AI : Das bringt KI am Shopfloor

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) am Shopfloor hat die Phase reiner Pilotprojekte längst hinter sich gelassen. Was lange als Zukunftsszenario galt, entwickelt sich zunehmend zu einem konkreten Instrument industrieller Wertschöpfung. Drei Perspektiven aus der Praxis – Siemens, FerRobotics und Weidmüller – zeigen jedoch ein differenziertes Bild: KI entfaltet ihre Wirkung nicht in einem disruptiven „Big Bang“, sondern entlang klar definierter Anwendungsfälle, die Schritt für Schritt Effizienzpotenziale heben. 

„Wer auf den Big Bang durch KI wartet, verliert Zeit“, bringt es Johannes Rauer-Zechmeister, Sales Specialist, Siemens AG Österreich, auf den Punkt. „Der wahre Fortschritt in der Produktion entsteht durch viele kleine Effizienzgewinne.“ Genau diese Logik prägt derzeit den industriellen Einsatz von KI.

Klare Einsatzfelder. Die Diskussion rund um KI am Shopfloor wird häufig von Visionen autonomer Produktionssysteme dominiert. In der Praxis zeigt sich jedoch ein deutlich nüchterneres Bild. Rauer-Zechmeister sieht die größten Hebel aktuell in zwei Bereichen: „Qualitätssicherung und Asset Health / Predictive Maintenance.“ KI-gestützte Bildverarbeitung erkenne Fehler früher und konsistenter, während Zustandsmodelle Wartungsentscheidungen verbessern. Auch Carlos Paiz Gatica, Product Owner Industrial Analytics Weidmüller, verortet die Technologie klar im operativen Umfeld: „Die zentralen Einsatzfelder liegen in der Maschinenüberwachung, der Qualitätskontrolle und der Prozessüberwachung.“ KI fungiere dabei „primär als Assistenz- und Entscheidungssystem“, das große Datenmengen auswerte, ohne die Verantwortung vom Menschen zu lösen. Ronald Naderer, CEO FerRobotics, bringt eine zusätzliche Dimension ein: KI ermögliche „eine automatisierte Regelschleife von Qualitätsdaten zurück zum Prozess“, wodurch kontinuierliche Verbesserungen systematisch umgesetzt werden. Gleichzeitig betont er die Grenzen: Die „lokale Intelligenz“ bleibe in der Hardware, da physikalische Anpassungen in Echtzeit erfolgen müssen. Damit zeigt sich ein gemeinsames Verständnis: KI erweitert bestehende Systeme, ersetzt sie aber nicht. Autonomie bleibt auf klar definierte Anwendungsbereiche beschränkt.

Messbarer Nutzen. Ein zentrales Argument für den Einsatz von KI ist ihr wirtschaftlicher Nutzen. Dieser lässt sich laut allen drei Unternehmen grundsätzlich nachweisen – allerdings nur unter bestimmten Voraussetzungen. „KI-Effekte lassen sich messbar nachweisen, vorausgesetzt, der Use Case ist sauber abgegrenzt“, so Rauer-Zechmeister. Entscheidend sei die Integration in reale Prozesse, nicht die isolierte Analyse. Paiz Gatica verweist auf konkrete Effekte im Energiemanagement: „Forecast-Modelle ermöglichen die Vorhersage des erwarteten Energieverbrauchs.“ Unternehmen könnten dadurch Lastspitzen vermeiden und Kosten senken. Gleichzeitig verbessere KI die Anlagenverfügbarkeit durch frühzeitige Anomalieerkennung. Naderer liefert ein besonders greifbares Beispiel: In der Luftfahrtindustrie konnte der Ausschuss bei Turbinenschaufeln „um 95 %“ reduziert werden – durch Automatisierung. Der zusätzliche Einsatz von KI brachte weitere Optimierungen: „Unterm Strich eine Reduktion des Ausschusses um 98 %.“ Diese Zahlen verdeutlichen eine wesentliche Erkenntnis: KI ist selten der primäre Hebel, sondern verstärkt bestehende Effizienzmaßnahmen. Ihr größter Wert liegt in der Feinjustierung und Stabilisierung von Prozessen.

Daten als Fundament. So unterschiedlich die Anwendungen sind, so einheitlich ist die Einschätzung der Voraussetzungen. Ohne belastbare Datenbasis bleibt KI wirkungslos. „KI liefert dann robuste Ergebnisse, wenn sie in einen durchgängigen Prozess eingebettet ist“, betont Rauer-Zechmeister. Dazu brauche es eine „kontextualisierte Datenbasis“ mit klarer Zuordnung von Produkt, Anlage und Prozesszustand. Paiz Gatica sieht die Herausforderung häufig bereits vor dem eigentlichen KI-Projekt: „Viele Unternehmen stellen erst im KI-Projekt fest, dass Daten nicht dauerhaft oder nicht mit ausreichender Qualität gespeichert werden.“ Entscheidend sei eine kontinuierliche, strukturierte Datenerfassung. Naderer ordnet die Rolle der KI in diesem Zusammenhang klar ein: „Die KI ist ein Add-on, nicht das Fundament.“ Ohne funktionierende Automatisierung und saubere Prozesse könne auch KI keinen Mehrwert liefern. Damit wird deutlich: Der Aufbau einer konsistenten Datenarchitektur ist nicht Nebenprodukt, sondern Voraussetzung jeder KI-Strategie.

