Performance in der Fertigung Sechs Produktivitätsbremsen – und wie KI sie löst

Anbieter zum Thema

Augmentir

Schneider Electric GmbH

PSI Software SE | Business Unit Discrete Manufacturing

becos gmbH

Die deutsche Wirtschaft hat mit einem schwachen Produktivitätswachstum zu kämpfen. Wie KI das Blatt wenden kann, zeigt Augmentir anhand der sechs wichtigsten Performancebarrieren in der Produktion.

Laut einer Umfrage von McKinsey sehen 81 Prozent der deutschen Top-Manager in KI eine Chance, um die Produktivität in ihrem Unternehmen zu steigern. Doch wer das Potenzial der neuen Technologie heben möchte, muss zunächst Ursachenforschung betreiben: Was verhindert eine gute Performance? Liegt es an den Abläufen, an der Ausbildung der Arbeitskräfte oder an anderen, bislang unbekannten organisatorischen Faktoren?

Als Anbieter einer Connected-Worker-Lösung ist Augmentir ständig im Austausch mit Kunden aus Produktion und Service. In diesen Gesprächen zeichnen sich regelmäßig dieselben Performance-Hemmer ab. Hier fasst der Softwareanbieter die sechs häufigsten zusammen und verrät, wo sich der Einsatz von KI besonders lohnt.

1. Uneinheitliche oder veraltete Arbeitsanweisungen
Produktivitätsbremse Nummer 1: Viele Unternehmen verlassen sich zu sehr auf Erfahrungswissen. Weniger geübte Mitarbeitende sind so auf veraltete oder mündlich weitergegebene Anweisungen angewiesen. Zudem interpretieren Teams „richtiges Vorgehen“ oft unterschiedlich. Das führt zu Fehlern, ineffizienten Prozessen und Sicherheitsrisiken. Digitale Arbeitsanweisungen schaffen hier Abhilfe: Sie standardisieren Abläufe und gewährleisten, dass jede Schicht auf dem aktuellsten Stand ist. Dazu stellen sie auf mobilen Geräten oder Wearables Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Verfügung. Bei der Erstellung von Standard Operating Procedures (SOPs), Checklisten oder Smart Forms hilft ein generativer KI-Assistent, der auf bestehendem Content aufbaut. Außerdem lernt die Plattform stetig aus Echtzeitdaten zur Arbeitsausführung. Basierend auf der tatsächlichen Performance und durch Feedback werden Abläufe so stetig verbessert und die neuesten Anleitungen stehen allen im Team jederzeit zur Verfügung.

2. Mangelnder Überblick bei Skills 
Ein zweites Hindernis besteht in fehlender Transparenz über die Qualifikationen und Kenntnisse der Belegschaft. Bei der Personaleinsatzplanung sind Vorgesetzte deshalb auf ihre subjektiven Eindrücke und Hörensagen angewiesen. Besonders bei starker Fluktuation steigt damit die Gefahr, Arbeitsaufträge falsch zu verteilen. Unerfahrene Kräfte sehen sich dann mit zu komplizierten oder heiklen Aufgaben konfrontiert: Das führt leicht zu Fehlern, verlangsamt die Arbeit und birgt Compliance-Risiken. Eine praktikable Gegenmaßnahme heißt „digitales Skill Management“: Es erfasst Fähigkeiten, Ausbildungen und Bescheinigungen aller Teamkolleginnen und -kollegen. Die Vorgesetzten verfügen so jederzeit über alles Wissen, um kluge Einsatzentscheidungen zu treffen. KI-gestützte Connected-Worker-Lösungen sind außerdem in der Lage, auf dieser Basis Arbeitsanweisungen zu personalisieren. So erhalten weniger Erfahrene im Job alle Details, die sie für eine Aufgabe benötigen, während Routinierte nur die nötigsten Schritte abhaken.

„Feuerwehr-Prinzip“ verursacht Produktionsausfälle

3. Reaktive Problemlösung
Ein weiteres Thema in vielen Teams: Sie reagieren häufig erst, wenn Probleme bereits eskaliert sind. Dieses „Feuerwehr-Prinzip“ ist teuer. Denn es verursacht Produktionsausfälle, Nacharbeit und Qualitätsmängel. Zudem erhöht es das Risiko von Sicherheitsvorfällen. Eine weitere bittere Pille: Für strukturiertes Problemmanagement besteht keine Chance. Jeder agiert nur noch im Krisenmodus. Doch es geht auch anders. Mit digitalen Tools lassen sich Prozessdaten granular auswerten. Zeichnen sich Trends und Anomalien ab, werden die zuständigen Schichtführer oder Teamleiter automatisch benachrichtigt, selbst über Schichten und Standorte hinweg. Zugleich erhalten sie eine detaillierte Fehleranalyse – nebst Vorschlägen, wie sich proaktiv gegensteuern lässt. Dadurch besteht die Chance zu handeln, bevor sich die Kaskade von Schäden und Zeitverzögerungen in Gang setzt.

