Das versteckte Problem, das die KI-Einführung in der Fertigung blockiert

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Fertigungsindustrie allgegenwärtig. Vorausschauende Wartung, automatisierte Qualitätsprüfungen, Echtzeit-Optimierung der Lieferkette – all das versprechen weniger Ausfallzeiten, höheren Durchsatz und schnellere, fundiertere Entscheidungen. Doch trotz aller Begeisterung und Investitionen in KI-Tools fällt es vielen Herstellern noch immer schwer, von Pilotprojekten zu realen Ergebnissen zu gelangen.

Es stellt sich heraus, dass der größte Engpass weder ein Mangel an Algorithmen noch ein fehlendes Bewusstsein für das Potenzial von KI ist. Das hartnäckigste, oft übersehene Problem ist Ineffizienz. Genauer gesagt: die Diskrepanz zwischen den Fähigkeiten der KI und der uneinheitlichen, inkonsistenten Betriebsrealität in den meisten Fabrikhallen.

Man muss nicht lange suchen, um dieses Problem in den Daten widergespiegelt zu sehen. Bestandsaufnahme der Fertigungsindustrie 2024 Eine Studie ergab, dass zwar 90 % der Hersteller angeben, KI in irgendeiner Form in ihren Betriebsabläufen einzusetzen, sich aber 38 % im Vergleich zu ihren Mitbewerbern hinsichtlich Implementierung und Wirkung noch im Rückstand fühlen. Dies deutet auf eine Art „Impostor-Syndrom“ hin, bei dem die Technologie zwar vorhanden ist, aber noch keine transformative Wirkung entfaltet, da sie nicht in die Kernprozesse integriert ist.

Gleichzeitig eine breite Branchenstudie zeigt, dass 65 % der Hersteller Datenherausforderungen nennen, die von Zugriff und Formatierung bis hin zu Integration und Governance reichen und die größte Hürde für die Einführung von KI darstellen. Damit stehen andere Probleme wie die Qualifikation der Arbeitskräfte oder veraltete Ausrüstung weit vorn.

Das Problem der Datenqualität reicht noch tiefer. globale Umfrage Eine Umfrage unter IT- und Wirtschaftsführern, darunter viele aus dem produzierenden Gewerbe, ergab, dass 87 % der Meinung sind, dass gute Daten für den Erfolg von KI entscheidend sind, aber nur 42 % bewerten die Vollständigkeit und Genauigkeit ihrer Daten als ausgezeichnet, und der gleiche Prozentsatz gibt an, dass eine schlechte Datenqualität ein Hindernis für weitere KI-Investitionen darstellt.

Diese Ergebnisse machen eines deutlich: Die Hersteller sind bestrebt, KI zu nutzen, aber die meisten verfügen noch nicht über die operative Grundlage, die dafür notwendig ist, um das Geschäft tatsächlich voranzubringen.

Warum „KI-Bereitschaft“ und tatsächliche Anwendung nicht dasselbe sind

Es liegt nahe, Bereitschaft mit Akzeptanz gleichzusetzen. Doch Forschungsergebnisse zeigen eine überraschende Diskrepanz zwischen diesen Konzepten. Eine Studie, die im Jahr [Jahr einfügen] veröffentlicht wurde, … Science Dies deutet darauf hin, dass selbst bei Unternehmen mit hoher technischer Bereitschaft für KI die tatsächliche Einführungsrate, insbesondere im Produktionsumfeld, oft im niedrigen zweistelligen Bereich liegt. Das lässt vermuten, dass Unternehmen mit der Implementierung von KI zögern, weil ihnen noch das Vertrauen in deren Leistungsfähigkeit im realen Betriebsalltag fehlt.

Dieses Zögern ist nicht verwunderlich, wenn man bedenkt, wie die Fertigung traditionell funktioniert. Anders als datengetriebene Branchen wie das Finanzwesen oder der E-Commerce konzentrierte sich die Fertigung auf physische Prozesse und Maschinen, nicht auf Daten. Ein gemeinsames OECD-Bericht stellt fest, dass Hersteller häufiger auf Hindernisse bei der Einführung von KI stoßen als Unternehmen im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie, unter anderem weil ihnen eine Tradition von Big-Data-Praktiken fehlt und sie häufiger auf veraltete Systeme angewiesen sind.

Das bedeutet in der Praxis, dass Unternehmen KI-Pilotprojekte übereilt starten, ohne die notwendige Dateninfrastruktur oder Workflow-Konsistenz aufzubauen, damit KI-Tools zuverlässige Ergebnisse liefern. Es ist, als würde man einen Hochleistungsmotor in ein Auto mit gerissener Karosserie einbauen und erwarten, dass es funktioniert.

Daten, Prozesse und die „KI-Realitätslücke“

Eines der aufschlussreichsten Rahmenkonzepte, das innerhalb der Branche diskutiert wird, ist das Konzept der „Realitätslücke“. In Umfragen zeigen die Hersteller durchweg Vertrauen in ihre KI-Strategie auf dem Papier. Die Mehrheit gibt an, dass KI höchste Priorität hat und ein Wettbewerbsvorteil ist.Doch nur ein kleiner Teil fühlt sich heute wirklich darauf vorbereitet, KI-Projekte umzusetzen.

