Wie rüsten Sie Ihr Automationsteam mit KI-Fähigkeiten für die Robotikfertigung der nächsten Dekade?

Erste Resultate können sehr schnell sichtbar werden, oft innerhalb weniger Wochen nach Beginn eines fokussierten Programms. Bei klar abgegrenzten Use Cases wie visueller Qualitätsprüfung oder Anomalieerkennung in Sensorströmen lassen sich mit einem PoC und begleitenden Bootcamps frühzeitig messbare Verbesserungen erreichen. Entscheidend ist, dass wir gemeinsam konkrete Metriken definieren — z. B. Ausschussrate, MTTR oder Erkennungsgenauigkeit — bevor wir ein Training starten.

Unsere Methodik kombiniert Executive Alignment, damit Ziele und KPIs stimmen, mit hands-on Bootcamps für operative Teams. Das sorgt dafür, dass Erkenntnisse nicht nur theoretisch bleiben, sondern sofort in Pilotumgebungen getestet werden. Typischerweise folgen auf die Workshops technische Implementierungen, die wir parallel coachen, sodass Lern- und Implementationszyklen kurz sind.

Langfristig entstehen nachhaltige Effekte durch die Einrichtung interner Communities, Playbooks und Governance-Richtlinien. Diese Strukturen führen dazu, dass Erfolge skalierbar werden: aus einem Pilotprojekt folgt ein Rollout, begleitet von kontinuierlichem Training und On-the-Job-Coaching.

Praxisbeispiel: In Produktionsprojekten, die wir begleiteten, reduzierten visuelle Inspektions-PoCs Ausschussraten in den ersten Betriebswochen messbar. Der kombinierte Effekt von Technologie und Befähigung der Mitarbeiter war ausschlaggebend — nicht die Technologie allein.

Sicherheit und Compliance sind integraler Bestandteil unserer Enablement-Programme. In Robotik- und Automationsumgebungen sind dies keine nachgelagerten Themen, sondern Kernanforderungen: Modelle dürfen weder Safety-Funktionen umgehen noch unvorhersehbare Aktionen auslösen. Unsere Schulungen verbinden technische Maßnahmen (z. B. Fail-Safe-Strategien, deterministische Testpipelines) mit Governance-Anforderungen (Audit-Trails, Modell-Approvals).

Praktisch bedeutet das: Wir führen Safety-Workshops durch, die Standards und Zertifizierungsanforderungen auf die konkrete Lösung übertragen. Parallel zeigen wir, wie On-Device-Checks, watchdogs und Redundanzmechanismen in Modelle integriert werden können, damit selbst bei Modellfehlern die Maschine stabil bleibt.

Compliance-Training umfasst Datenmanagement-Prinzipien, Pseudonymisierung, Protokollierung und Change-Management. Wir lehren verantwortungsvolle Update-Prozesse für Modelle, inklusive Testing on Staging, Canary-Releases und Rollback-Prozeduren, damit regulatorische Anforderungen kontinuierlich erfüllt werden.

Zusammengefasst: Unsere Trainings stellen sicher, dass Teams nicht nur Modelle bauen, sondern sie auch konform, auditierbar und sicher in produktionsnahe Systeme überführen können.

Eine der häufigsten Hürden in der Industrieautomation ist die Trennung zwischen OT (Operational Technology) und IT. Unser Enablement-Ansatz adressiert diese Kluft gezielt: In Department Bootcamps und gemeinsamen Workshops bringen wir beide Welten an einen Tisch, definieren gemeinsame Ziele und schaffen sprachliche sowie technische Brücken.

Technisch erklären wir OT-spezifische Anforderungen wie Determinismus, Feldbus-Topologien und Time-Sensitive Networking und verbinden diese mit IT-Prinzipien wie CI/CD, Modell-Management und Cloud-Integration. Praktische Übungen zeigen, wie Modelle in Gateways und Edge-Devices betrieben werden und wie Telemetrie sicher an zentrale Monitoring-Systeme übergeben wird.

Organisatorisch unterstützen wir bei der Bildung cross-funktionaler Teams mit klaren Verantwortlichkeiten sowie bei der Implementierung von Schnittstellenprozessen (z. B. Release-Prozesse für Modelle). Dadurch entstehen nachhaltige Kooperationen, die es erlauben, KI-Initiativen sicher und effizient zu skalieren.

