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Stipo Nad, Dr. Arno Kühn und Robin Kaufmann

Stipo Nad, Inform

1. Großen praktischen Mehrwert in der Produktion sehen wir insbesondere in ihrer Planung und Steuerung. Dort hilft KI, aus vielen Einzelinformationen ein belastbares Gesamtbild der Fertigung zu schaffen und das gesamte Auftragsnetz mit seinen Abhängigkeiten im Blick zu behalten. Ändert sich etwas im Produktionsablauf, lassen sich Auswirkungen auf den Gesamtprozess schnell bewerten und sinnvolle Alternativen ableiten. So unterstützt KI Planer dabei, vorausschauender zu steuern und Entscheidungen im Sinne der gesamten Fertigung zu treffen, statt nur auf einzelne Ereignisse zu reagieren.

2. KI gelingt in der Fertigung dann, wenn sie an einem konkreten Problem ansetzt und sich sinnvoll in bestehende Prozesse integriert. Entscheidend ist dabei, dass Anwender nachvollziehen können, warum eine Empfehlung entsteht und welche Faktoren dafür ausschlaggebend sind. Hier wird Explainable AI für uns besonders wichtig. Die Entscheidungen der KI müssen verständlich und transparent bleiben. Das schafft Vertrauen und ermöglicht es den Anwendern, KI-Empfehlungen fundiert zu bewerten und verantwortungsvoll in ihre Entscheidungen einzubeziehen.

3. Die größten Hürden liegen oft in gewachsenen Produktions- und Systemlandschaften. Planungsrelevante Informationen verteilen sich auf unterschiedliche Systeme und ergeben häufig kein verlässliches Gesamtbild der Fertigung. Gleichzeitig ändern sich Prioritäten und Rahmenbedingungen laufend. Entscheidend ist daher, relevante Daten konsistent zusammenzuführen und bestehende ERP-Strukturen sinnvoll einzubinden. So entsteht eine belastbare Datenbasis, auf der KI die Fertigung ganzheitlich betrachten und echten Mehrwert für Planung und Steuerung schaffen kann.

KI gelingt in der Fertigung dann, wenn sie an einem konkreten Problem ansetzt und sich sinnvoll in bestehende Prozesse integriert.

Stipo Nad

Dr. Arno Kühn, it’s OWL 

1. Den größten Mehrwert sehe ich da, wo KI aus verteilten Informationen belastbare Entscheidungsgrundlagen schafft. Sie kann Daten aus Planung, Produktion und Qualität verdichten, Muster früh erkennen und Entscheidungen vorbereiten und teilweise automatisieren. Das zeigt das it’s OWL Projekt Datenfabrik.NRW: Beim Landtechnikhersteller Claas und beim Trailerhersteller Schmitz Cargobull entstanden 51 digitale und KI-gestützte Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Entscheidend ist nicht Automatisierung um jeden Preis, sondern passende Unterstützung an der richtigen Stelle im Prozess.

2. Die Technologien sind heute verfügbar und das Potenzial ist groß. Entscheidend ist, die richtigen Anwendungsfälle zu fokussieren und den Mut zu haben, anzufangen. Im it’s OWL Netzwerk hat der Technologieanbieter Diebold Nixdorf genau so den Einstieg gewählt: Von mehr als 300 Use Cases wurden zunächst rund 50 näher betrachtet und fünf gezielt umgesetzt. Maßgeblich waren Nutzen, Datenbasis und Praxistauglichkeit. Diese Anwendungen waren der Ausgangspunkt, um Erfahrungen zu sammeln. Heute arbeitet das Unternehmen auf dieser Basis an zahlreichen weiteren KI-Anwendungen. Wer mit einem klaren Nutzenversprechen startet, lernt und schrittweise skaliert, kann KI wirksam in die Fertigung bringen.

3. Selbst wenn die Leistungsfähigkeit von KI heute stagnieren würde, hätten wir in der Industrie noch enormes Umsetzungspotenzial. Jetzt gilt es, Tempo aufzunehmen, gezielt zu investieren und die Voraussetzungen für den breiten Einsatz zu schaffen. Dazu gehört auch, die Digitalisierungssünden der vergangenen Jahre aufzuräumen: Datensilos aufbrechen, Schnittstellen schaffen, Daten vereinheitlichen und Insellösungen ablösen. Wir haben kein Technologieproblem, sondern ein Umsetzungsproblem

Den größten Mehrwert sehe ich da, wo KI aus verteilten Informationen belastbare Entscheidungsgrundlagen schafft.

Dr. Arno Kühn

Robin Kaufmann, Kuka Deutschland

1. Der größte Mehrwert von KI entsteht, wenn Automatisierung flexibler wird. Statt Systeme für jede Änderung neu zu programmieren, können Maschinen ihre Umgebung verstehen, Situationen bewerten und zielorientiert handeln. In Verbindung mit Robotik entsteht daraus Physical AI. Roboter werden einfacher einsetzbar und anpassungsfähiger: Der Mensch definiert das gewünschte Ergebnis, das System findet den Weg dorthin. Das steigert Produktivität und Flexibilität deutlich

2. Erfolgreiche KI-Projekte starten mit einem klaren Nutzen und nicht mit der Technologie selbst. Unternehmen sollten dort beginnen, wo KI einen konkreten Beitrag zu Qualität, Produktivität oder Flexibilität leisten kann. Entscheidend sind hochwertige Daten, eine robuste Automatisierungsbasis und das Vertrauen der Anwender. Bei Kuka arbeiten wir daran, Roboter einfacher bedienbar, schneller einsetzbar und deutlich adaptiver zu machen. Der Weg führt von klassischer Programmierung zu Intent-based Robotics. Kurz gesagt: Der Mensch beschreibt die Absicht, das System übernimmt die Umsetzung.

3. Die größte Herausforderung ist nicht die KI selbst, sondern ihre Integration in reale Produktionsumgebungen. Industrielle Lösungen müssen sicher, zuverlässig und wirtschaftlich sein. Gleichzeitig fehlen oft standardisierte Daten und skalierbare Architekturen. Der eigentliche Fortschritt entsteht, wenn KI, Robotik und Automatisierung zusammenwirken. Dabei ist nicht der Formfaktor entscheidend, sondern der Nutzen: Die beste Lösung ist diejenige, die eine Aufgabe am effizientesten, sichersten und zuverlässigsten erfüllt. Erst durch das Zusammenspiel von KI und Automatisierung wird aus digitaler Intelligenz physische Intelligenz und damit ein echter Produktivitätshebel für die industrielle Wertschöpfung. Die Zukunft liegt darin, Maschinen menschliche Absichten verstehen und eigenständig in Handlungen umsetzen zu lassen. Genau das ermöglichen Physical AI und Intent-based Robotics.

Der eigentliche Fortschritt entsteht, wenn KI, Robotik und Automatisierung zusammenwirken. Dabei ist nicht der Formfaktor entscheidend, sondern der Nutzen.