Diese Diskrepanz zwischen Anspruch und operativer Fähigkeit hat mehrere Kernprobleme:

• Fragmentierte Datenumgebungen. Sensoren, Maschinen, ERP-Systeme und Qualitätsprotokolle arbeiten oft isoliert, ohne dass es standardisierte Wege zum Informationsaustausch gibt. KI-Modelle benötigen konsistente und verlässliche Eingangsdaten. Sind diese unvollständig oder inkonsistent, werden die Vorhersagen unzuverlässiger.
• Manuelle und voneinander getrennte Prozesse. Ein Werk mag zwar an einigen Maschinen leistungsstarke IoT-Geräte einsetzen, aber für Qualitätskontrollen weiterhin auf Papierprotokolle angewiesen sein. KI-Systeme können fehlende oder verspätete Daten nicht kompensieren; sie verstärken lediglich die vorhandenen Informationen.
• Organisatorische Bereitschaft. Selbst bei verbesserter Infrastruktur fehlt vielen Teams die Erfahrung, Modellergebnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Ohne klare Arbeitsabläufe und das Vertrauen der Mitarbeiter in KI bleiben Erkenntnisse ungenutzt.

Die versteckten Kosten der Untätigkeit

Diese Hindernisse zu ignorieren ist nicht harmlos. Studien zeigen immer wieder, dass Organisationen, die grundlegende Ineffizienzen nicht beheben, Schwierigkeiten haben, aus ihren KI-Investitionen Nutzen zu ziehen. Beispielsweise hob ein Bericht über die KI-Kapazitäten der Industrie hervor, dass nahezu 80% Viele Industrieunternehmen verfügen nicht über die internen Kapazitäten, KI erfolgreich einzusetzen, obwohl eine deutliche Mehrheit erwartet, dass KI die Qualität und den Service verbessert.

Und über den Fertigungssektor hinaus zeigen Studien in Unternehmenskontexten, dass bis zu 80 % Viele Unternehmen verpassen den Nutzen von KI, weil sie organisatorische, personelle und Veränderungsmanagementfaktoren außer Acht lassen – nicht weil die Technologie selbst fehlerhaft ist.

Diese Erkenntnisse verdienen es, wiederholt zu werden: Die Herausforderung der KI in der Fertigung besteht nicht nur in der Technologieintegration. Es geht um Workflow-Design, Entscheidungsprozesse, Datenverwaltung und die menschlichen Systeme, die mit diesen Werkzeugen interagieren.

Die Lücke schließen: Wo echter Fortschritt stattfindet

Wie können Hersteller also die Kluft zwischen Potenzial und Realität überbrücken? Es beginnt mit der Erkenntnis, dass KI nicht als zusätzliche Funktion betrachtet werden sollte, sondern in die bestehende Betriebsstruktur integriert werden muss.

Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Datenaufbereitung. Die Zusammenführung aller Daten in einem System, die Verbesserung der Zugänglichkeit und die Definition von Governance-Regeln optimieren nicht nur die Leistung von KI-Tools, sondern schaffen auch Vertrauen in die Ergebnisse. Branchenumfragen, die Datenprobleme als größte Hürde nennen, zeigen zudem, dass Hersteller, die diese Probleme zuerst angehen, eher über Pilotprojekte hinausgehen und in die Skalierung einsteigen.

KI an realen Arbeitsabläufen ausrichten. KI sollte keine separate Ebene darstellen, sondern in menschliche Entscheidungsprozesse und alltägliche Abläufe integriert werden. Teams müssen verstehen, was die Technologie leistet und warum ihre Ergebnisse relevant sind. Dies erfordert Investitionen in interne Schulungen und eine entsprechende Steuerung der KI-Einführung.

Aufbau einer Infrastruktur, die Systeme miteinander verbindet. Anstatt weitere Datensilos zu schaffen, geht es bei der erfolgreichen Einführung von KI darum, Datenströme aus unterschiedlichen Quellen – Sensoren, Maschinen, ERP-Systemen und Qualitätssicherungssystemen – in einer kohärenten, zugänglichen Ebene zu vereinen. Der wirkliche Fortschritt entsteht, wenn Unternehmen mit den Problemen beginnen, die sie sehen und anfassen können. Maschinen, die nicht miteinander kommunizieren, handschriftliche Qualitätsprotokolle und Prozesse, die auf Erinnerung oder Gewohnheit beruhen, stellen unsichtbare Hindernisse dar. Wenn Teams sich die Zeit nehmen, Systeme zu vernetzen und Arbeitsabläufe zu vereinheitlichen, bietet Technologie Orientierung statt Verwirrung.

KI behebt fehlerhafte Prozesse nicht von allein. Es geht selten darum, die neueste Software zu kaufen oder dem aktuellsten Modell hinterherzujagen. Erfolgreiche Unternehmen konzentrieren sich darauf, bestehende Systeme zu vernetzen, Fehler zu reduzieren und sicherzustellen, dass Teams über die notwendigen Informationen verfügen, um handeln zu können.

Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, fühlt sich KI nicht mehr wie ein Experiment an, sondern arbeitet eng mit den Anwendern zusammen, hilft ihnen, Probleme frühzeitig zu erkennen und alltägliche Entscheidungen souveräner zu treffen.