Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion und Fertigung
Autor: Michael Mauerhoff
05.05.2026
Die industrielle Produktion befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel: Digitalisierung, Vernetzung und Automatisierung verändern die Art und Weise, wie Unternehmen produzieren und Wertschöpfung generieren. Im Zentrum dieser Entwicklung steht die Künstliche Intelligenz (KI), die als Schlüsseltechnologie der modernen Industrie gilt. Sie ermöglicht es, große Datenmengen aus vernetzten Maschinen und Anlagen (Maschinendaten) auszuwerten, Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zunehmend zu automatisieren. Dadurch wird insbesondere die Effizienz in modernen Fertigungsprozessen deutlich gesteigert und die gesamte Produktionsumgebung intelligenter gestaltet.
Im Kontext der sogenannten Industrie 4.0 werden Menschen, Maschinen und Produkte intelligent miteinander vernetzt, um Produktionsprozesse effizienter, flexibler und transparenter zu gestalten. KI übernimmt dabei eine zentrale Rolle im Fertigungsprozess, da sie nicht nur bestehende Abläufe verbessert, sondern auch völlig neue Formen der Produktion ermöglicht, von selbstlernenden Systemen bis hin zu autonomen Fabriken.
- Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?
- 3 Technologien der künstlichen Intelligenz
- Einsatzbereiche von KI in der Produktion
- Vorteile von Künstlicher Intelligenz in der Produktion
- Herausforderungen für die Nutzung von KI in der Produktion"
- Beispiele von Künstlicher Intelligenz in der Produktion
- Tipps für die praktische Umsetzung
- Zukunftsaussichten: KI als Treiber der Smart Factory
Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?
Bei der Künstlichen Intelligenz (KI) handelt es sich um einen Teilbereich der Informatik. Ziel ist es, Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten nachahmen. Dazu gehören beispielsweise das logische Denken, die Problemlösung, das Lernen und die Kreativität. KI stellt somit einen zentralen Teilbereich moderner digitaler Technologien dar. Anhand von riesigen Datenmengen lernen Maschinen durch Algorithmen Muster und Regeln, um eigenständig Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren. Dabei wird nicht jede Aufgabe neu programmiert, sondern maschinelles Lernen genutzt.
3 Technologien der künstlichen Intelligenz
In der KI gibt es verschiedene Technologien, die für verschiedene Zwecke genutzt werden, nachfolgend werden diese erklärt.
Maschinelles Lernen
Bei dem Maschinellen Lernen wird es den KI-Systemen ermöglicht aus Erfahrungen zu lernen. Hierbei werden heuristische Algorithmen verwendet, die aus zugrundeliegenden Mustern mit strukturierten Datensätzen lernen. Wenn genug Maschinendaten gelernt wurden, dann können Maschinen auch ohne externe Programmierung Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen. Typische Anwendungen sind Chatbots oder Spam-Filter.
Tiefes Lernen (Deep Learning)
Bei dem Deep Learning handelt es sich um eine Untergruppe des maschinellen Lernens. Hierbei wird ein künstliches neuronales Netz genutzt, um aus großen Mengen unstrukturierter Daten zu lernen. Diese Technologie simuliert am besten das menschliche Gehirn. Je mehr die Algorithmen lernen, desto besser werden sie darin. Typische Anwendungen sind Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Gesichtserkennung.
Autonome Dinge (AuT)
Autonome Dinge (AuT) bezeichnen physische Geräte, Maschinen oder Software-Agenten, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Aufgaben erledigen, ohne dass Menschen eingreifen müssen. Sie handeln komplett selbstständig, indem die Umgebung analysiert wird und Entscheidungen auf Basis von Daten getroffen werden. Typische Anwendungen sind kollaborative Roboter, selbstnavigierende Fahrzeuge und Drohnen.
Einsatzbereiche von KI in der Produktion
Die KI gehört zu den vielversprechendsten Technologien der aktuellen Zeit und stellt damit eine Schlüsseltechnologie für die Wettbewerbsfähigkeit dar. Insbesondere auch in der Produktion und Fertigung. Denn hier lassen sich Fertigungsprozesse intelligent steuern und die Effizienz steigern. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. Sie reichen von Qualitätssicherung über Maschinensteuerung bis hin zur Produktionsplanung und Prozessanalyse.