Das Ergebnis ist ein funktionierender Prozess, in dem OT-Wissen und IT-Methoden sich ergänzen — und nicht gegeneinander arbeiten.

Der AI Builder Track richtet sich an Fachkräfte, die keine klassischen Data-Science-Hintergründe haben, aber Lösungen konzipieren, testen und betreiben wollen. Inhalte reichen von Grundlagen des Machine Learning über praktische Prompting-Techniken bis hin zu relevantem Know-how für Edge-Deployments und Modell-Monitoring.

Konkrete Module umfassen: Datenverständnis und Feature Engineering für Sensordaten, Einführung in Computer Vision für Qualitätsinspektion, einfache Modell-Workflows mit No-/Low-Code-Tools, sowie Hands-on-Übungen zur Integration von Modellen in bestehende Prüf- und Steuerprozesse. Wichtiger Bestandteil sind Playbooks und Templates, die sofort in Pilotprojekten genutzt werden können.

Im Kontext Robotik zeigen wir zudem, wie man Simulationsumgebungen nutzt, um Modelle sicher zu testen, und wie man Feedback-Loops zwischen Feld und Modelltraining etabliert. Ziel ist, dass Teilnehmer nach dem Track konkrete Prototypen initiieren und im Zusammenspiel mit IT-Teams operationalisieren können.

Der AI Builder Track ist praxisorientiert und verfolgt das Ziel, Fachanwender zu „Macher:innen“ zu entwickeln, die Projekte initiieren und betreuen können — ohne zum Full-Stack-ML-Ingenieur werden zu müssen.

Engineering Copilots können Entwicklungsprozesse beschleunigen, indem sie etwa Boilerplate-Code generieren, Testfälle vorschlagen oder bei Debugging-Aufgaben helfen. Wir unterstützen bei der Konzeption, Integration und beim Training solcher Copilots speziell für Embedded- und Robotik-Stacks.

Unser Vorgehen kombiniert Executive Alignment, um die Erwartungen zu setzen, mit technischen Workshops für Entwickler, in denen wir Datensätze, Prompting-Strategien und Sicherheitsrichtlinien definieren. Wichtige Aspekte sind Datenqualität, Kontextspezifität und die Einbindung von Domänenwissen, damit der Copilot präzise und vertrauenswürdig agiert.

Darüber hinaus adressieren wir die Integration in CI/CD-Pipelines, Rechte- und Rollenmodelle sowie Monitoring für Output-Qualität. Wir schulen Teams darin, wie Copilot-Ausgaben bewertet, verifiziert und in Produktionscode überführt werden, inklusive Auditierbarkeit und Rollback-Mechanismen.

Am Ende steht ein Copilot, der echte Entwicklerarbeit ergänzt, nicht ersetzt, und der in bestehende Entwicklungsprozesse sicher und effizient eingebunden ist.

Internal AI Communities of Practice sind das Rückgrat nachhaltiger Kompetenzentwicklung: Sie ermöglichen kontinuierlichen Wissenstransfer, Peer-Learning und die Verbreitung bewährter Verfahren über Abteilungsgrenzen hinweg. In der Automationsbranche fördern sie den Austausch über konkrete Implementierungsfragen, Safety-Checks und Felderfahrungen.

Wir helfen beim Aufbau solcher Communities, indem wir Rollen definieren (Moderatoren, Mentoren, Fachexperten), Lernformate etablieren (Gemeinsame Code Reviews, Lightning Talks, Brown-Bag-Sessions) und technische Ressourcen bereitstellen (z. B. Templates, Playbooks und interne Repositories). Diese Strukturen sorgen dafür, dass einmal aufgebautes Wissen nicht verloren geht, sondern kontinuierlich erweitert wird.

Wichtig ist auch die Vernetzung mit Lean- und Continuous-Improvement-Initiativen auf Shopfloor-Ebene: Communities sind der Kanal, um KI-Erkenntnisse direkt in Prozessverbesserungen zu übersetzen. Dadurch entsteht eine Kultur, die Experimente erlaubt, Risiken kontrolliert und Erfolge skaliert.

Kurz: Communities of Practice sind der Mechanismus, der Enablement in institutionelles Können verwandelt — und damit die Voraussetzung für langfristigen, selbsttragenden Erfolg.