Integration entscheidet. Neben der Datenqualität spielt die Integration in bestehende Systeme eine zentrale Rolle. Siemens betont die Notwendigkeit eines durchgängigen Datenflusses von der Maschine bis in die IT-Systeme. KI müsse in bestehende Workflows eingebettet werden – etwa in Wartungsprozesse oder Qualitätsmanagement. Auch Weidmüller hebt die Bedeutung der Integration hervor. Modelle sollten „direkt dort laufen, wo die Daten entstehen“, etwa auf Steuerungen oder industriellen PCs. Das ermögliche schnelle Reaktionen und erhöhe die Datensicherheit. FerRobotics wiederum sieht die Integration pragmatisch: Entscheidend sei, dass die grundlegende Automatisierung funktioniere. Die KI könne darauf aufbauen und zusätzliche Effizienzpotenziale heben. Die Gemeinsamkeit: KI entfaltet ihren Nutzen nur dann, wenn sie operativ wirksam wird – nicht als isoliertes Analysewerkzeug.

Rollenwandel. Die Auswirkungen auf die Belegschaft werden von allen drei Unternehmen als evolutionär beschrieben. „Der Schwerpunkt geht weg von reiner Ausführung hin zu Überwachung, Interpretation und gesteuerter Intervention“, so Rauer-Zechmeister. Mitarbeitende würden stärker in Entscheidungsprozesse eingebunden. Paiz Gatica beschreibt eine ähnliche Entwicklung: KI übernehme „repetitive Überwachungstätigkeiten“, während Fachkräfte sich auf Analyse und Optimierung konzentrieren. Naderer unterstreicht die Bedeutung der Qualifikation: „Eine KI ist nur so gut wie die Beispiele, die man ihr zum Lernen gibt.“ Gut ausgebildete Mitarbeitende bleiben damit entscheidend für den Erfolg. Die industrielle Realität bewegt sich somit in Richtung eines hybriden Systems, in dem menschliches Wissen und datengetriebene Analysen eng zusammenwirken.

Skalierung als Hürde. Während Pilotprojekte oft erfolgreich verlaufen, gestaltet sich die Skalierung deutlich schwieriger. „Der Schritt vom PoC zur Fläche scheitert selten an der Technik“, erklärt Rauer-Zechmeister. Häufig fehlten Betriebsmodelle, Verantwortlichkeiten und klare Prozesse. Paiz Gatica sieht ähnliche Probleme: Ohne Strategie und organisatorische Verankerung entstünden „Insellösungen, die nicht skalieren“. Naderer nennt einen weiteren Aspekt: „Ein häufiger Fehler ist, dass Unternehmen versuchen, sofort alles mit KI umsetzen zu wollen.“ Ein schrittweiser Ansatz sei deutlich erfolgversprechender. Damit zeigt sich: Die größte Herausforderung liegt nicht in der Entwicklung von Modellen, sondern in deren nachhaltigem Betrieb.

Sicherheit und Datenhoheit. Mit zunehmender Nutzung von Produktionsdaten gewinnt auch das Thema IT-Sicherheit an Bedeutung. Rauer-Zechmeister beschreibt die Herausforderung als Balance zwischen Datenzugang und Systemsicherheit. Neue Schnittstellen und Datenflüsse erhöhen potenziell die Angriffsfläche. Paiz Gatica setzt daher auf lokale Verarbeitung: „Dadurch bleiben sämtliche Daten im Unternehmen.“ Ergänzt werde dies durch regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act. Naderer verweist auf die Praxis: Kunden prüfen Sicherheitskonzepte intensiv und erwarten die Einhaltung strenger Richtlinien. Die Entwicklung geht klar in Richtung sicherer, lokal integrierter KI-Systeme mit klar definierten Zugriffsrechten.

Evolution statt Revolution. Beim Blick in die Zukunft herrscht weitgehend Konsens. „Zunächst dominieren schrittweise Effizienzsteigerungen“, so Rauer-Zechmeister, die sich langfristig zu strukturellen Veränderungen summieren. Paiz Gatica spricht von einer „kontinuierlichen, aber deutlich beschleunigten Evolution“. KI werde zunehmend integraler Bestandteil des Produktionsmanagements. Naderer erwartet ebenfalls eine steigende Dynamik: Die Entwicklung verlaufe schrittweise, „aber die Veränderungsgeschwindigkeit wird drastisch zunehmen“.
KI am Shopfloor ist also kein Selbstzweck und kein kurzfristiger Umbruch. Sie ist ein Werkzeug, das entlang klar definierter Anwendungsfälle messbaren Mehrwert schafft. Qualitätssicherung, Zustandsüberwachung und Energiemanagement bilden derzeit die zentralen Einsatzfelder. Entscheidend für den Erfolg sind jedoch nicht die Algorithmen selbst, sondern die Qualität der Daten, die Integration in Prozesse und die organisatorische Verankerung. Oder, wie es Rauer-Zechmeister formuliert: „Der wahre Fortschritt entsteht durch viele kleine Effizienzgewinne.“