KI-gestützte Qualitätssicherung
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht die automatisierte und präzise Fehlererkennung. Dadurch wird Ausschuss minimiert und Fehler frühzeitig erkannt. KI-gestützte Systeme analysieren dabei kontinuierlich große Datenmengen aus Sensoren oder Bildaufnahmen und identifizieren selbst kleinste Abweichungen, die für das menschliche Auge oft nicht sichtbar sind. Ein weiterer Vorteil liegt in der Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen: Fehler können nicht nur erkannt, sondern sofort korrigiert werden, bevor sie sich auf nachgelagerte Prozessschritte auswirken.
Predictive Maintenance
Ein weiterer Anwendungsfall von KI in der Produktion und Fertigung ist Predictive Maintenance. Mithilfe von Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) können Prozess- und Maschinendaten gesammelt und in Echtzeit ausgewertet werden. Anhand dieser Daten können anschließend Prognosen getroffen werden, wann eine Wartung erforderlich sein wird. Dadurch lassen sich ungeplante Ausfallzeiten erheblich reduzieren.
Cyber-physische Systeme
In der Fertigung können auch cyber-physische Systeme verwendet werden. Bei diesen handelt es sich um Verbünde aus physischen Komponenten und Software, die zentrale Bestandteile moderner Fertigungssysteme darstellen und deren digitale Modellierung ermöglichen. Sie erfassen Daten über Sensoren und verarbeiten diese in Echtzeit. Beispiele für cyber-physische Systeme sind autonome Roboter und Transportsysteme.
Bestands- und Lagerverwaltung
Auch in der Lagerverwaltung werden KI-Systeme immer häufiger eingesetzt. Die Systeme können Lagerbestände überwachen, autonom bestellen, Lagerengpässe erkennen und effiziente Routen für Arbeiter und Produkte erstellen. Bei Amazon beispielsweise werden automatisierte Roboter verwendet, um den Fluss der ein- und ausgehenden Bestellungen zu erleichtern. In der Pharma- und Lebensmittelindustrie können KI-Systeme den Bestand berechnen und die erforderlichen Mengen nachbestellen, abgestimmt auf das Haltbarkeitsdatum der Inhaltsstoffe.
Intelligente Lieferketten
Die Verwaltung von Materialien und Produkte über mehrere Parteien hinweg kann kompliziert und zeitaufwändig sein. Auch hier können KI-Systeme unterstützen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz können die Daten mehrere Lieferanten und Einzelhändler extrapoliert werden, wodurch eine starke und vernetzte Informationsquelle im Lieferkettenmanagement entsteht.
Mensch-Roboter-Kollaboration
Früher wurden Roboter für sich wiederholende Aufgaben hinter Barrikaden oder Glaswänden eingesetzt. Der Grund war die Sicherheit. Die Roboter folgten strikten Prozessen, weswegen der Mensch nicht der ideale Partner war. Durch die KI-Technologie sind diese Zeiten jedoch vorbei. Mittlerweile gibt es sogenannte Kollaborationsroboter oder Cobots. Diese können an der Seite von Menschen arbeiten und bei Fertigungsaufgaben wie Montage, Verschrauben, Schleifen oder Polieren helfen.
Digitale Zwillinge
Bei einem digitalen Zwilling handelt es sich um ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems, das durch Simulationen und Echtzeitdaten dessen Zustand und Verhalten präzise wiedergibt. Sie erlauben dadurch eine vorausschauende Planung von Produkten und die Optimierung von Anlagen in Echtzeit. Basierend darauf können fundierte Entscheidungen getroffen werden.
Vorteile von Künstlicher Intelligenz in der Produktion
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktion bietet einige Vorteile. Dazu gehören Folgende:
- Erhöhte Produktivität: Durch KI-Systeme können Abläufe optimiert und Daten in Echtzeit analysiert werden, was zu einer höheren Auslastung der Anlagen und sorgt für eine stabilere und effizientere Produktionsumgebung.
