Effizienz-Sprung: Die smarte KI-Strategie für die Produktion

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Darauf sollten man grundsätzlich achten: Fast 30 % der österreichischen Unternehmen verwenden KI – knapp 10 % mehr als im Vergleich zu 2024 wie Statistik Austria in der Studie „IKT-Einsatz in Unternehmen“ ermittelt hat. Nach Wirtschaftszweigen aufgeschlüsselt, arbeiten die Power User im produzierenden Bereich. 22,7 % nutzen KI für Personal- und Produktionsplanung, Wartung, Qualitätssicherung, Prozessoptimierung sowie Analyse.

Das bremst: Der Einsatz von KI beschleunigt sich, doch es gibt noch viel Luft nach oben. Das resümiert das ifo Institut in der Untersuchung Künstliche Intelligenz. Demnach nutzten 2023 mehr als 8 % der EU-Unternehmen KI. Österreich lag mit knapp11 % über dem Durchschnitt. Laut Studienverfasser bremsen Hindernisse wie: fehlendes Wissen, hohe Kosten und unsichere rechtliche Rahmenbedingungen. Angespannte Märkte, geopolitische Entwicklungen und sinkende Nachfrage zwingen Produktionsunternehmen jedoch zum Handeln. Nicht, ob KI eingeführt werden soll, ist die Frage, sondern wie.

KI – Schritt für Schritt implementieren

Produktionsunternehmen, die KI in der Fertigung etablieren, stoßen einen Transformationsprozess an, der strategisch geplant und verlässlich umgesetzt werden muss. Nur so kann KI valide Ergebnisse liefern. Diese Abläufe und Aspekte sind maßgeblich:

Daten – die Basis für KI

• Verfügbarkeit: Um Daten auszuwerten, müssen sie von Maschinen und Prozessen erst einmal erfasst werden können. Meistens werden dafür IoT-Sensoren verwendet.
• Datenqualität und -konsistenz: Daten allein reichen nicht. Sie müssen fehlerfrei und in einem einheitlichen auslesbaren Format vorhanden sein.
• historische Daten: Um Muster erkennen, sind in der Regel große Mengen an Betriebsdaten nötig – idealerweise in einheitlichen Datenformaten.
• zentrale Datenplattform: Damit Daten aus verschiedenen Systemen wie MES (Manufacturing Execution System) oder ERP (Enterprise Ressource Planning), nutzbar sind, sollten sie an einem zentralen Ort zusammengeführt und für KI zugänglich gemacht werden.

Technologie – die IT-Infrastruktur

Ohne eine moderne IT-Infrastruktur geht nichts. Sie ist nötig, um die KI-Modelle zu betreiben und zu integrieren. Diese Voraussetzungen sollten sie erfüllen:

• Vernetzung und Anbindung: Maschinen und Systeme müssen über stabile Netzwerke (lokales Netzwerk, Edge Computing) verbunden sein, um Daten in Echtzeit zu übertragen.
• Rechenleistung: Für das Training komplexer KI-Modelle ist erhebliche Rechenleistung (lokal oder in der Cloud) erforderlich.
• Systemintegration: Das neue KI-Modul muss nahtlos in bestehende Betriebssysteme integriert werden, insbesondere in das MES und APS (Advanced Planning and Scheduling System), um Handlungsempfehlungen direkt umzusetzen.
• Datensicherheit und -schutz: Da Produktionsdaten oft geschäftskritisch sind (z. B. Rezepturen, Prozess-Know-how), müssen hohe Sicherheitsstandards gelten.

Organisation – strategische Voraussetzungen

KI einzuführen, erfordert Commitment und Change-Prozesse. Vernachlässigen Sie deshalb nicht folgende Aspekte:

• Klare Strategie und Anwendungsfälle: Das Unternehmen muss definieren, welche konkreten Probleme KI lösen sollen (z. B. Reduktion des Maschinenausfalls um 15 %, Erhöhung der Qualität um 5 %). Ein Pilotprojekt umzusetzen, kann sich lohnen.
• Engagement des Top-Managements: Da die Einführung von KI eine strategische Entscheidung ist, braucht es die Unterstützung der Geschäftsführung. Denn die Implementierung bringt Investitionen und Veränderung von Prozessen mit sich.
• Change-Management: Mitarbeiter müssen aktiv in den Prozess eingebunden werden. Ängste vor Verlust des Arbeitsplatzes oder Überwachung sollten durch eine klare Kommunikation und Schulungen ausgeräumt werden.

Personal – Aufbau von Know-how

Die Mitarbeiter sind für den Betrieb und die Weiterentwicklung der KI-Systeme entscheidend. Wichtig ist, sie für den Umgang mit KI zu befähigen.
• KI-Kompetenz: Das Unternehmen benötigt entweder interne Experten (Data Scientists, KI-Ingenieure) oder Zugriff auf externe Dienstleister, um Modelle zu entwickeln und zu verfeinern.
• digitales Grundverständnis aufbauen: Mitarbeiter, die mit dem MES oder mit Maschinen arbeiten, müssen lernen, KI-Vorschläge zu verstehen, zu bewerten und umzusetzen.
• neue Rollen: Es entstehen neue Aufgabenprofile an der Schnittstelle von IT und Fertigung, z. B. Positionen wie KI-Anwendungsmanager oder Data Engineer. Die Einführung von KI in der Produktion lässt sich nicht als Plug-and-Play-Lösung umsetzen, wenn sie mit Daten trainiert werden muss, bevor sie einsatzfähig ist. Meistens wird für das Training der KI das Standard-Modell für Data Mining verwendet. Es ist jedoch zeit-, ressourcen- und kostenintensiv, da Spezialisten nötig sind.

Mit Standard zu KI-Plug-and-Play

Wer dieses Investment scheut, sollte eine Standardlösung wie die von MPDV in Erwägung ziehen. Der IT-Fertigungs-Spezialist hat dazu in der AI Suite eine Sammlung von mApps (Manufacturing Applikationen) zusammengestellt, die auf die Bedürfnisse von Produktionsunternehmen abgestimmt ist und 13 Anwendungen umfasst – aus den Bereichen:

• Planung: Kosten und Personal
• Maschinenüberwachung: Analyse, Auslastung, Nutzgrade und Rüstgrad
• Analysen: Betriebsmittelkonten, Ausschussgründe, Produktivitätssteigerung, Fehlerarten im Qualitätsmanagement, Performance
• Vorhersagen: Produktqualität

Sie erweitern das MES wie auch das APS und greifen auf bereits gesammelte, strukturierte Produktionsdaten zu. Sie benötigen kein langwieriges Daten-Training. Dafür hat der Produktions-IT-Experte ein offenes Ökosystem konzipiert, das ein einheitliches Abbild der heterogenen Fertigungs-IT schafft – auf Basis der MIP (Manufacturing Integration Platform). Damit sind mApps herstellerunabhängig integrierbar – und eben auch KI-Apps.

Details hier: https://www.mpdv.com/?utm_source=oladv&utm_medium=automationat&utm_campaign=media