4. Getrennte Systeme und Informationssilos
Liegen wichtige Informationen breit verstreut vor, bremst das ebenfalls aus. Denn was sich im Papierwust, in unterschiedlichsten Tabellen und Apps, in verschiedenen Abteilungen oder Niederlassungen versteckt, gerät allzu leicht aus dem Blickfeld. Das Big Picture ergibt sich dann nur nach einer aufwändigen Recherche. Die Konsequenz: Entscheidungen verzögern sich, Kommunikation wird mühsam und Prozesse ineffizient. Deshalb bieten Connected-Worker-Plattformen die Möglichkeit, Arbeitsanweisungen, Schulungsunterlagen, Skill Management und Analytics zentral zu bündeln. Damit greifen alle Mitarbeitenden auf dieselbe Informationsbasis zu – abhängig von ihrer Rolle und ihren Zugangsberechtigungen. Ideal sind dabei Lösungen, die die nahtlose Integration mit MES-, ERP-, QMS- und LMS-Systemen ermöglichen. So arbeiten operative Teams und Backoffice optimal zusammen.

DNA-Softwareplattformen mit App

KI-Lösungen sollen die Arbeit am Point of Sale erleichtern

5. Geringes Engagement oder mangelndes Verantwortungsbewusstsein
Und manchmal fehlt es einfach nur am „Warum“: Denn wer sich lediglich als winziges Rädchen im Getriebe fühlt, tut sich schwer, die Motivation für hohe Leistung aufzubringen oder aufrechtzuerhalten. Dann sind Mitarbeitende auch weniger motiviert, Qualität und Effizienz zu sichern. Eigeninitiative, Problemerkennung und Verbesserungsvorschläge bleiben aus. Was sie brauchen: das Gefühl, einen Beitrag leisten zu können, die Gelegenheit, konkretes Feedback zu geben, und die Möglichkeit, sich weiterzuentwickeln. Personalisierte digitale Arbeitsanweisungen, integrierte Feedbackschleifen und Microlearning fordern und fördern hier im gleichen Maße. Durch die gezielte Unterstützung und durch Coaching lernen Arbeitskräfte, mehr Eigenverantwortung zu übernehmen. Die Praxis zeigt: Das motiviert und verbessert die Performance der Belegschaft während des gesamten Erwerbslebens.

KI-basierte Connected-Worker-Lösungen erleichtern die Einarbeitung

6. Hohe Fluktuation und Schulungsaufwand
Häufiger Personalwechsel und die sich daraus ergebenden, zeitaufwendigen Schulungen erschweren ebenfalls eine konstante Performance. Denn neue Mitarbeitende benötigen nicht nur selbst viel Einarbeitungszeit, sie belasten auch erfahrene Kräfte, die sie in ihre Aufgaben einführen. Einmal alleingelassen, machen die Neuen trotzdem noch Fehler. Dazu kommt, dass Trainingsunterlagen schnell veralten, weil sie Prozessänderungen oder jüngste Erkenntnisse aus der Praxis nicht zeitnah aufnehmen. Auch hier bringen KI-basierte Connected-Worker-Lösungen direkte Verbesserungen: Statt langem Onboarding fernab der Maschine führen sie Neulinge am Arbeitsplatz Schritt für Schritt in alle Handgriffe ein. Bei Unklarheiten steht vertiefendes Material in Videos, als Bild oder Text zur Verfügung – jederzeit und immer wieder. Das verkürzt nach Praxiserfahrungen die Einarbeitungszeit um bis zu 80 Prozent.

Fazit: Ein Hebel für viele Hindernisse
Die Produktivität leidet in Industriebetrieben oft unter versteckten Blockaden. So bremsen beispielsweise uneinheitliche Anweisungen Teams aus. Dasselbe gilt für mangelnde Transparenz, ständigen Notfall-Modus oder Informationssilos. Spezielle digitale Tools für Frontline-Mitarbeitende setzen an mehreren Enden an: Sie ermöglichen klare, auf den Einzelnen zugeschnittene Arbeitsanleitungen, unterstützen sinnvollere Entscheidungen, fördern die Motivation und entlasten routinierte Kräfte und Vorgesetzte. KI-Assistenten und -Agenten sorgen dabei für punktgenaue Unterstützung. Dadurch sparen sie viel Zeit bei Fehlerbehebung, Analysen oder der Erstellung von Trainings und SOPs. Unternehmen haben damit einen wirkungsvollen Hebel an der Hand, um ihre Belegschaft zu stärken, die Performance zu verbessern und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern.