Strategische Überlegungen für den industriellen Mittelstand

Artificial Intelligence (AI) hat sich längst vom Buzzword zu einem zentralen Erfolgsfaktor für den industriellen Mittelstand entwickelt. Besonders Industrial AI, also der gezielte Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Anwendungen, bietet enormes Potenzial. Doch eine vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz beauftragte Studie zeigt: Viele mittelständische Unter-nehmen stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Mehr als die Hälfte der befragten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) befinden sich, so die Einschätzung von Experten, noch in der Experimentierphase. Konkret werden also AI-Anwendungen getestet, ohne sie strategisch zu verankern. Lediglich 12 Prozent haben bereits mit einer systematischen Implementierung begonnen. Jedoch hat keines der untersuchten Unternehmen bislang den Entwicklungsstand erreicht, bei dem AI vollständig in die operativen Abläufe integriert ist und einen nachhaltigen Mehrwert generiert.

Das wirft die zentrale Frage auf: Wie gelingt der Transfer von der Theorie in die betriebliche Praxis? Insbesondere die Fertigungsbranche steht unter erheblichem Druck – steigende Energiekosten, wirtschaftliche Unsicherheit und neue regulatorische Vorgaben wie das ESG-Reporting oder das Lieferkettengesetz stellen Unternehmen vor wachsende Herausforderungen. Industrial AI könnte hier die probate Lösung bieten – jedoch nur, wenn sie über isolierte Pilotprojekte hinauswächst und einer strategischen Richtschnur folgt.

AI: Empowerment statt Bedrohung

Für eine erfolgreiche AI-Integration muss sich der Mittelstand von rein theoretischen Diskussionen lösen und Industrial AI gezielt in Fachabteilungen verankern. Dort liegen das fundierte Wissen über zentrale Unternehmensprozesse, die relevanten Daten sowie das Know-how, welche Parameter optimiert werden müssen, um substanzielle Effizienz-gewinne zu erzielen. Entscheidend ist, Industrial AI nicht nur experimentell zu verproben, sondern sie systematisch in Wertschöpfungsprozesse einzubinden, um eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

Gleichzeitig ist die Besorgnis in den Fachabteilungen, der Einsatz von AI könnte den eigenen Arbeitsplatz gefährden, weiterhin hoch – 89 Prozent der Befragten einer Zety-Studie äußern diese Befürchtung. Doch AI wird, ähnlich wie frühere technologische Entwicklungssprünge, Arbeitsplätze nicht primär ersetzen, sondern als Treiber einer beruflichen Transformation wirken.

Ein zentraler Erfolgsfaktor für die Akzeptanz liegt in der Entmystifizierung von AI, insbesondere im Bereich der Industrial AI. Hier lassen sich konkrete Vorteile – etwa Effizienzsteigerungen und Kostenreduktionen – direkt erfahrbar machen. Frühzeitige Qualifizierungsmaßnahmen und eine offene Kommunikationskultur sind essenzielle Strategien, um Vorbehalte abzubauen und Vertrauen in neue Technologien zu fördern.

Strategische Implementierung von Industrial AI im Unternehmenskontext

Unternehmen sollten den Einsatz von Industrial AI strategisch und zielgerichtet planen, anstatt sie wahllos nach dem „Gießkannenprinzip“ zu implementieren. Ein schrittweises Vorgehen ist hierbei sinnvoll: Industrial AI sollte gezielt in Prozesse oder Geschäfts-bereiche eingeführt werden – idealerweise mit sofort einsetzbaren Lösungen. Dabei ist es essenziell, Datenquellen vorab intelligent zu verknüpfen, sodass relevante Informationen bereits strukturiert und anwendungsbereit in den täglichen Arbeits-prozessen der Mitarbeitenden verfügbar sind. Nur wenn Industrial AI einen klaren Mehrwert bietet, kann sie die notwendige Akzeptanz schaffen und nachhaltige Veränderungen bewirken – ein besonders wichtiger Aspekt für den Mittelstand.

