Industrial AI: KI in der Produktion

Warum wir

Datenlage zuerst.
Wir beginnen bei der Datenlage, nicht beim Modell. Genau daran scheitern die meisten Vorhaben.
Selbst erprobt.
Wir arbeiten selbst so, unsere Werkstatt läuft mit einer KI-gestützten Werkzeugverwaltung auf eigenem Stack.
Klare Grenze.
Wir liefern Datenwege, Modelle und Betrieb. Anlagenbau, CE-Kennzeichnung und Rechtsberatung bleiben bei Ihren Partnern.

Ablauf

Vom Use Case zur Linie

Wir beginnen bei der Datenlage, nicht beim Modell.

Gespräch vereinbaren

01
Signale
Wir klären, welche Signale Ihre Anlagen liefern und was davon verwertbar ist: Steuerung, MES, ERP, Prüfprotokolle.
02
Grundlagen
Wo die Voraussetzungen noch fehlen, klärt eine KI-Readiness-Analyse zuerst die Grundlagen.
03
Use Case
Darauf folgt ein Use Case mit messbarem Ziel, also eine Linie, eine Kennzahl, ein Zeitraum.
04
Pilot
Erst wenn der Pilot diese Kennzahl liefert, wird ausgerollt.
05
Betrieb
Die Modelle laufen dort, wo die Daten entstehen: auf Edge-Hardware an der Anlage oder auf einem Server in Ihrem Haus.
06
Latenz
Das hält Latenzen niedrig und Produktionsdaten im Betrieb.

Einsatz

Wo KI sich rechnet

Drei Anwendungen tragen den größten Teil der Praxis: vorausschauende Wartung, optische Qualitätsprüfung und die Regelung von Prozessparametern.

Gespräch vereinbaren

01
Vorausschauende Wartung
Schwingung, Temperatur und Stromaufnahme zeigen Verschleiß, bevor die Anlage steht. Sie tauschen im geplanten Fenster statt im Notfall.
02
Optische Prüfung
Kameras und Bildmodelle erkennen Fehlteile in Taktzeit und dokumentieren jeden Prüfschritt. Aus der Stichprobe wird eine Vollprüfung.
03
Prozessparameter
Modelle regeln Temperatur, Druck oder Vorschub nach, statt Abweichungen erst im Nachhinein zu korrigieren. Das senkt Ausschuss und Energieeinsatz.
04
Erfahrungswissen
Was erfahrene Anlagenführer im Kopf haben, wird abfragbar und bleibt im Betrieb, wenn sie in den Ruhestand gehen.
05
Ohne neue Fabrik
Keine der drei Anwendungen braucht eine neue Fabrik, sondern saubere Daten aus dem, was ohnehin läuft.
06
Echtzeit und Offlinebetrieb
Gefordert sind Echtzeit, Nachvollziehbarkeit und ein Betrieb, der auch ohne Internetverbindung weiterläuft.

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FAQ

Häufige Fragen

Viele Themen haben wir über die Jahre bearbeiten und viele Fragen konnten wir beantworten. Hier finden Sie viele Informationen.

Alle FAQ

Warum scheitern KI-Projekte im Mittelstand?
KI-Projekte im Mittelstand scheitern selten an der Technologie, sondern an der fehlenden Grundlage: unstrukturierte Daten, undokumentierte Prozesse, ungeklärter Datenschutz und fehlende Kompetenz im Team. Eine KI kann nur so gut arbeiten, wie die Basis es zulässt: Ohne strukturierte Daten rät sie, ohne dokumentierte Abläufe weiß sie nicht, was zu tun ist.

Wer zuerst die Grundlagen prüft und schließt, bekommt Agenten, die echte Arbeit übernehmen, statt halluzinierender Chatbots. Womit Sie anfangen sollten, klären wir in der KI-Beratung.
Wie funktioniert KI-Qualitätskontrolle in der Fertigung?
Bei der KI-Qualitätskontrolle nimmt eine Kamera jedes Teil im Takt der Linie auf, und ein Bildmodell entscheidet, ob es der gelernten Sollform entspricht. Anders als eine klassische Bildverarbeitung mit fest programmierten Regeln lernt das Modell aus Beispielen und erkennt auch Fehlerbilder, die vorab niemand beschrieben hat.

Der Gewinn liegt in der Abdeckung: Aus der Stichprobe wird eine Prüfung jedes Teils, und jeder Prüfschritt bleibt mit Bild dokumentiert. Damit lässt sich später belegen, in welchem Zustand ein Teil das Werk verlassen hat. Voraussetzung sind stabile Aufnahmebedingungen bei Beleuchtung, Abstand und Perspektive sowie genügend Beispielbilder für die Fehler, die gefunden werden sollen.
Was verlangt Artikel 4 des EU AI Act?
Artikel 4 der EU-KI-Verordnung verpflichtet Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen oder entwickeln, Maßnahmen zu ergreifen, um die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter zu fördern. Er gilt seit dem 2. Februar 2025 und schreibt kein festes Curriculum vor. Geeignet sind etwa Schulungen, interne Leitlinien und Multiplikatoren. Ein bestimmtes Kompetenzniveau müssen Unternehmen seit der Digital-Omnibus-Verordnung vom Juli 2026 nicht mehr garantieren.

