KI in der Produktion: Warum Tempo riskant ist

Künstliche Intelligenz hält in Industrieunternehmen auch dort Einzug, wo entschieden wird: in Planung, Disposition, Kapazitätssteuerung. Die Erwartung der Fabrikmanager ist hoch: über bessere Daten zu besseren Entscheidungen und damit zu höherer Produktivität. Leidenschaftlich diskutiert wird dabei vor allem die Technologie. Kaum beachtet werden die Bedingungen, auf die sie trifft.

KI erzeugt keine neuen Entscheidungen. Sie reproduziert die alten – schneller, konsistenter, im größeren Maßstab. Das fühlt sich wie Fortschritt an, ist es aber nur bedingt.

Denn Dank KI wird zwar immer schneller immer mehr gemacht, aber nicht besser gedacht. Aus wenigen schlechten Entscheidungen werden keine guten Entscheidungen, sondern viele schlechte.

 Ein Planungssystem mit systematisch zu hohen Beständen wird auch durch KI nicht besser – sondern stabil falsch. Eine Steuerung, die lokale Effizienz über den Gesamtfluss stellt, wird von KI nicht korrigiert – sondern konsequent durchgesetzt.

Viele dieser Entscheidungslogiken und die Grundannahmen, auf denen sie stehen, sind über Jahre gewachsen - und viel zu häufig falsch. Das kommt die Produzenten teuer zu stehen und funktioniert auch nur deshalb einigermaßen, weil Menschen Brüche und Widersprüche ausgleichen. Mit KI würden diese aber zementiert und - schlimmer noch - skaliert.

Auch die Datenbasis ist häufig unbrauchbar: Sie spiegelt gewachsene Kompromisse, lokale Optimierungen und verfestigte Zielkonflikte wider, nicht aber ein Systemoptimum.

Geschwindigkeit ist kein Vorteil, wenn die Richtung nicht stimmt. Die falsche Frage lautet: „Wie werden wir schneller?“ Die richtige lautet: „Wie treffen wir bessere Entscheidungen?“

Beim Einsatz von Fabrik-KI geht es nicht um Beschleunigung, sondern um Präzision. Es geht darum, Entscheidungen so zu vorzubereiten, dass sie ohne menschlichen Eingriff funktionieren.

Der Blick auf KI in der Produktion muss sich verschieben: Nicht die Technologie begrenzt ihren Nutzen, sondern die Qualität der Entscheidungen, die in ihr abgebildet sind.

 Wer in seiner Fabrik KI einführt, ohne die eigenen Entscheidungslogiken zu überprüfen, beschleunigt vor allem eines: den eigenen Irrtum.

Das ist Prof. Dr. Andreas Syska

Die Faszination für Produktion begleitet ihn sein gesamtes Berufsleben lang. Nach Maschinenbaustudium und Promotion an der RWTH Aachen war er bei der Robert Bosch GmbH tätig, zuletzt als Produktionsleiter.

Als Professor für Produktionsmanagement an der Hochschule Niederrhein in Mönchengladbach gab er seinen Studenten und Industriepartnern ein größtmögliches Stück dieser Faszination weiter und entwirft radikale, wie optimistische Szenarien für die Industrie der Zukunft.