- Optimale Wartungsplanung: Dank KI können Wartungsintervalle bedarfsgerecht angepasst werden, was Ausfallzeiten und Stillstandszeiten reduziert und Kosten spart.
- Kostenreduzierung: Die Kosten können durch automatisierte Prozesse, geringeren Energieverbrauch und weniger Ausschuss erheblich gesenkt werden.
- Verbesserte Qualitätskontrolle: Durch automatisierte Bildverarbeitung und Datenanalyse in Echtzeit erkennen KI-Systeme fehlerhafte Produkte schneller und präziser als menschliche Prüfer.
- Verbesserte Sicherheit: KI-Systeme können für gefährliche oder eintönige Aufgaben genutzt werden, was sich auch auf die Sicherheit am Arbeitsplatz auswirkt.
- Optimale Lieferketten: KI kann dabei helfen Nachfrageprognosen zu verbessern und den Materialfluss besser zu gestalten.
Herausforderungen für die Nutzung von KI in der Produktion
Es gibt zahlreiche Herausforderungen für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Fertigung. Diese sind:
- Fehlende Datengrundlage: Damit Künstliche Intelligenz funktionieren kann, wird eine große Menge an strukturierten oder unstrukturierten Daten benötigt. Diese Datenmenge fehlt meistens kleinen und mittelständischen Unternehmen.
- Datenqualität: Unvollständige und fehlerhafte Daten führen zu ungenauen KI-Modellen.
- Technische Infrastruktur: Die Integration von KI in bestehende und meist veraltete Produktionsanlagen kann technisch anspruchsvoll sein. Zudem ist die Kommunikation zwischen verschiedenen Maschinen, Sensoren und Softwarelösungen häufig nicht standardisiert.
- Fachkräftemangel und fehlende Qualifizierung: Es kann an Mitarbeitern mangeln, die KI-Expertise vorweisen können. Bestehendes Personal muss möglicherweise für den Umgang mit KI geschult werden, was wiederum Kosten verursacht.
- Akzeptanz und Vertrauen: Angestellte befürchten oft den Verlust des Arbeitsplatzes oder haben Vorbehalte gegenüber Entscheidungen, die von Künstlicher Intelligenz getroffen werden. Vor allem im Zusammenhang mit schlechter Datenqualität kann das Vertrauen für die KI-Ergebnisse stark sinken.
- Datenschutz und Sicherheit: Bei der Arbeit mit KI werden sensible Daten verarbeitet. Dies erfordert die Einführung von Sicherheitsstandards für die Systeme. Außerdem erhöhen vernetzte Systeme das Risiko von Hackerangriffen auf die Produktionsumgebung.
- Wirtschaftlichkeit: Für viele Unternehmen stellt auch die Wirtschaftlichkeit eine große Herausforderung dar, da die Implementierung von KI-Lösungen oft kostenintensiv ist. Dabei ist der Return on Investment (ROI) noch recht ungewiss.
Beispiele von Künstlicher Intelligenz in der Produktion
Wie bereits oben beschrieben kann künstliche Intelligenz auf verschiedene Art und Weise in der Produktion verwendet werden. Nachfolgend ein paar Beispiele, wie Unternehmen die KI in ihrer Produktion anwenden.
Balluff
Balluff ist ein Spezialist für Sensoren aus Neuhausen. Sie haben ihre Sensortechnik mit künstlicher Intelligenz erweitert. Beispielsweise können mittlerweile Temperaturinformationen direkt aus Rohsignalen magnetostriktiver Sensoren gewonnen werden, ohne dass zusätzliche Hardware notwendig ist. Die KI erkennt feine Muster im Signal, welches temperaturabhängiges Verhalten widerspiegelt. Dieses wird anschließend für eine präzise Abschätzung genutzt. Somit können Balluffs Sensoren kritische Situationen und potenzielle Überlastungen frühzeitig erkannt werden. Damit ist Balluff ein perfektes Beispiel dafür, wie moderne KI-Methoden in eine etablierte Sensortechnologie integriert werden kann.
STIHL
STIHL ist ein führender deutscher Hersteller von Motorsägen und Motogeräten. KI spielt auch bei STIHL eine große Rolle. Das Unternehmen entwickelte eine KI-basierte Anomalieerkennung. Damit können Produktionsdaten schneller verstanden und Auffälligkeiten gezielt erkannt werden. Somit sind fundiertere Entscheidungen möglich.
Bosch
Ein weiteres Beispiel liefert Bosch, wo KI zur Prozessoptimierung eingesetzt wird. Dort sammeln Bosch Sensoren entlang der Produktionslinie riesige Datenmengen, bis zu einer Milliarde Datensätze pro Tag. KI analysiert diese Daten in Echtzeit und erkennt sofort Abweichungen, etwa bei Maßen oder Kräften einzelner Bauteile. So können Fehler direkt korrigiert werden, bevor sie sich auf die gesamte Produktion auswirken.
Tipps für die praktische Umsetzung
Die Einführung von künstlicher Intelligenz sollte schrittweise erfolgen und ist je nach Unternehmensgröße unterschiedlich. Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI und eine fundierte Produktionsplanung sind eine solide Datenbasis, klare Zieldefinitionen sowie die frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden.
Kleine Unternehmen (< 50 Mitarbeiter):
- Einstieg mit standardisierten, Cloud-basierten KI-Lösungen
- Geringes Risiko der Investition
- Fokus auf schnelle Erfolge
Mittlere Unternehmen (51-250 Mitarbeiter):
- Definition einer ganzheitlichen KI-Strategie für die Produktion
- Kontinuierlicher Aufbau von KI-Kompetenzen innerhalb der Organisation
- Integration und Skalierung mehrerer KI-Lösungen im operativen Betrieb
- Aufbau einer geeigneten Daten- und IT-Infrastruktur als Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen
- Aktives Change Management zur Förderung der Akzeptanz im Unternehmen
Große Unternehmen (> 250 Mitarbeiter):
- Koordination von KI-Projekten über verschiedene Produktionsstandorte hinweg, um Synergien zu nutzen
- Etablierung eines zentralen KI-Kompetenzzentrums als Wissens- und Steuerungsinstanz
- Entwicklung gemeinsamer Standards für den Einsatz von KI über alle Standorte hinweg
- Etablierung klarer Governance-Strukturen für den verantwortungsvollen und skalierbaren KI-Einsatz
Zukunftsaussichten: KI als Treiber der Smart Factory
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend vom unterstützenden Tool zum zentralen Steuerungselement der Produktion. In der Smart Factory sind Maschinen, Systeme und Daten vollständig vernetzt, sodass Prozesse in Echtzeit analysiert und automatisch optimiert werden können. Ein klarer Trend sind autonome und selbstlernende Produktionssysteme: Maschinen passen ihre Parameter eigenständig an, erkennen Muster und verbessern kontinuierlich ihre Leistung.
Zukünftig wird KI die Produktion weiter in Richtung flexibler, adaptiver und weitgehend automatisierter Fabriken entwickeln. Gleichzeitig bleibt der Mensch relevant, jedoch stärker in einer überwachenden und strategischen Rolle. Insgesamt gilt: KI wird zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor und treibt die Transformation hin zu einer intelligenten, datengetriebenen Industrie maßgeblich voran.
Michael Mauerhoff
leitet das Marketing bei SPAREPARTSNOW – der digitalen Plattform für Maschinenersatzteile.
Mit einem ausgeprägten Interesse an Maschinenbau, Industrie 4.0 und digitalem Vertrieb entwickelt er Strategien, die klassische Prozesse mit modernen Technologien verbinden. In seinen Beiträgen beleuchtet er aktuelle Trends im industriellen Einkauf, zeigt praxisnahe Lösungen für die digitale Ersatzteilbeschaffung auf und wirft einen Blick hinter die Kulissen von SPAREPARTSNOW. Sein Ziel: Den Einkauf in der Industrie einfacher, schneller und wirtschaftlicher zu machen.
Bild-Quellen:
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