Kaum ein Thema beherrscht den industriellen Diskurs heute so stark wie die Künstliche Intelligenz (KI). Schlagworte wie Predictive Maintenance, Digital Twin oder Smart Factory tauchen in fast jeder Strategiepräsentation auf. Doch zwischen Anspruch und Umsetzung klafft oft eine große Lücke. Viele Betriebe verfügen bereits über große Datenmengen, aber nur wenige nutzen sie konsequent, um daraus echte Erkenntnisse abzuleiten. Die Gründe dafür sind vielfältig: schlechte Datenqualität, unklare Zielsetzungen oder einfach die Angst vor überbordender Komplexität.
Albert Schiller, Managing Director von XPNX, erläutert, wie KI in der Fertigung einen greifbaren Mehrwert schaffen kann - wenn sie richtig verstanden und angewendet wird.
Herr Schiller, wie sehen Sie den aktuellen Stand der KI in der Fertigung?
KI ist heute überall präsent - zumindest in Präsentationen und Strategiepapieren. In der Realität steckt sie jedoch vielerorts noch in den Kinderschuhen. Viele Unternehmen haben begonnen, Daten zu sammeln, aber das allein bedeutet noch nicht, dass sie über Datenkompetenz verfügen. KI ist kein Wundermittel, sondern ein Werkzeug, und es ist nur so gut wie die Daten, mit denen man es füttert.
In der Praxis bedeutet das: Erst kommt das Prozessverständnis, dann die Anwendung von Algorithmen. Wenn ein Betrieb nicht versteht, wie seine Prozesse miteinander verbunden sind, helfen auch die besten Modelle nicht weiter. Viele Unternehmen investieren in Technologie, bevor sie definieren, welche konkreten Fragen sie beantwortet haben wollen - zum Beispiel: Warum kommt es zu Ausfallzeiten? Wie hängen Temperatur, Druck und Ausschuss zusammen? Die Reihenfolge ist entscheidend: erst das Ziel, dann die Methode, dann das Werkzeug.
Ein weiteres verbreitetes Missverständnis ist, dass KI als Ersatz für menschliches Fachwissen angesehen wird. In Wirklichkeit funktioniert sie am besten als Ergänzung. Ein erfahrener Produktionsleiter kann intuitiv Muster erkennen, und KI kann diese Eindrücke mit Daten bestätigen oder quantifizieren. So entsteht ein wirkungsvolles Zusammenspiel von Erfahrung und Berechnung. KI ersetzt nicht das Fachwissen - sie verstärkt es.
Wo sehen Sie die sinnvollsten Anwendungen?
Überall dort, wo es um Muster, Wiederholungen und große Datensätze geht. Klassische Beispiele sind die vorausschauende Wartung und Qualitätsprognosen.
Bei der vorausschauenden Wartung geht es darum, anhand von Sensordaten wie Temperatur, Vibration oder Stromaufnahme zu erkennen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfallen wird. Das klingt einfach, erfordert aber saubere Daten, historische Aufzeichnungen und ein Verständnis dafür, wie "normal" aussieht. Nur wenn Sie die Basislinie kennen, können Sie Anomalien frühzeitig erkennen.
Ein zweiter wichtiger Anwendungsfall ist die Qualitätsprognose. KI kann erkennen, welche Kombination von Prozessparametern zu stabilen Ergebnissen führt - zum Beispiel, welche Temperaturbereiche oder Füllstände den Ausschuss reduzieren. Sie kann Muster aufdecken, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, weil sie sich über lange Zeiträume oder mehrere Variablen erstrecken.
Darüber hinaus gibt es viele weitere Bereiche: Energieoptimierung, Produktionsplanung, Rezeptursteuerung, Lieferkettenanalyse. Das Wichtigste ist immer die richtige Frage: Was will ich wissen, und was kann ich beeinflussen? KI kann Zusammenhänge aufzeigen, aber sie kann keine Verantwortung übernehmen. Die Interpretation bleibt beim menschlichen Experten.
Ein weiterer wichtiger Punkt sind die Erwartungen. KI liefert selten über Nacht spektakuläre Ergebnisse. Ihr wahrer Wert liegt darin, verborgene Zusammenhänge sichtbar zu machen. Das schafft Verständnis - und Verständnis ist die Grundlage für jede Verbesserung.
Wie können Unternehmen den "Buzzword-Effekt" rund um KI vermeiden?
Indem wir KI nicht als Projekt behandeln, sondern als integralen Bestandteil der täglichen Arbeit. KI darf kein Selbstzweck sein, sondern muss in ein größeres System eingebettet werden - in Prozesse, Verantwortlichkeiten und Entscheidungen. Bleibt sie isoliert, wird sie schnell zu einem Prestigeobjekt: teuer, aber unwirksam.
Ein häufiger Fehler ist, dass KI-Projekte in den Innovationsabteilungen beginnen, aber nie in der Produktion ankommen. Die Erkenntnisse müssen dort ankommen, wo die Daten generiert werden. Das bedeutet, dass KI verständlich sein muss. Wenn ein Algorithmus Ergebnisse liefert, die niemand erklären kann, wird ihm niemand vertrauen. Transparenz und Einfachheit sind unerlässlich - erklärbare Modelle, klare Visualisierung und die Fähigkeit, die Ergebnisse mit der menschlichen Erfahrung in Einklang zu bringen.
Auch klare Rollen sind notwendig. KI verändert nicht nur die Technologie, sondern auch die Organisationen. Wer ist verantwortlich, wenn ein Modell die falsche Empfehlung ausspricht? Wie werden menschliche Entscheidungen gegen maschinelle Vorschläge abgewogen? Diese Fragen entscheiden darüber, ob KI nachhaltig eingesetzt wird oder ein einmaliges Experiment bleibt.
Letztendlich kommt es auf die Kultur an. Ein Unternehmen, das seine Daten versteht, pflegt und nutzt, wird auch mit einfachen Modellen erfolgreich sein. Ein Unternehmen ohne Datenbewusstsein wird auch mit der fortschrittlichsten Technologie wenig erreichen.
Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit KI in der Fertigung funktionieren kann?
Schlussfolgerung
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert nicht durch ihre bloße Existenz, sondern durch ihre Anwendung. Sie wird zum Erfolgsfaktor, wenn sie Entscheidungen unterstützt, statt sie zu ersetzen. Dazu braucht es mehr als Technologie - nämlich ein klares Ziel, saubere Daten und eine Organisation, die bereit ist, aus den Erkenntnissen zu lernen.
Ausblick
In den kommenden Jahren wird die KI zu einem Standardbestandteil der Industrie werden. Doch der Unterschied zwischen Erfolg und Stagnation wird weiterhin in der Umsetzung liegen: Nicht diejenigen mit den größten Datensätzen werden gewinnen, sondern diejenigen, die die richtigen Fragen stellen - und die Antworten verstehen.