Die Unterstützung der Unternehmensleitung ist dabei entscheidend. Technologie und Innovation müssen als strategische Ziele verankert sein, während die Umsetzung mit einem ganzheitlichen Ansatz erfolgt: Eine initiale Top-down-Initiative gibt die Richtung vor, während eine gezielte Bottom-up-Implementierung die praktische Integration vorantreibt.

Sobald Fachabteilungen erste Erfahrungen mit Industrial AI gesammelt haben, sollten diese Erkenntnisse in die Führungsebene zurückfließen. So entstehen datenbasierte, fundierte Entscheidungen, die als Grundlage für die nächsten Schritte in der AI-Integration dienen und den Weg für weitere Optimierungen ebnen.

Praxisbeispiel: Industrial AI optimiert Kukas Wissensmanagement

Die Lösungen für den Einsatz von Industrial AI sind bereits ausgereift und einsatzbereit. Ein Beispiel dafür ist die Industrial AI Platform von Proalpha – sie bietet ein vor-paketiertes und sofort einsatzfähiges Set an AI-Apps, mit denen Unternehmen Industrial AI direkt und praxisnah in ihre Geschäftsprozesse integrieren können.

Einen konkreten Anwendungsfall dafür liefert Kuka, ein führender Anbieter von Automatisierungslösungen und Robotik für Industrieanwendungen. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, ein zentrales Wissensportal für sein weltweites Servicenetzwerk zu entwickeln. Das Portal sollte schnelle und praxisorientierte Lösungen für Wartungs-, Installations- und Reparaturaufgaben in 40 Ländern ermöglichen – auch ohne Netzwerkzugang. Proalpha unterstützte das Unternehmen bei der Entwicklung eines digitalen, zentralen Wissensportals, das in der Lage ist, Service-dokumente effizient und zielgerichtet bereitzustellen. Inzwischen arbeiten über 71.000 Nutzer, davon ungefähr 63.000 extern und 8.000 intern, mit dem Portal. Durch die Implementierung der Proalpha Industrial AI Platform konnten innerhalb kürzester Zeit mehr als 1,4 Millionen Dokumente in 29 Sprachen integriert werden. Das System, das auf der AI-Technologie von Empolis für unstrukturierte Daten basiert, wurde nahtlos mit Kukas bestehendem Redaktionssystem verbunden, was für eine reibungslose Verwaltung und Pflege der Inhalte sorgte.

Mithilfe der integrierten AI-Technologie von Empolis ließen sich semantische Beziehungen innerhalb der Dokumente identifizieren, die eine intelligente und schnelle Suche erlauben – auch ohne direkten Netzwerkzugang. Proalpha sorgte außerdem dafür, dass neue Erkenntnisse aus dem Supportprozess kontinuierlich in das System eingepflegt wurden. Dadurch wuchs das Wissensportal stetig und trug zur kontinuierlichen Verbesserung des Wissensmanagements bei. Diese Lösung förderte nicht nur den Wissensaustausch innerhalb des Unternehmens, sondern ermöglichte es Kuka auch, neue, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln. Mit der Einführung von Premium-Diensten für externe Servicetechniker konnte KUKA die Plattform langfristig refinanzieren.

Die Industrial AI Platform von Proalpha trug so maßgeblich dazu bei, die Wissens-datenbank von Kuka zu erweitern, die digitale Transformation der technischen Dokumentation voranzutreiben und einen effizienten, globalen Wissensaustausch zu etablieren.

Grundstein für Wachstum

Industrial AI bietet dem industriellen Mittelstand enorme Chancen, die jedoch aktuell noch oft ungenutzt bleiben. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer strategischen und praxisnahen Implementierung, die konkrete Mehrwerte schafft. Unternehmen wie Kuka zeigen, wie Industrial AI Prozesse effizienter gestalten, Wissen gezielt nutzbar machen und neue Geschäftsmodelle realisieren kann. Entscheidend ist, Industrial AI nicht nur experimentell einzusetzen, sondern sie systematisch und nachhaltig in die Wert-schöpfung zu integrieren. Wer diesen Weg konsequent geht, legt den Grundstein für Wettbewerbsfähigkeit und zukünftiges Wachstum.

Quelle: Berkeley Kommunikation GmbH