KI und Industriesoftware
Wie stelle ich meinen Betrieb und meine Software um?
*Künstliche Intelligenz (KI) (AI) verändert die Produktionsindustrie: Sie hilft, Maschinen sicherer und vorausschauend zu warten, Produktionsabläufe präziser zu planen und Daten schneller auszuwerten. Doch der Einstieg ist nicht allein eine Frage neuer Software. Damit KI im Betrieb Nutzen stiftet, müssen Prozesse, Daten und Mitarbeitende zusammenspielen.
Dieser Leitfaden zeigt, wie Unternehmen die Umstellung Schritt für Schritt angehen können.
Was KI in der Industrie leisten kann
KI-Systeme erkennen Muster in großen Datenmengen und unterstützen dabei, in Echtzeit Prognosen oder Empfehlungen abzuleiten.
In der Industriesoftware kommen sie beispielsweise zum Einsatz für:
Vorausschauende Wartung: Sensordaten weisen frühzeitig auf mögliche Maschinenausfälle hin.
Qualitätskontrolle: Bilderkennung entdeckt Fehler oder Abweichungen in der Produktion.
Produktionsplanung: Systeme berücksichtigen Aufträge, Material, Kapazitäten und Liefertermine.
Energieoptimierung: Verbrauchsdaten helfen, Anlagen effizienter zu betreiben.
Wissenszugang: Assistenzsysteme finden Informationen in Handbüchern, Wartungsprotokollen oder Arbeitsanweisungen.
KI ist dabei nicht automatisch die beste Lösung. Manchmal reichen eine bessere Datenaufbereitung, eine klassische Automatisierung oder eine Anpassung bestehender Software aus.
Schritt 1: Ein konkretes Problem auswählen
Beginnen Sie nicht mit der Frage „Wo können wir KI einsetzen?“, sondern mit einer betrieblichen Herausforderung. Wo entstehen regelmäßig Verzögerungen, Ausschuss, unnötige Stillstände sowie hoher manueller Aufwand?
Ein guter Anwendungsfall ist klar eingegrenzt und messbar. Zum Beispiel:
„Wir möchten ungeplante Stillstände an einer bestimmten Anlagenlinie reduzieren.“
Legen Sie dazu eine Ausgangsbasis fest: Wie viele Stillstandsstunden gibt es derzeit? Welche Kosten entstehen? Erst mit solchen Kennzahlen lässt sich später beurteilen, ob die Lösung tatsächlich hilft.
Schritt 2: Prozesse und Daten prüfen
KI benötigt geeignete Daten. Prüfen Sie zunächst:
Wo liegen relevante Daten – in ERP-, MES-, Wartungs- oder Qualitätsmanagementsystemen?
Sind die Daten vollständig, aktuell und einheitlich benannt?
Können Maschinen und Softwaresysteme miteinander kommunizieren?
Wer darf auf die Daten zugreifen?
Gibt es technische oder vertragliche Einschränkungen?
Unvollständige oder widersprüchliche Daten führen häufig zu unzuverlässigen Ergebnissen. Eine Datenbereinigung und klare Verantwortlichkeiten sind deshalb oft wichtiger als ein möglichst ausgefeiltes KI-Modell.
Schritt 3: Bestehende Software nicht vorschnell ersetzen
Eine Umstellung bedeutet nicht automatisch, dass alle Systeme ausgetauscht werden müssen. Prüfen Sie zunächst, ob sich KI-Funktionen in vorhandene Software integrieren lassen – etwa über Schnittstellen, Erweiterungen oder Cloud-Dienste.
Wichtig ist, dass die neue Lösung zu Ihrer IT- und Produktionsumgebung passt. Klären Sie mit Anbietern oder internen Fachleuten:
Welche Schnittstellen gibt es?
Funktioniert die Lösung mit bestehenden Maschinen und Systemen?
Wo werden Daten gespeichert und verarbeitet?
Was passiert, wenn die Verbindung ausfällt?
Wie lassen sich Ergebnisse und Entscheidungen nachvollziehen?
Können Sie die Lösung später wechseln, ohne dass Sie Daten oder Prozesse verlieren?
Achten Sie auf offene Standards und dokumentierte Schnittstellen. So vermeiden Sie, langfristig von einem einzelnen Anbieter abhängig zu sein.
Schritt 4: Klein starten und im Betrieb testen
Führen Sie KI zunächst in einem begrenzten Pilotprojekt ein – zum Beispiel an einer überschaubaren Produktionsmaschine, einer Produktionslinie oder in einem einzelnen Prozess. Beziehen Sie die Personen ein, die später mit dem System arbeiten: Maschinenbedienerinnen und -bediener, Instandhaltung, IT, Qualitätssicherung und Führungskräfte.
