Leitfaden für industrielle KI in der Fertigung
Künstliche Intelligenz und somit die KI-Industrie 4.0 ist längst kein „Nice-to-Have“ mehr, sondern wird zunehmend zum zentralen Wettbewerbsfaktor für Fertigungsunternehmen. Dieser Leitfaden enthält alle Informationen, die Du für einen erfolgreichen Start mit KI in der Produktion brauchst und klärt, was industrielle KI bedeutet.
Inhaltsverzeichnis
03. Industrielle KI-Ansätze für die Praxis
Warum industrielle KI in der Fertigung eingesetzt wird
KI-Industrie 4.0 verändert die Art, wie Fertigungsunternehmen mit Daten, Prozessen und Personal umgehen. Der strategische Einsatz von Künstlicher Intelligenz eröffnet Effizienzgewinne sowie konkrete Lösungen für aktuelle Herausforderungen – darunter steigende Energiekosten, Fachkräftemangel und Qualitätsanforderungen.
Daten als strategischer Hebel für die Industrie
Durch die Nutzung von Unternehmensdaten und die Verknüpfung von Maschinen- und Prozessdaten mit weiteren Betriebskennzahlen können Firmen komplexe, betriebliche Fragen lösen, sich Wettbewerbsvorteile verschaffen und zahlreiche Anwendungsfälle erschließen, wie zum Beispiel:
Wie beeinflusst der Einsatz von „Material A“ den Energieverbrauch?
Welche Parameter-Einstellungen sind wichtig für die beste Produktqualität?
Wie hat sich die Anzahl der Produktionsfehler in den letzten Monaten verändert?
Fachkräftemangel mit industrieller KI in der Fertigung begegnen
Künstliche Intelligenz steigert die Arbeitseffizienz und verbessert die Produktivität:
Neue Mitarbeitende können schneller geschult werden, wenn KI-Modelle Zugriff auf Dokumentationen und Prozessabläufe haben.
Arbeitsschritte wie das Erstellen von Reports in Power BI oder Dashboards in Grafana lassen sich durch KI effizienter gestalten.
Mitarbeitende bauen schneller Expertise auf und können sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren.
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4 Herausforderungen beim Einsatz von industrieller KI
Die Umsetzung der KI-Industrie 4.0 bringt neben den Vorteilen auch Herausforderungen mit sich. Aus Studien und der Praxis ergaben sich vier zentrale Schwierigkeiten mit denen Hersteller bei der Implementierung von KI konfrontiert sind
Datenqualität: Der unterschätzte Erfolgsfaktor
Ein Großteil der Daten wird durch manuelle Eingaben in MES-, ERP-Systeme oder Excel-Tabellen erzeugt. Doch genau das führt zu Ungenauigkeiten und Fehlern beim Ein- oder Übertragen der Daten und damit zu einer schwachen Grundlage für den Einsatz von KI.
Die Folge: Die Modelle liefern aufgrund der schlechten Datenqualität unzuverlässige Ergebnisse. Aussagekräftige Analysen erfordern dann einen hohen manuellen Aufwand für die Datenaufbereitung und -bereinigung.
Datenschutz bei KI in der Produktion
Fehlende KI-Kompetenzen in der Industrie 4.0
Für die Entwicklung und Implementierung wird Personal mit Kenntnissen in KI und Datenanalyse benötigt. Doch gerade in der Fertigung gibt es kaum Personen mit diesem Hintergrund. Diese Lücke behindert die Entwicklung, den Einsatz und die Wartung von KI-Systemen. Schulungsmaßnahmen sind essenziell – werden jedoch oft durch Zeitmangel, begrenzten Zugang zu Schulungsressourcen und fehlende moderner Ausstattung erschwert.
Veraltete Beschaffungsprozesse als Hindernis
Ein oft übersehenes Problem ist das klassische Einkaufsmodell: Langfristige Verträge, umfangreiche Lastenhefte und die Erwartung, dass Systeme über Jahre unverändert laufen, widersprechen der Dynamik moderner KI-Lösungen. Was heute aktuell ist, kann morgen überholt sein. Statt starrer Vorgaben braucht es flexible, anpassbare Beschaffungsmodelle, die schnelle Entwicklungen mitgehen können. Ohne dieses Umdenken bleibt das Innovationspotenzial vieler Unternehmen ungenutzt.
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Industrielle KI-Ansätze für die Praxis
KI-Industrie 4.0 erfordert pragmatische Lösungen. Um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen, braucht es Ansätze, die Sicherheit, Datenqualität und Flexibilität verbinden, ohne sich in komplexen Strukturen oder hohen Kosten zu verlieren. Drei Wege haben sich dabei bewährt:
Eigene KI-Modelle trainieren: Für (fast) niemanden realistisch
Die Idee, ein eigenes großes Sprachmodell (Foundation Model) zu entwickeln, ist verlockend. In der Praxis jedoch meist unrealistisch. Hohe Hardware-Kosten, immense Rechenressourcen und der enorme Personalbedarf machen diesen Ansatz selbst für Konzerne oft unattraktiv. Ein Beispiel: Der letzte Trainingslauf des Deepseek-Modells kostete rund 5,6 Millionen US-Dollar. Für den Mittelstand bleibt dieser Weg kaum realisierbar.
