Große Expertenumfrage Was KI im Alltag wirklich leistet

Anbieter zum Thema

INFORM GmbH

Schneider Electric GmbH

Elisa Industriq Germany GmbH HQ

Infor (Deutschland) GmbH

Siemens Digital Industries Software GmbH

mehr weniger

TRUMPF Werkzeugmaschinen TRUMPF Resale Center

it´s OWL Clustermanagement GmbH

PTC Marketing Parametric Technology GmbH

VDMA e.V.

Deutsche Telekom MMS GmbH

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT

ABB Automation GmbH, UB Robotics

KUKA Deutschland GmbH

Robert Bosch GmbH

PHOENIX CONTACT Deutschland GmbH

Testfirma Products And Contents

PSI Software SE | Business Unit Discrete Manufacturing

becos gmbH

weniger

Führende Industrie-Experten analysieren den Status quo von KI in der Fabrik. Sie beleuchten konkrete Anwendungsfelder, nennen Erfolgsfaktoren für die Implementierung und analysieren verbleibende Hürden.

Nicht weniger als 16 Experten haben sich an unserer Expertenumfrage "KI in der Industrie" beteiligt. Sie beleuchten konkrete Anwendungsfelder von der adaptiven Robotik bis zur Instandhaltung, nennen Erfolgsfaktoren für die Implementierung und analysieren kritisch die verbleibenden Hürden von Datensilos bis zur Skalierung im realen Fabrikbetrieb.

Marc-Oliver Nandy, ABB Robotics

1. Der Mehrwert liegt im Wechsel von starrer Automatisierung zu adaptiver Autonomie durch Physical AI. KI lässt Roboter die physische Welt verstehen und in Echtzeit auf Varianzen reagieren. Auch dank unserer Kooperation mit Nvidia implementieren Industrieunternehmen physische KI in ihre realen Robotikanwendungen und schließen so die Lücke zwischen der Theorie am Computer und der Praxis in der Fabrik. Zudem erhalten unsere Roboter durch KI erweiterte Wahrnehmungsfähigkeiten, um unstrukturierte Prozesse zu meistern – vom autonomen Navigieren über Pick-&-Place bis zur Qualitätssicherung.

2. Der Einsatz beginnt in der virtuellen Welt. Der Schlüssel heißt „Sim-to-Real“: Mit RobotStudio HyperReality wird es möglich sein, KI-Modelle in digitalen Zwillingen zu nutzen, bevor die Roboter real eingesetzt werden. Das minimiert Rüstzeiten und Risiken. Unternehmen starten am besten mit Pilotprojekten an definierten Engpässen. Entscheidend ist zudem, dass die Cobot- und Roboter-Bedienung für das Personal sehr einfach ist – etwa durch Sprachbefehle statt komplexen Programmcodes.

3. Die Haupthürden sind Daten-Silos sowie Bedenken bezüglich der Prozesssicherheit. KI darf keine „Black Box“ sein, sondern muss nahtlos in bestehende Industrieprozesse integriert werden. Neue Foundation Model senken die Einstiegshürden massiv: Wenn die KI dem Roboter hilft, den Werker intuitiv zu verstehen, statt umgekehrt, schaffen wir echtes Vertrauen in diese Technologie. Entscheidend ist auch die Zugänglichkeit. Fehlendes Know-how ist einer der größten Bremser für Automatisierung – das ist bei KI noch ausgeprägter. Um KI erfolgreich einzusetzen, muss der Zugang durch intuitive Programmierung und Steuerung so einfach wie möglich sein.

Wenn die KI dem Roboter hilft, den Werker intuitiv zu verstehen, statt umgekehrt, schaffen wir echtes Vertrauen in diese Technologie.

