorgen. So werden bestimmte KI-Anwendungsfälle unterstützt und die Hersteller können das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. Tatsächlich lassen sich zentrale Einsatzszenarien von KI in der Fertigung, wie z. B. vorausschauende Instandhaltung, digitale Zwillinge oder KI-gestützte Sichtprüfungen, ohne diese Daten nicht realisieren. Durch die gezielte Verknüpfung dieser Datenmengen mit KI-Lösungen, die für konkrete Geschäftsziele genutzt werden, können Hersteller den Nutzen für die Kunden steigern und ihre Mitarbeitenden dabei unterstützen, sich schneller Wissen anzueignen und Kompetenzen zu erlernen – und so dem Fachkräftemangel begegnen.

Dialogorientierte KI macht künstliche Intelligenz leichter zugänglich

Durch die jüngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, wie z. B. im Bereich der generativen KI, ist dialogorientierte KI mittlerweile Realität. Was bedeutet das? Es bedeutet, dass Menschen in natürlicher Sprache ganz ohne Programmierkenntnisse mit künstlicher Intelligenz kommunizieren und arbeiten können. Das ist eine wichtige Entwicklung, denn dadurch wird KI für Mitarbeitende mit unterschiedlichem technischen Kenntnisstand zugänglich. So können alle im Unternehmen, vom Betrieb über das Supply Chain Management bis hin zur Produktion, KI-Tools nutzen, um effektiver und produktiver zu arbeiten. Das erhöht exponentiell den Wert von KI als Katalysator für menschliche Leistungsfähigkeit und operative Effizienz.

KI in der Fertigung: Herausforderungen und Bedenken

Trotz der Vorteile haben manche Unternehmen noch Bedenken, wenn es darum geht, KI in ihre Fertigungsprozesse zu implementieren. Dabei spielen unter anderem folgende Themen eine Rolle:

Fachkräftemangel

Für die Implementierung und den Betrieb KI-gestützter Funktionen braucht es Fachkräfte mit den entsprechenden Kompetenzen. Doch genau hier kann KI auch Teil der Lösung sein:

• KI kann Unternehmen dabei unterstützen, gezielt Talente mit den benötigten Kompetenzen einzustellen.
• Mitarbeitende können mithilfe KI-gestützter HR-Lösungen, wie z. B. Lern- und Weiterbildungssoftware, neue Kompetenzen erwerben.
• Unterstützende Technologien können zur Sicherheit am Arbeitsplatz beitragen, indem sie Mitarbeitende anleiten und Hersteller bei der Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Vorgaben unterstützen.
• Dank generativer KI verstehen KI-Assistenten und Copiloten Eingaben in natürlicher Sprache. Das erleichtert die Nutzung von KI-Funktionen für alle Mitarbeitenden, nicht nur für IT-Fachkräfte. So können die Mitarbeitenden beispielsweise komplexe Lösungen für Kunden konfigurieren, ohne dafür jahrelange Erfahrung zu benötigen.
• Viele Softwareanbieter integrieren KI-Funktionen direkt in ihre Geschäftsanwendungen. Bei SAP integrieren wir KI auf mehreren Ebenen in unsere Lösungen, sodass Kunden, die beispielsweise mit dem SAP-Cloud-ERP-Portfolio arbeiten, bereits Zugriff auf KI-Funktionen haben.

Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvoller Einsatz von KI

Wie bei vielen innovativen Lösungen für die Fertigung erfordert auch der Einsatz von künstlicher Intelligenz klare Richtlinien und Rahmenbedingungen, insbesondere deshalb, weil KI potenziell sensible Daten nutzt. Zwei zentrale Maßnahmen helfen dabei, diesem Anspruch gerecht zu werden.

