
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?