Hype oder echter Hebel?

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in industrielle Abläufe. Besonders in drei Bereichen wird der Fortschritt sichtbar:

  • Predictive Maintenance: Maschinen melden frühzeitig Verschleiß, Störungen oder Ausfälle, bevor sie entstehen.
  • Visuelle Qualitätskontrolle: Kamerasysteme erkennen Fehler, die dem menschlichen Auge entgehen – konsistent, rund um die Uhr.
  • Automatisierte Planung: Produktion, Materialflüsse und Kapazitäten werden in Echtzeit optimiert.

Warum KI gerade jetzt relevanter wird.

Industrieunternehmen stehen vor dauerhaft steigenden Anforderungen: höhere Effizienz, weniger Stillstand, mehr Transparenz und verlässlichere Prozesse. KI kann hier unterstützen, weil sie komplexe Muster erkennt, riesige Datenmengen verarbeitet und Abläufe dynamisch anpasst.

Der entscheidende Faktor: Daten.

Trotz der technologischen Fortschritte bleibt eines unverändert:

  • Ohne belastbare Daten funktioniert kein KI-System zuverlässig.
  • Die wichtigsten Herausforderungen:
  • Datenqualität: Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Modellen.
  • Datenverfügbarkeit: Viele Maschinen liefern noch keine nutzbaren oder strukturierten Daten.
  • Datenintegration: Produktions-, Sensor- und ERP-Daten liegen oft in verschiedenen Systemen und müssen zusammengeführt werden.
  • Datenschutz & Governance: Klare Regeln für Nutzung, Speicherung und Verantwortlichkeiten sind nötig.

Wie viel Datenstrategie braucht ein KI-Projekt?

Die kurze Antwort: genug, um aus Daten Entscheidungen zu machen – aber nicht mehr als nötig.

Wichtig ist eine pragmatische Herangehensweise:

  • Welche Daten sind wirklich relevant für den Anwendungsfall?
  • Welche Lücken verhindern verlässliche Ergebnisse?
  • Welche Daten können kurzfristig, welche erst langfristig erschlossen werden?
  • Welche Prozesse müssen angepasst werden, damit Daten kontinuierlich entstehen?

Fazit

KI in der Produktion ist kein Hype mehr. Die Technologien funktionieren – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt. Wer KI einsetzen will, braucht keine perfekte Datenwelt, aber eine klare Struktur: Was wird gemessen? Wozu? Und wie wird daraus Wert?