Künstliche Intelligenz und produzierende Unternehmen
Künstliche Intelligenz (kurz KI oder AI auf Englisch) stellt eine Schlüsseltechnologie dar, die ein breites Spektrum an komplexen Aufgaben bewältigen kann. Auch in der Logistik und Produktion verändert KI alle Bereiche der Wertschöpfungskette. Welche Chancen und Risiken birgt KI für produzierende Unternehmen?
KI in der Fertigung ermöglicht einen entscheidenden Schritt hin zur Operational Excellence. Durch den intelligenten Einsatz von KI-Technologien lassen sich Produktionsprozesse effizienter steuern, Ressourcen besser nutzen und Kosten deutlich senken. In der Supply Chain sorgt KI für höhere Transparenz, präzisere Prognosen und schnellere Reaktionsfähigkeit. Gleichzeitig profitieren Mitarbeitende von einer spürbaren Entlastung bei repetitiven Aufgaben, was ihre Zufriedenheit und den Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten erhöht. KI wird so zum Schlüssel für eine flexible, nachhaltige und wettbewerbsfähige Produktion.
effizientere Produktionsprozesse
optimierte Ressourcennutzung
Kostensenkung
höhere Transparenz
präzisere Prognosen
bessere Reaktionsfähigkeit
KI-Anwendungen in der Industrie
- KI-gestützte Produktion:
KI optimiert Produktionsprozesse durch intelligente Steuerung in Echtzeit – etwa durch automatische Anpassung an Nachfrage, Materialverfügbarkeit oder Maschinenauslastung. Das erhöht die Effizienz, senkt Ausschussquoten und reduziert operative Kosten messbar.
- Prädiktive Instandshaltung:
Anhand von Sensordaten erkennt KI frühzeitig Anzeichen für mögliche Maschinenausfälle. Geplante Wartung ersetzt ungeplante Stillstände – das spart Kosten, verbessert die Anlagenverfügbarkeit und entlastet das Instandhaltungsteam.
- Smart Logistics:
KI sorgt für dynamische Routen- und Lageroptimierung, analysiert Lieferkettenrisiken und genau prognostiziert Materialbedarfe. So werden Lagerkosten gesenkt, Engpässe vermieden und die Supply Chain robuster und flexibler.
- Topfloor – Entscheidungsebene:
KI liefert Entscheidern datenbasierte, simulationsgestützte Einblicke in Echtzeit – von Produktionsengpässen bis zur Kapazitätsplanung. Das verbessert die strategische Steuerung und fördert eine faktenbasierte Unternehmenskultur.
- Nachhaltigkeit:
Durch Energieverbrauchsanalysen, Ressourceneffizienz und Minimierung von Ausschuss unterstützt KI Nachhaltigkeitsziele aktiv. Gleichzeitig hilft sie, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und CO₂-Emissionen in der Produktion zu senken.
Einführung von KI im Unternehmen
Bei der Einführung von KI in der Fertigung ist neben der technologischen Machbarkeit vor allem ein verantwortungsvoller, strategisch durchdachter Ansatz entscheidend. Unternehmen sollten frühzeitig klären, welche Prozesse sich für KI eignen, wie Datenqualität und -verfügbarkeit sichergestellt werden und welche Kompetenzen intern aufgebaut werden müssen.
Neben den großen Chancen von KI sind auch zentrale Risiken und Herausforderungen im Blick zu behalten:
Datenqualität
Eine der größten Hürden ist die Datenqualität: KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden – unvollständige, fehlerhafte oder verzerrte Daten können zu falschen Entscheidungen führen. Daher muss sichergestellt werden, dass die für KI-Modelle verwendeten Daten vollständig, konsistent und genau sind, nicht veraltet sind und die Population – oder den Anwendungsfall – angemessen repräsentieren. Ohne qualitativ hochwertige Daten kann auch das fortschrittlichste KI-System keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern.
Transparenz von KI-Algorithmen
Auch die Transparenz von KI-Algorithmen spielt eine wichtige Rolle, insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen oder wenn Mitarbeitende Entscheidungen nachvollziehen müssen. In diesem Zusammenhang wird der EU AI Act relevant, der je nach Risiko-Kategorie strenge Anforderungen an Dokumentation, menschliche Aufsicht, Erklärbarkeit und Datenschutz stellt. Besonders bei “High Risk”-Anwendungen – etwa bei sicherheitsrelevanten Produktionsprozessen oder automatisierten Personalentscheidungen – ist eine sorgfältige Risikobewertung und Governance-Struktur Pflicht.
IT-Sicherheit
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die IT-Sicherheit, um den Schutz vor Manipulationen zu gewährleisten.
Akzeptanz
Ausschlaggebend ist auch der bewusste Umgang mit möglichen Akzeptanzproblemen im Team. Entscheidend ist daher, KI nicht als reines IT-Projekt zu verstehen, sondern als ganzheitliche Transformation mit klarem ethischem, rechtlichem und organisatorischem Rahmen.
Wie geht es weiter mit KI in der Industrie?
Zwar ist heute noch nicht im Detail absehbar, wie sich diese Entwicklungen konkret ausgestalten werden, doch vieles deutet darauf hin, dass KI die industrielle Welt – und darüber hinaus unser gesamtes Arbeitsumfeld – nachhaltig und grundlegend verändern wird. Unternehmen, die frühzeitig in datenbasierte Prozesse, KI-Kompetenz und sichere Infrastrukturen investieren, können sich langfristig entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern.
Künstliche Intelligenz bei concircle
KI-Produktintegrationen
Wir haben erkannt, dass KI Wettbewerbsvorteile verschafft und wollen unseren Kunden daher modernste Anwendungen anbieten. Beispiele für eine effiziente Einbindung von KI sind unsere innovative ERP-Add-Ons für die Feinplanung: conOperationScheduling (conOS) und die für Public Cloud entwickelte Version conOperationScheduling CLOUD (conOS.CLOUD).
Diese Applikationen können Daten KI-gestützt visualisieren und analysieren, Planungen automatisieren, Fehler analysieren usw. Sehen Sie sich zwei kurze Demo-Videos an:
KI-Showcases
Künstliche Intelligenz wird auch in der erweiterten Realität – oder Augmented Reality – eingesetzt, um diese Erlebnisse zu verbessern. In der Fertigung wird Augemted Reality zur Visualisierung von Daten verwendet, zum Beispiel durch Einbledung von Arbeitsanweisungen. Wir beschäftigen uns mit Augmented Reality und KI im Rahmen unserer Forschung.
Unsere Entwickler*innen suchen auch intern gerne nach möglichen KI-Anwendungsfällen. So ist zum Beispiel unser Dashboard zum voraussichtlichen Kaffeekonsum am Standort Wien entstanden.
So spielerisch dieses Beispiel wirkt, zeigt es doch sehr konkret, wie sich Daten, Sensorik und KI auch in industriellen Szenarien kombinieren lassen – etwa zur Vorhersage von Maschinen- oder Materialverbräuchen, Personaleinsatz oder Wartungsbedarfen. Der Showcase macht deutlich: KI muss nicht abstrakt sein – sie kann praxisnah, greifbar und mit direktem Nutzen eingesetzt werden.
Herbert Kaintz
Team Lead Digital Enterprise Core Software Engineering
Herbert leitet das Software Engineering Team im Bereich Digital Enterprise Core. Er befasst sich mit einer großen Bandbreite an Technologien und Anwendungsgebieten – von ABAP über Java bis hin zu Webprogrammierung.
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