Vereinbaren Sie vor dem Start, woran der Erfolg gemessen wird.
Das können sein:
weniger ungeplante Stillstände,
geringerer Ausschuss,
kürzere Durchlaufzeiten,
weniger manuelle Dateneingabe,
niedrigere Energie- oder Wartungskosten.
Bewerten Sie nicht nur die Genauigkeit der KI, sondern auch ihre Alltagstauglichkeit. Ein System ist nur dann hilfreich, wenn Mitarbeitende seine Hinweise verstehen und in ihre Arbeit integrieren können.
Schritt 5: Mitarbeitende qualifizieren und einbeziehen
KI verändert Aufgaben, aber nicht jede Entscheidung sollte einer Software überlassen werden. Mitarbeitende müssen wissen, was das System kann, wo seine Grenzen liegen und wie sie mit falschen oder unklaren Empfehlungen umgehen.
Sinnvolle Maßnahmen sind:
kurze, praxisnahe Schulungen,
klare Anleitungen für den Umgang mit KI-Ergebnissen,
benannte Ansprechpersonen,
regelmäßige Rückmeldungen aus dem Arbeitsalltag,
transparente Kommunikation über Zweck und Auswirkungen der Einführung.
Binden Sie Beschäftigte frühzeitig ein. Sie kennen viele Abläufe und Sonderfälle, die in den Daten nicht sichtbar sind.
Schritt 6: Sicherheit, Datenschutz und Regeln berücksichtigen
Industriedaten können sensible Informationen über Anlagen, Produkte oder Produktionsmengen enthalten. Deshalb sollten IT-Sicherheit und Datenschutz von Anfang an mitgeplant werden. Dazu gehören unter anderem:
Zugriffsrechte nach dem Prinzip „so viel wie nötig“,
sichere Verbindungen zwischen IT- und Produktionssystemen,
regelmäßige Updates und Backups,
klare Regeln für externe Dienstleister,
Prüfung, welche Daten die eigene Umgebung verlassen.
Je nach Einsatzbereich können außerdem gesetzliche Vorgaben gelten. Lassen Sie vor der Einführung klären, welche Anforderungen für Ihr Unternehmen und den konkreten Anwendungsfall relevant sind.
Schritt 7: Erfolgreiche Lösungen kontrolliert ausweiten
Wenn der Pilot nachweislich Nutzen bringt, kann die Lösung schrittweise auf weitere Bereiche übertragen werden. Dokumentieren Sie dabei, was funktioniert hat, welche Daten benötigt werden und welche Anpassungen erforderlich waren.
Auch nach der Einführung ist Beobachtung wichtig: Verändern sich Maschinen, Produkte oder Produktionsbedingungen, kann sich die Leistung eines KI-Systems verschlechtern. Legen Sie deshalb fest, wer die Ergebnisse kontrolliert, Fehler meldet und das System bei Bedarf neu bewertet oder anpasst.
Häufige Fehler bei der Umstellung
Diese Stolpersteine lassen sich oft vermeiden:
Technologie vor Problemstellung: Ein KI-Projekt ohne klaren betrieblichen Nutzen verliert schnell an Unterstützung.
Schlechte Datenbasis: Unklare oder lückenhafte Daten schwächen die Ergebnisse.
Zu großer Startumfang: Ein überschaubarer Pilot ist leichter zu testen und zu korrigieren.
Fehlende Einbindung der Belegschaft: Lösungen werden schlechter angenommen, wenn sie an der Praxis vorbeigehen.
Unklare Verantwortlichkeiten: Ohne Zuständigkeiten bleiben Wartung, Kontrolle und Weiterentwicklung liegen.
Erfolg nur an der Technik messen: Entscheidend ist, ob sich der Prozess verbessert – nicht nur, ob das Modell technisch funktioniert.
Fazit: Schritt für Schritt statt Komplettumbau
Die Einführung von KI in der Industriesoftware gelingt am besten, wenn Unternehmen mit einem klaren Problem beginnen, ihre Daten und Prozesse prüfen und eine Lösung in kleinem Umfang testen. Bestehende Systeme müssen dafür nicht automatisch ersetzt werden. Oft ist eine gezielte Erweiterung sinnvoller.
Der wichtigste Erfolgsfaktor ist das Zusammenspiel aus Technik, Daten und Menschen. Wer Mitarbeitende früh einbindet, den Nutzen messbar macht und die Einführung sorgfältig absichert, schafft eine solide Grundlage für den nächsten Schritt.
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*Achtung: Einige kleinere Textpassagen wurden teilweise mit Unterstützung der KI generiert!
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