Zunächst einmal sollten Hersteller der Umsetzung ethischer und verantwortungsvoller KI-Praktiken höchste Priorität einräumen und gezielt mit Softwareanbietern zusammenarbeiten, die dies auch tun. Als zweite Maßnahme sollten Sie mit KI-Lösungsanbietern zusammenarbeiten, die einen ethischen, transparenten, regelkonformen und sicheren Umgang mit ihren Daten gewährleisten. So stellen Sie den Schutz Ihrer Geschäfts- und Kundendaten sicher. Angesichts zunehmender Cybersicherheitsrisiken, Sabotage und der Gefahr von Diebstahl geistigen Eigentums in der Fertigungsbranche hat das besondere Relevanz.

Achten Sie bei der Auswahl eines verantwortungsvollen KI-Anbieters auf folgende Kriterien:

• Der KI-Anbieter gibt Ihre Daten nicht an Dritte weiter, damit diese ihre Modelle trainieren können.
• Die KI-Lösungen werden verantwortungsvoll unter Einhaltung strenger Standards entwickelt.
• Der KI-Anbieter setzt weitreichende Maßnahmen für die Datensicherheit um, damit Ihre Daten jederzeit geschützt sind.
• Der KI-Anbieter setzt sich für Transparenz und Nachvollziehbarkeit ein.

Umfassende Unternehmenstransformation für komplexe Unternehmensarchitekturen

Für eine intelligente Fertigung werden in der Regel umfassende IT-Infrastrukturen benötigt, und nach diversen Fusionen und Übernahmen gibt es in vielen Unternehmen einen Flickenteppich aus Altsystemen. Die umfassende Einführung von KI in einer solchen komplexen Unternehmenslandschaft kann eine Herausforderung sein. Die gute Nachricht: Hersteller müssen diese Aufgabe nicht allein bewältigen. In Zusammenarbeit mit ihrem Softwareanbieter können Sie eine Clean-Core-Strategie und KI-fähige Unternehmensarchitektur entwickeln.

Erste Schritte mit KI in der Fertigung

Dieselben logischen Schritte, die für innovative Fertigungslösungen gelten, gelten auch für die Einführung von KI in der Fertigung:

• Informieren Sie sich. Machen Sie sich mit dem aktuellen Entwicklungsstand und den Funktionen künstlicher Intelligenz vertraut. Prüfen Sie Anwendungsfälle und Ergebnisse anderer Unternehmen.
• Bewerten Sie den Mehrwert für Ihr Unternehmen. Analysieren Sie die spezifischen Herausforderungen in Ihrem Fertigungsumfeld: Vor welchen Herausforderungen steht Ihr Unternehmen und können Sie diese mit KI bewältigen? Gibt es Daten, die Sie noch besser nutzen können? Und wie würden Ihre Fertigungsprozesse vom Einsatz von KI profitieren?
• Formulieren Sie Ziele. Wie viele andere Tools entfaltet KI ihren größten Nutzen, wenn sie gezielt und strategisch schlau eingesetzt wird. Leiten Sie aus Ihren übergeordneten Geschäftszielen eine KI-Einführungsstrategie ab, in der Sie präzise beschreiben, welche Vorteile Sie erwarten und wie diese erzielt werden sollen.
• Prüfen Sie Anbieter sorgfältig. Sicherheit, Compliance und Datenschutz müssen zentrale Anforderungen an die KI-Lösung sein. Bewerten Sie die potenziellen KI-Anbieter gründlich und stellen Sie sicher, dass ihre Praktiken beim Thema Datenschutz transparent sind und den neuesten Standards entsprechen – zum Schutz Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden.
• Holen Sie sich professionelle Unterstützung. Viele Softwareanbieter, insbesondere im Bereich ERP und Geschäftsprozessoptimierung, verfügen bereits über fundiertes Know-how in Sachen KI und können Sie bei der strategischen Planung und Umsetzung der Implementierung von KI in Ihrem Fertigungsunternehmen gezielt unterstützen. Wenn Sie bereits eine ERP-Lösung nutzen, die KI-Funktionen unterstützt, ist die Einführung künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen meistens einfacher als erwartet. Eingebettete KI ermöglicht es Herstellern, von den Vorteilen künstlicher Intelligenz zu profitieren, ohne eigene Modelle entwickeln, pflegen oder aktualisieren zu müssen.