Inhouse-Training und -Hosting: Sicher, aber ressourcenintensiv
Eine Alternative ist das Feintuning bereits existierender Modelle mithilfe firmeneigener Daten. Durch Inhouse-Hosting – also, wenn die KI-Modelle nicht in der Cloud, sondern auf firmeneigenen Servern betrieben werden – kann die Datensicherheit gewährleistet werden. Die Auswahl an KI-Modellen wächst stetig und jeden Monat kommen neue, leistungsfähigere Varianten hinzu. Die Nutzung dieser Modelle ist jedoch nicht „plug-and-play“, sondern erfordert weiterhin technisches Know-how, regelmäßige Pflege und ausreichend personelle Ressourcen – auch bei der Zusammenarbeit mit Dienstleistern.
Externe Modelle in bestehende Systeme integrieren: Leicht aber mit Einschränkungen
Große Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Microsoft und Google bieten KI-Modelle, die Unternehmen direkt nutzen können und das ganz ohne eigenes Hosting oder Training. Über Schnittstellen (APIs) lässt sich die KI einfach einbinden. Unternehmen können dabei vertraglich festlegen, dass ihre Daten nicht für das KI-Training verwendet werden („No-Data-Use“). Diese Vorgehensweise wird bereits in vielen Softwareprodukten umgesetzt, etwa in Microsoft Office, Salesforce oder SAP. Hier kommen KI-Features zum Einsatz, die jedoch häufig nur auf Daten aus dem jeweiligen System zugreifen können – was die Anwendungsmöglichkeiten einschränkt.
Wie kommen die Daten in das KI-Modell?
Datenzugriff über APIs – der Schlüssel zur Integration
Ein vielversprechender Ansatz ist die strukturelle Anbindung über APIs. Dabei agieren sogenannte „Agents“ oder Orchestratoren im Hintergrund: Sie erkennen, wenn das Modell externe Daten benötigt, und fragen dafür definierte Datenquellen ab. Ein Large Language Model (LLM) – beispielsweise über die OpenAI Platform – formuliert intern eine strukturierte Abfrage, sendet diese an die Unternehmensdatenbank oder einen spezialisierten Datenservice und verarbeitet anschließend die Ergebnisse.
Damit die KI-Industrie 4.0 reibungslos funktioniert, müssen Unternehmen ihre Datenlandschaft neu denken und auf einen API-First Tech-Stack für KI setzen – die Grundlage für leistungsfähige KI Lösungen und den erfolgreichen Einsatz von KI in der Fertigung.
Tech-Stack für KI-Industrie 4.0 in der Fertigung
Um beim Innovationstempo von KI-Industrie 4.0 mitzuhalten, lohnt sich der Blick auf Softwarefirmen, in denen die Wertschöpfung komplett digital stattfindet und der Einsatz neuer Software zur Produktoptimierung an der Tagesordnung steht. In der Softwarebranche spricht man häufig vom "Tech-Stack" eines Unternehmens. Damit bezeichnet man die Gesamtheit aller Technologien, Tools und Infrastrukturen, die ein Unternehmen nutzt, um eine Softwarelösung oder ein digitales Produkt zu entwickeln und zu betreiben.
Wie sieht ein KI-Industrie 4.0 Tech-Stack aus?
Für Unternehmen mit einer physischen Wertschöpfungskette kann man den Technologie-Stack in vier Ebenen aufteilen:
Physische Ebene
Maschinen, Sensoren etc.
Datenebene (Data Layer)
Hier werden Maschinen-, Produktions- und Qualitätsdaten in normalisierter und abrufbarer Form erfasst.
API-Schicht (Datenzugang)
Über klar dokumentierte Schnittstellen erfolgt der Zugriff auf diese Daten – anstelle eines direkten Datenbankzugriffs.
KI-Schicht (Modelle und Orchestrierung)
Zentrale KI-Modelle nutzen z.B. Retrieval-Augmented-Verfahren oder Prompt-Techniken, um relevante Daten abzufragen und zu verarbeiten. Diese werden auch als Agents oder Agentic AI-Modelle bezeichnet.
Anwendungs- und Nutzeroberfläche-Ebene
Verschiedene Frontends, Integrationen (z. B. Excel, Power BI, Produktionsleitsysteme) oder Chat-Oberflächen, über die Mitarbeitende in natürlicher Sprache oder grafisch mit den Systemen interagieren können.
Erfahre in einem persönlichen Gespräch, wie Du KI-Industrie 4.0 in Deinem Unternehmen konkret umsetzen kannst.
Blog
KI-Tech-Stack: Schlüssel zur zukunftssicheren Fertigung
Wie der modulare Tech-Stack Flexibilität und Skalierbarkeit für KI in der Fertigung bietet.
05.
ENLYZE & KI-Industrie 4.0: So begleiten wir Dich
Um den vollen Nutzen von KI-Industrie 4.0 zu realisieren, braucht es eine Datenplattform, die mehr als nur Daten speichert. Sie muss Daten automatisch erfassen, aufbereiten und verfügbar machen, damit Entscheidungen schneller, fundierter und sicherer getroffen werden können. Genau hier kommt die ENLYZE Manufacturing Data Platform ins Spiel.
Maschinendaten automatisch erfassen
Maschinendaten Kontext geben
Berechnung präziser Kennzahlen
Auftrags-, Produkt- und Prozessdaten werden intelligent verknüpft. So lassen sich KPIs wie Produktionsmenge oder Energieverbrauch pro Auftrag jederzeit abrufen. Diese Auswertungen helfen dabei, die Produktivität in der Fertigung zu steigern.
Bereitstellung der Daten über eine standardisierte API
Nächste Schritte: Mit industrielle KI in der Fertigung starten
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