Warum braucht die Fertigung (Metall, Kunststoff, Komponenten) eine maßgeschneiderte KI-Strategie?

Die Identifikation von High-Value Use Cases beginnt mit zwei Fragen: Wo entstehen die größten Kosten oder Qualitätsverluste, und wo fehlen schnelle, verlässliche Entscheidungen auf der Shopfloor-Ebene? Unsere Discovery-Phase scannt die Produktion über 20+ Abteilungen, kombiniert subjektive Inputs der Fachbereiche mit quantitativen Daten aus MES, ERP und Prüfmaschinen und erstellt so eine belastbare Prioritätenliste.

Wir bewerten Use Cases entlang technischer Machbarkeit, wirtschaftlichem Impact und Umsetzungsaufwand. Technische Faktoren umfassen Datenverfügbarkeit, Sensortypen, Latenzanforderungen und Integrationspunkte. Wirtschaftliche Faktoren messen Ausschussverringerung, OEE-Verbesserung, Rüstzeitreduktion oder Einsparungen im Einkauf. Erst das Zusammenspiel dieser Dimensionen macht einen Use Case wirklich „high-value“.

Praktisch arbeiten wir mit kurzen Validierungsloops: ein PoC liefert in Tagen bis Wochen Erkenntnisse zu Datenqualität und Baseline-Performance. Anhand konkreter KPIs entscheiden wir, ob ein Use Case skaliert wird — das schützt vor Fehlinvestitionen und schafft schnelle Erfolge, die interne Unterstützung für größere Projekte generieren.

Wichtig ist auch die organisatorische Einordnung: Ein hoher Impact-Use-Case, der aber auf kritischer Infrastruktur läuft, benötigt andere Governance- und Sicherheitsmaßnahmen. Unsere Priorisierung berücksichtigt daher auch Risiko- und Compliance-Anforderungen, damit der ausgewählte Use Case nicht nur viel bringt, sondern auch sicher und nachhaltig betrieben werden kann.

Für KI-Lösungen in der Fertigung sind drei Datenkategorien besonders relevant: Sensordaten (Vibration, Akustik, Bilder), Prozess- und Produktionsdaten (MES, PLC-Logs, Taktzeiten) und Metadaten (Chargeninformationen, Materialstammdaten, Prüfprotokolle). Der Erfolg hängt weniger von der Menge als von Konsistenz und Kontextualisierung ab.

Data Foundations sind deshalb der erste technische Hebel: Datenmodellierung, Zeitreihen-Synchronisation, Datenqualitätsmetriken und ein pragmatisches Storage-Konzept (Edge-Buffering, gezielte Cloud-Pipelines) sind nötig. Wir legen besonderen Wert auf einfache, reproduzierbare ETL-Pipelines und automatische Validierungsroutinen, damit Trainingsdaten nicht erst mühselig bereinigt werden müssen.

Für Bild- und Sensordaten sind annotierte Beispiele essenziell. Wir setzen auf Methoden, die mit überschaubarer Annotation auskommen — kombiniert mit Active Learning, um Labels effizient zu generieren. In vielen Fällen reicht ein initiales Deployment im Pilotbereich, um die Datenbasis systematisch zu erweitern und Modelle kontinuierlich zu verbessern.

Datenschutz und Zugriffskonzepte sind gleichrangig: Wer darf Produktionsdaten sehen, wie lange werden Daten gespeichert und wie ist die Trennung zwischen Test- und Produktionsdaten? Diese Fragen werden mit einem technischen und organisatorischen Rahmenwerk beantwortet, das wir in die Roadmap integrieren.

Die Zeit bis zum spürbaren wirtschaftlichen Effekt variiert je nach Use Case: einfache Automatisierungen und Quality-Checks können innerhalb weniger Wochen bessere Ausschussraten oder geringere Prüfzeiten liefern, während komplexe Predictive-Maintenance-Systeme meist Monate für stabile Prognosen benötigen. Typischerweise zeigen PoCs in 6–12 Wochen erste messbare Ergebnisse.

Wir strukturieren Projekte ROI-fokussiert: Bei der Priorisierung rechnen wir konservativ mit Baselines und definieren klare KPI-Ziele. Maßnahmen mit geringer Implementierungsdauer und hohem Impact (z. B. Inline-Visual-Inspection zur Reduktion von Ausschuss) landen früh auf der Roadmap, um kurzfristigen Cashflow zu erzeugen und die Akzeptanz im Unternehmen zu erhöhen.

Wirtschaftlicher Erfolg entsteht nicht nur durch direkte Einsparungen, sondern auch durch verbesserte Durchlaufzeiten, geringeren Nacharbeitsaufwand und weniger Maschinenausfälle. Diese indirekten Effekte sind oft substantiell und werden in unseren Business Cases explizit modelliert und periodisch validiert.

Längerfristig (3–12 Monate) amortisieren sich Investitionen in Data Foundations und MLOps, da die Cost-per-Model-Update sinkt und neue Use Cases schneller skaliert werden können. Die Kombination aus schnellen Pilotgewinnen und strategischem Aufbau der technischen Basis führt zu nachhaltigem, kumulativen ROI.

Die Integration in OT-Umgebungen erfordert Vorsicht: Produktionsverfügbarkeit, Latenz und Sicherheit haben höchste Priorität. Wir unterscheiden klar zwischen Read-Only-Anbindungen zur Datenerfassung, Edge-Inference für schnelle Entscheidungen und Steuerungsschnittstellen, die nur nach geprüften Freigabeprozessen aktiv werden dürfen.