Marc-Oliver Nandy

Dr. Daniel Seiler-Thull, Bosch Connected Industry

1. Der größte Mehrwert entsteht dort, wo KI-Agenten Erkenntnis in Handlung übersetzen, etwa bei ungeplanten Stillständen. Ein Shopfloor-Agent hilft Werkern, Störungen schneller zu analysieren, Lösungen zu dokumentieren und Expertenwissen rund um die Uhr verfügbar zu machen, unabhängig von Schicht oder Sprache. So lässt sich der Rückgang der Stillstandszeiten spürbar erhöhen, weil Wissen nicht mehr fragmentiert verteilt ist, sondern auf einer gemeinsamen, semantisch verstandenen Datenbasis für Mensch und Agent nutzbar wird.

2. Der Schlüssel liegt darin, keine neuen Insellösungen zu schaffen, sondern bestehende Systeme über eine semantische Schicht flexibel zu verbinden. Erst wenn Maschinendaten, Produktdaten und Geschäftsprozesse eindeutig beschrieben sind, können Agenten verlässlich arbeiten. Entscheidend ist das von uns geprägte „UND": nicht KI isoliert, sondern das koordinierte Zusammenspiel aus Mitarbeitenden, bestehenden Maschinen und agentischen Systemen löst reale Probleme. Change Management sollte rollenbezogen und im Arbeitsalltag ansetzen, damit der Nutzen spürbar wird.

3 Die größte Hürde ist die Unterschätzung der wahren Total Cost of Ownership bei Eigenentwicklungen: Wartung, Governance, Skalierung über Werke hinweg und Sicherheitsanforderungen werden in Business Cases oft ausgeblendet. Genau hier stellt sich für viele Unternehmen die zentrale Make-or-Buy-Frage: selbst entwickeln oder auf industriell erprobte, skalierbare Lösungen setzen. Erfahrungswerte zeigen bis zu 25 Prozent höheren Wertbeitrag bei rund 20 Prozent niedrigeren Gesamtkosten. Zudem lässt sich die Cost of Delay um 75 Prozent reduzieren.

Erst wenn Maschinendaten, Produktdaten und Geschäftsprozesse eindeutig beschrieben sind, können Agenten verlässlich arbeiten.

Dr. Daniel Seiler-Thull

Michael Fatum, Elisa Industriq Deutschland 

1. Viele Unternehmen arbeiten schon sehr effizient. Ungenutztes Potenzial liegt noch in den Entscheidungsprozessen. Wer schneller fundierte Beschlüsse fasst, erhöht nicht nur die Resilienz und Produktivität der eigenen Organisation, sondern verschafft sich auch Vorteile im Wettbewerb. KI hilft dabei, durch direkteren Zugang zu und Analyse von mehr relevanten Informationen. Sie liefert zudem konkrete Vorschläge für die nächsten Schritte. Auch beim Umsetzen von Maßnahmen unterstützt KI, etwa durch Informationsweitergabe an das Team oder Änderung von Bestellungen.

2. Nach unserer Erfahrung gelingt das am besten über die tiefe Integration in vorhandene Fachprozesse, wie etwa bei unserem virtuellen Entscheidungsmanager LUMI VM in der sedApta DDM Suite. Wichtig dabei: Die Tools greifen nur auf verlässliche Datenquellen zu und stehen jederzeit unter menschlicher Kontrolle. So steigt das Vertrauen in die Technik und damit die Akzeptanz.

3. Eine Hürde ist die Erkenntnis, dass mit schnelleren Analysen allein noch nicht viel gewonnen ist. Denn schneller entscheiden bedeutet nicht immer besser entscheiden. Nur, wenn auf Basis relevanter Daten auch die richtigen Szenarien entwickelt werden, steigt die Qualität von Entscheidungen. Weniger ein technisches als eher ein emotionales Hindernis sind Sorgen vor einem Kontrollverlust durch KI. Das löst sich oft schnell, wenn klar wird: Die Technik ist ein Werkzeug, das Vorschläge macht. Die Entscheidung für oder gegen einen davon trifft der Mensch.

Die Technik ist ein Werkzeug, das Vorschläge macht. Die Entscheidung für oder gegen einen davon trifft der Mensch.

Michael Fatum