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Dario Bertoli, Arian van Hülsen und Jessica Bethune

Dario Bertoli, Phoenix Contact

1. Der größte Mehrwert entsteht dort, wo aus Produktionsdaten direkt nutzbares Wissen wird. KI erkennt Anomalien, Qualitätsabweichungen und drohende Ausfälle frühzeitig, sodass Stillstände vermieden und Wartungen gezielt geplant werden können. Darüber hinaus unterstützt sie Mitarbeitende bei Entscheidungen, indem sie Maschinen-, Prozess- und Erfahrungswissen kontextbezogen bereitstellt. Das führt zu höherer Anlagenverfügbarkeit, besserer Produktqualität und einer effizienteren Fertigung.

2. Erfolgreiche KI-Projekte starten nicht mit der Technologie, sondern mit einem klaren Anwendungsfall und messbarem Nutzen. Voraussetzung sind qualitativ hochwertige Daten, eine durchgängige Datenerfassung sowie die enge Zusammenarbeit von Domänenexperten, Automatisierern und IT. Bewährt hat sich ein schrittweises Vorgehen: Daten sammeln, Modelle trainieren, Ergebnisse validieren und anschließend in den Produktionsprozess integrieren und skalieren.

3. Neben der Datenqualität, Systemintegration und dem fehlenden Know-how stellt die Skalierung des Pilotprojekts in den produktiven Betrieb oft die größte Herausforderung dar. Zudem wird im aktuellen KI-Hype häufig versucht, KI ohne eindeutigen Nutzen einzusetzen. Dadurch entstehen Projekte mit wenig Mehrwert, was zu einer berechtigten Skepsis gegenüber neuen KI-Initiativen führt. Erfolgreiche Projekte starten daher immer mit einem konkreten Problem und einem erhebbaren Nutzen statt mit der Technologie selbst.

Erfolgreiche KI-Projekte starten nicht mit der Technologie, sondern mit einem klaren Anwendungsfall und messbarem Nutzen

Dario Bertoli

Arian van Hülsen, PTC

1. Für mich liegt der größte Mehrwert von KI darin, Komplexität beherrschbar zu machen und die Zusammenhänge in der Produktion schneller zu verstehen. Ein Problem kündigt sich ja oft nicht mit einem großen Warnsignal an, sondern über viele kleine Abweichungen, die für sich genommen noch harmlos wirken. KI kann diese Muster zusammenbringen und früh zeigen, wo etwas aus dem Ruder läuft. So lässt sich reagieren, bevor daraus ein Qualitätsproblem oder sogar ein Anlagenstillstand wird.

2. KI sollte nicht einfach auf bestehende Abläufe aufgesetzt werden. Wenn die Datenbasis lückenhaft ist und Prozesse weiterhin stark manuell laufen, wird auch das beste Modell nicht dauerhaft funktionieren. Deshalb würde ich mit einem klaren Anwendungsfall beginnen und parallel eine verlässliche, nachvollziehbare Datenbasis aufbauen. Dann kann KI im Arbeitsalltag tatsächlich entlasten, indem sie Informationen vorbereitet und Entscheidungen besser fundiert. Wichtig ist, dass der Mensch die Kontrolle behält und die Lösung wirklich zum Prozess passt.

3. Die größte Hürde ist, gewachsene Abläufe zu verändern und Verantwortung neu zu organisieren. Hinzu kommt die berechtigte Sorge, dass Know-how oder Intellectual Property das Unternehmen verlassen können. Deshalb braucht es Trusted AI: Unternehmen müssen nachvollziehen können, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist, und zugleich die Hoheit über ihre Daten behalten. Das ist vor allem auch eine Managementaufgabe. Wer KI wirklich nutzen will, darf nicht beim Pilotprojekt stehen bleiben, sondern muss bereit sein, Arbeitsweisen dauerhaft zu modernisieren.

Wer KI wirklich nutzen will, darf nicht beim Pilotprojekt stehen bleiben, sondern muss bereit sein, Arbeitsweisen dauerhaft zu modernisieren.

Arian van Hülsen

Jessica Bethune, Schneider Electric

1. Den größten praktischen Mehrwert sehen wir heute in der Instandhaltung, der Qualitätssicherung und im Energiemanagement. KI hilft dabei, Abweichungen früher zu erkennen, ungeplante Stillstände zu vermeiden und Ressourcen gezielter einzusetzen. Besonders spannend wird es, wenn Betriebs-, Produktions- und Energiedaten gemeinsam betrachtet werden. Dadurch entsteht ein deutlich besseres Verständnis der Prozesse und Unternehmen können Produktivität und Ressourceneffizienz gleichzeitig verbessern.

2. Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit der Frage nach der Technologie, sondern mit einer konkreten Herausforderung in der Produktion. Entscheidend sind eine verlässliche Datenbasis und die Vernetzung von Produktion, Automatisierung und Unternehmenssystemen. Offene, softwaredefinierte Automatisierung schafft dafür die notwendige Interoperabilität. KI ist dabei als Werkzeug zur Unterstützung der Fachkräfte bei der Entscheidungsfindung zu verstehen. Ihr größter Mehrwert entsteht, wenn die Erfahrung der Mitarbeitenden mit datenbasierten Erkenntnissen zusammengeführt wird. So lassen sich Anwendungen schneller skalieren.

3. Viele Unternehmen verfügen bereits über enorme Datenmengen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, diese Daten in einen nutzbaren Zusammenhang zu bringen. Häufig verhindern historisch gewachsene Systemlandschaften eine durchgängige Sicht auf Prozesse und Wertschöpfung. Aus unserer Sicht wird deshalb nicht die Datenmenge, sondern der Datenkontext zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Erst wenn Informationen entlang der Wertschöpfungskette nutzbar werden, kann KI ihr volles Potenzial für mehr Produktivität, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit entfalten

Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit der Frage nach der Technologie, sondern mit einer konkreten Herausforderung in der Produktion.

Jessica Bethune