Was kann KI in der Produktion?

was kann ki in der produktion

Die Produktion ist das Herzstück vieler mittelständischer Unternehmen – aber auch einer der größten Kostenfaktoren. Fachkräftemangel, steigende Energiekosten, hohe Qualitätsanforderungen und Lieferkettenprobleme setzen Betriebe unter Druck. Gleichzeitig wird erwartet, dass Produkte schneller, günstiger und individueller gefertigt werden.

Die zentrale Frage lautet: Kann Künstliche Intelligenz (KI) hier wirklich helfen?
Die Antwort ist: Ja – wenn sie praxisnah umgesetzt wird. KI in der Produktion ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern schon heute ein Werkzeug, mit dem Mittelständler Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität sichern können

Qualitätskontrolle mit Computer Vision

Eine der häufigsten Anwendungen von KI in der Produktion ist die automatische Qualitätsprüfung.

So funktioniert’s: Kameras erfassen Produkte während oder nach der Fertigung. KI-Modelle vergleichen die Bilder mit Tausenden Musterdaten und erkennen kleinste Abweichungen.

Beispiele:

  • Erkennung von Kratzern, Rissen oder Lackfehlern.
  • Überprüfung von Schweißnähten oder Bohrungen.
  • Kontrolle von Verpackungen und Etiketten.

Nutzen: Fehler werden sofort entdeckt, Ausschuss reduziert, Reklamationen sinken. Mitarbeiter müssen nicht mehr jede Charge manuell prüfen.

Predictive Maintenance – Ausfälle verhindern, bevor sie passieren

Stillstandzeiten sind in der Produktion teuer. Klassische Wartungspläne („alle 6 Monate Ölwechsel“) sind oft zu ungenau: Entweder wird zu früh gewartet – oder die Maschine fällt ungeplant aus.

So hilft KI: Sie wertet Sensordaten wie Temperatur, Vibration, Stromverbrauch oder Geräusche aus und erkennt Muster, die auf einen baldigen Defekt hinweisen.

Praxisbeispiel:

  • Eine Gießerei nutzt KI, um Veränderungen in den Vibrationsdaten ihrer Maschinen zu überwachen. Schon Wochen vor einem Ausfall erkennt die KI Anomalien.

Nutzen: Wartungen können bedarfsgerecht eingeplant werden. Ausfälle sinken, die Lebensdauer von Maschinen steigt.

Zu predictive maintainance haben wir hier einen Artikel.

Prozessoptimierung & Effizienzsteigerung

Produktionsprozesse sind oft über Jahre gewachsen und nicht immer optimal.

So hilft KI:

  • Produktionsdaten aus Maschinen, Sensoren und ERP-Systemen werden analysiert.
  • Engpässe, Leerlaufzeiten oder ineffiziente Abläufe werden sichtbar.
  • KI schlägt Optimierungen vor, z. B. bessere Reihenfolgen oder Maschineneinstellungen.

Beispiel: Ein Kunststoffhersteller reduziert mit KI die Ausschussquote, weil die Modelle optimale Temperatur- und Druckeinstellungen empfehlen.

Nutzen: Mehr Output bei gleichen Ressourcen.

Bestands- und Materialmanagement

Materialengpässe sind ein Dauerthema – zu wenig Material führt zu Stillstand, zu viel Material bindet Kapital.

So hilft KI:

  • Prognosen auf Basis von Verkaufszahlen, saisonalen Mustern und Lieferzeiten.
  • Automatische Bestellvorschläge für Rohstoffe.
  • Frühwarnungen, wenn kritische Teile knapp werden.

Praxisbeispiel: Ein mittelständischer Möbelhersteller nutzt KI, um den Holzbedarf pro Monat besser zu kalkulieren. Ergebnis: 15 % weniger Überbestände.

Nutzen: Planungssicherheit, geringere Lagerkosten, weniger Stillstand.

Simulation & „Digital Twin“

Fortgeschrittene Unternehmen nutzen KI auch in Kombination mit digitalen Zwillingen.

Was ist das? Ein digitales Abbild der Produktionslinie simuliert Szenarien – von Maschinenausfällen bis hin zu neuen Produktvarianten.

So hilft KI:

  • Testen von Produktionsabläufen, ohne die reale Linie zu stoppen.
  • Optimierungen durchspielen, bevor Kosten entstehen.

Nutzen: Sichere Entscheidungsgrundlagen, weniger Risiko bei Veränderungen.

Mitarbeiterunterstützung & Assistenzsysteme

Auch in der Fertigung selbst kann KI unterstützen.

  • Sprach- oder Bildassistenten geben Handlungsempfehlungen („Achtung: falsches Bauteil eingesetzt“).
  • KI-gestützte Datenbrillen zeigen Montageanleitungen in Echtzeit.
  • Chatbots im Intranet beantworten Fragen zu Prozessen oder Maschinen.

Ergebnis: Mitarbeiter werden entlastet und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

Grenzen & Risiken von KI in der Produktion

So viel Potenzial KI bietet – es gibt auch Stolpersteine:

  1. Datenqualität: Ohne saubere Maschinendaten liefern Modelle falsche Ergebnisse.
  2. Integration: Die Anbindung an bestehende ERP- und MES-Systeme kann aufwendig sein.
  3. Kosten: Hardware (Sensoren, Kameras) und initiales Setup sind Investitionen, die sich erst über Zeit amortisieren.
  4. Fachkräfte: Mitarbeiter müssen geschult werden, um mit KI-Systemen zu arbeiten.
  5. Akzeptanz: Skepsis gegenüber „Maschinen, die mitreden“ ist verbreitet – Kommunikation ist entscheidend.

Hier haben wir im Hauptartikel eine Zusammenfassung zu den Risiken mit KI und wie du sie vermeiden kannst.

Fazit: KI als Hebel für den Mittelstand

Künstliche Intelligenz in der Produktion ist keine ferne Vision, sondern heute schon einsatzbereit – vor allem dort, wo Prozesse datengetrieben sind.

  • Qualitätskontrolle wird schneller und präziser.
  • Wartung wird planbarer und günstiger.
  • Prozesse werden transparenter und effizienter.
  • Materialeinsatz wird optimiert.

Gerade für mittelständische Fertigungsbetriebe eröffnet das enorme Chancen. Aber: Der Schlüssel liegt in der Umsetzung.

Viele Unternehmen wissen, was möglich wäre – doch nur wenige schaffen es, KI in ihre Prozesse zu integrieren. Genau da setzen wir an: „Ready for takeoff – wir bringen deine KI zum Fliegen.“