Raus aus dem Pilot: Wie industrielle KI in Produktion kommt
Die meisten DACH-Hersteller haben KI getestet, doch nur wenige setzen im Alltag auf sie. Eine neue Studie zeigt, was sie bremst, von fragmentierten Daten bis zu unklarer Verantwortung, und welche Schritte KI am Shopfloor zum Laufen bringen.
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Die meisten Hersteller in Deutschland, Österreich und der Schweiz fragen nicht mehr, ob sie KI einsetzen sollen. Die schwierigere Frage ist, warum so wenige Projekte vom vielversprechenden Pilot in den Produktionsalltag gelangen und wohin der nächste Euro aus einem knappen Budget fließen sollte.
Diese Studie liefert eine datenbasierte Antwort. Sie verbindet eine Umfrage unter Führungskräften aus Fertigung, Verpackung, Energie und Logistik mit rund 35 Tiefeninterviews mit CEOs, Werksleitern und Industrie-4.0-Experten. KI hat das Büro schneller erobert als die Produktionslinie: 63 % der KI-Anwender nutzen sie für Büro- und Wissensarbeit. Am Shopfloor liegt das Problem selten am Algorithmus, sondern an der fehlenden Ebene strukturierter Echtzeitdaten.
Der Report zeigt, was das für Werksleitung, IT und Geschäftsführung bedeutet: welche Investitionsreihenfolge sich auszahlt, warum verlässliche Zahlen zu Stillständen und OEE vor prädiktiven Modellen kommen müssen, warum ein klarer digitaler Verantwortlicher mehr zählt als ein weiterer Pilot und warum es bei Automatisierung zunehmend darum geht, Linien besetzt zu halten. Interviews mit LEUCO, AMK Motion und dem IfW der Universität Stuttgart zeigen, wie die Praxis mit diesen Fragen umgeht.
Eine CEO-Agenda und eine Checkliste zur KI-Reife helfen Produktion, IT und Finanzen, die Ergebnisse in einen konkreten Plan umzusetzen.
Laden Sie den Report herunter: So sehen Sie, wo Ihr Unternehmen steht und was zuerst zu tun ist.
Diese Fragen zur KI in der industriellen Produktion beantwortet der Report:
● Wie viele Hersteller in Deutschland, Österreich und der Schweiz haben KI über Pilotprojekte hinaus skaliert? 78 % setzen KI in irgendeiner Form ein, aber nur etwa jedes neunte Unternehmen nutzt sie breit über Werke hinweg oder als strategisch verankerte Fähigkeit, und 32 % geben an, dass sich alle ihre KI-Initiativen noch in der Pilotphase befinden.
● Warum schafft es vorausschauende Instandhaltung so selten in den regulären Produktionsbetrieb? Nur 20 % der DACH-Hersteller nutzen vorausschauende Instandhaltung im regulären Betrieb, auch weil 41 % ungeplante Stillstände pro Linie gar nicht erfassen und 32 % die OEE überhaupt nicht messen.
● Warum wird KI im Büro genutzt, aber nicht am Shopfloor? 63 % der KI-Anwender setzen sie für Büro- und Wissensarbeit ein, denn 85 % nutzen ERP oder PLM, aber nur 20 % ein MES und 20 % SCADA – es fehlt also die Ausführungsebene, die KI mit strukturierten Echtzeit-Maschinendaten versorgen würde.
● Warum sind so viele Produktionsmaschinen noch nicht vernetzt? 43 % binden höchstens 10 % ihrer Maschinen an ein zentrales System an; neben fehlenden Standardschnittstellen (39 %) und IT/OT-Kompetenzen (27 %) werden viele anschlussfähige Maschinen bewusst offline gehalten, um Sicherheit und geistiges Eigentum zu schützen.
● Sollten Hersteller zuerst in neue Maschinen, Software oder KI investieren? Nur 8 % planen höhere Ausgaben für Produktionsanlagen, aber 60 % für Digitalisierung und IT, und während 73 % zusätzliche 100.000 € in KI-Software oder Automatisierung stecken würden, empfiehlt der Report, zuerst Messung, Konnektivität und Datenqualität zu finanzieren.
● Wie verändert der Fachkräftemangel die Investitionen in Automatisierung? 81 % sehen Personal und Qualifikationen als mindestens mäßiges Hindernis und 46 % nennen qualifizierte Fachkräfte in der Fertigung als ihren größten Engpass, daher erhöhen die 30 %, die mehr in Automatisierung investieren wollen, ihre Ausgaben vor allem, um Linien besetzt zu halten, nicht um die Produktivität zu steigern.
● Warum geraten Digitalisierungs-Roadmaps in der Fertigung ins Stocken? Nur 41 % sind zuversichtlich, ihre Digitalisierungs- und Nachhaltigkeitsstrategie in zwei Jahren umzusetzen, und die Hürden liegen in der Umsetzung, nicht in der Überzeugung: Nur 18 % nennen einen unklaren Business Case, während 43 % internes Know-how und 47 % eine digitale Führungskraft auf Leitungsebene fehlt.
● Welche praktischen Werkzeuge enthält der Report? Neben der Umfrage unter DACH-Unternehmen aus Holzbearbeitung (LIGNA-Netzwerk), Maschinenbau (VDMA-Netzwerk), Verpackung, Energie und Logistik bietet er eine CEO-Agenda mit KPIs und Entscheidungsrhythmus, eine Checkliste zur KI-Reife mit 12 Prüfpunkten sowie Interviews u. a. mit LEUCO, AMK Motion und dem IfW der Universität Stuttgart.