Technisch setzen wir auf strikte Netzwerksegmentierung, zertifizierte Gateways und standardisierte Protokolle (OPC UA, MQTT). Edge-Module führen Inferenz lokal aus, minimalisieren Latenz und reduzieren Datenverkehr. Schnittstellen zu PLCs werden in der Regel über Read-Only-Adapters implementiert oder in Verbindung mit bestehenden Automatisierungslösungen, um das Risiko unerwarteter Eingriffe zu vermeiden.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Freigabe- und Rollout-Verfahren: Modelle durchlaufen Prüfungen in Testumgebungen, Shadow-Modi und erst dann einen kontrollierten Release in den produktiven Regelkreis. Wir begleiten diese Phasen eng mit Automatisierungs- und OT-Teams, damit Safety- und Compliance-Anforderungen voll erfüllt werden.

Monitoring und Fallback-Mechanismen sind unverzichtbar: Modellentscheidungen werden geloggt, Performance-Drift erkannt und automatische Rollbacks oder Alarmierungen implementiert. So bleibt die Produktion sicher steuerbar, selbst wenn Modelle technisch versagen oder unerwartete Zustände auftreten.

Ein praktikables AI Governance Framework umfasst Rollen, Prozesse und technische Kontrollen. Rollen definieren wer Modelle validiert, wer Data Stewardship übernimmt und wer für den Betrieb verantwortlich ist. Prozesse regeln Modellfreigabezyklen, Testanforderungen und Monitoring-Intervalle. Technische Kontrollen stellen Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Sicherheit her.

Speziell in der Fertigung müssen Governance-Prozesse Notfallpläne, Drift-Monitoring und Prüfprotokolle für Audits enthalten. Entscheidungen, die Einfluss auf Produktion oder Produktqualität haben, sollten versioniert, dokumentiert und auditierbar sein. Wir definieren außerdem klare SLAs für Modell-Performance und Reaktionszeiten bei Alerts.

Datenschutz und IP-Schutz sind ebenfalls Teil der Governance. Häufig enthalten Produktionsdaten sensible Informationen zu Produkten oder Prozessen; deshalb definieren wir Zugriffskonzepte, Pseudonymisierungsschritte und Speicherfristen. Bei Kooperationen mit Zulieferern regeln vertragliche Datenflüsse und Nutzungseinschränkungen.

Die Governance sollte pragmatisch sein: zu viel Bürokratie erstickt Innovation, zu wenig Kontrolle steigert Risiko. Unser Ansatz ist daher modulbasiert: Kernanforderungen gelten für alle Projekte, zusätzliche Kontrollen werden projektspezifisch ergänzt, abhängig von Risiko und kritischer Infrastruktur.

KI verändert Tätigkeitsbilder, ersetzt jedoch selten ganze Stellen. Stattdessen verschiebt sich der Schwerpunkt: repetitive Prüf- und Dokumentationsaufgaben werden automatisiert, während die Arbeit an höherwertigen Aufgaben — Analysen, Prozessoptimierungen, Eingriffe bei Abweichungen — zunimmt. Das schafft Raum für produktivere, weniger monotone Tätigkeiten.

Für Betriebe bedeutet das einen konkreten Upskilling-Bedarf: Linienpersonal braucht Basisschulungen zur Interpretation von KI-gestützten Empfehlungen; Instandhalter müssen lernen, wie Modelle Alarme priorisieren; Datenverantwortliche müssen Verständnis für Datenqualität und Annotierung entwickeln. Wir bauen Change-Programme, die praxisnah und rollenbasiert Schulungsinhalte liefern.

Wichtig ist die kommunikative Begleitung: Mitarbeiter müssen den Zweck und die Grenzen der KI-Lösungen verstehen. Erfolgreiche Rollouts verbinden technische Einführung mit klarer Value-Story: weniger Nacharbeit, weniger Störungen, und Unterstützung bei komplexen Entscheidungen. So wird KI als Enabler und nicht als Bedrohung wahrgenommen.

Langfristig entstehen auch neue Rollen: MLOps-Techniker, Data Stewards und Produktions-Data-Analysten. Für Mittelständler empfehlen wir konzentrische Skill-Investitionen — wenige interne Experten plus externe Partnerkapazität — bis die Organisation die Fähigkeiten eigenständig aufgebaut hat.

Die Kosten variieren stark mit dem Umfang: Ein initiales AI Readiness Assessment und Use-Case-Discovery sind typischerweise überschaubar und dienen als Entscheidungsgrundlage. Proof-of-Concepts für punktuelle Anwendungen können im mittleren fünfstelligen Bereich umgesetzt werden, während unternehmensweite Plattformen für Data Foundations und MLOps höhere Anfangsinvestitionen erfordern.

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen Einmalkosten (Assessments, Architektur, initiale Modellentwicklung) und laufenden Kosten (Cloud/Edge-Infrastruktur, Monitoring, Model-Retraining, Wartung). Unsere Roadmaps modellieren beides transparent und liefern Szenarien mit konservativer ROI‑Prognose, sodass Entscheider fundiert budgetieren können.

Wir empfehlen, mit Pilotprojekten zu starten, die schnell einen messbaren Impact erzielen und so intern Budget für den Ausbau legitimieren. Parallele Investitionen in Data Foundations amortisieren sich über mehrere Use Cases und senken die marginalen Kosten neuer Projekte stark.

Abschließend: Budgetplanung sollte iterativ erfolgen. Wir liefern konkrete Budget-Pfade in der KI-Strategie, inklusive Break-Even-Szenarien und Reservepositionen für unvorhergesehene Integrationsaufwände, sodass finanzielle Transparenz und Steuerbarkeit gegeben sind.