Gemeint ist, dass Mitarbeiter KI-Systeme verstehen, ihre Risiken einschätzen und sie verantwortungsvoll bedienen können, je nach Rolle in unterschiedlicher Tiefe. Wie sich das umsetzen lässt, zeigt unsere KI-Beratung.
Was ist Industrial AI?
Industrial AI ist künstliche Intelligenz, die in der Produktion arbeitet: an Maschinen, Anlagen und Prozessen statt in Bþroanwendungen. Sie wertet Sensor-, Maschinen- und Qualitätsdaten aus und greift dort ein, wo Takt, Ausschuss und Stillstand über die Marge entscheiden.

Der Unterschied zu einem Assistenten im Büro liegt in den Anforderungen: Die Auswertung muss im Takt der Anlage laufen, jede Entscheidung nachvollziehbar dokumentiert sein, und der Betrieb muss auch ohne Internetverbindung weiterlaufen. Deshalb rechnen die Modelle meist auf Hardware direkt an der Anlage (Edge) oder auf einem Server im Haus. Am weitesten verbreitet sind drei Anwendungen: vorausschauende Wartung, optische Qualitätsprüfung und die Regelung von Prozessparametern. Wie ein solches Vorhaben abläuft, steht auf unserer Seite zu Industrial AI.
Wer muss im Unternehmen zur KI-Kompetenz geschult werden?
Grundsätzlich alle Mitarbeiter, die mit KI-Systemen in Berührung kommen, allerdings in unterschiedlicher Tiefe. Für die breite Belegschaft genügt ein Grundlagenverständnis, aktive Anwender brauchen praktisches Können im Umgang mit den konkreten Werkzeugen, und die Führungsebene muss ihre Pflichten und Haftungsfragen kennen.

Sinnvoll ist deshalb ein gestuftes Vorgehen: Grundlagen für alle, vertiefte Anwenderschulung für Power-User und ein Briefing für die Leitung. So ist die KI-Kompetenz im ganzen Unternehmen nachweisbar abgedeckt.
Was bedeutet KI-Readiness?
KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den produktiven Einsatz von KI vorbereitet ist: von der Datenqualität über dokumentierte Prozesse bis zu Datenschutz und Unternehmenskultur. Ein Readiness-Check bewertet diese Dimensionen strukturiert und zeigt, welche Grundlagen vor dem ersten KI-Projekt geschaffen werden müssen.

Das Ergebnis ist ein klarer Fahrplan statt Bauchgefühl: Sie wissen, wo Ihr Unternehmen steht und was zuerst zu tun ist, bevor Sie investieren. Diesen Check führen wir im Rahmen der KI-Beratung durch.
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist vorausschauende Wartung: Sensordaten einer Anlage werden laufend ausgewertet, um Verschleiß zu erkennen, solange das Bauteil noch läuft. Getauscht wird dann im geplanten Fenster statt im Störfall.

Ausgewertet werden Signale, die ohnehin anfallen: Schwingung, Temperatur, Stromaufnahme, Druck. Ein Modell lernt das normale Verhalten der Maschine und meldet Abweichungen, die im Alltagsrauschen untergehen. Der Nutzen liegt in der Planbarkeit, also in weniger ungeplanten Stillständen, weniger Eilbestellungen und einer längeren Nutzung von Teilen, die noch tragfähig sind. Voraussetzung ist eine Datenbasis, die den Zustand der Anlage abbildet; wo Maschinen ihre Signale bisher für sich behalten, steht diese Anbindung am Anfang.
Was ist ein KI-Architektur-Workshop?
Ein KI-Architektur-Workshop ist ein strukturierter Termin, in dem die konkrete technische Umsetzung eines KI-Vorhabens geplant wird: Welche Modelle und Tools kommen zum Einsatz, wie fließen die Daten, welche Schnittstellen und Verantwortlichkeiten braucht es? Am Ende steht eine belastbare Architektur statt einer vagen Idee.

Er schließt die Lücke zwischen ‚Wir wollen KI einsetzen‘ und ‚Wir setzen es jetzt um‘. Typische Ergebnisse sind eine Architektur-Skizze, eine begründete Tool-Auswahl und ein Fahrplan für die Umsetzung.
Wie weist man KI-Kompetenz nach dem EU AI Act nach?
KI-Kompetenz weist man am besten über eine dokumentierte Schulung nach: Teilnehmerlisten, Inhalte und Datum der durchgeführten Schulungen sowie eine interne KI-Richtlinie, die den Umgang mit KI im Unternehmen regelt. Diese Nachweise zeigen im Ernstfall, dass Sie Ihrer Sorgfaltspflicht nachgekommen sind.

Hilfreich sind zusätzlich geschulte Multiplikatoren, die neue Mitarbeiter einarbeiten, und ein Plan für regelmäßige Auffrischungen. So bleibt die KI-Kompetenz dauerhaft belegbar.
Welche Daten braucht KI in der Produktion?
KI in der Produktion braucht Daten, die den Zustand von Maschine und Werkstück beschreiben, und die stammen aus den Systemen, die ohnehin laufen: Signale der Maschinensteuerung (SPS), Auftrags- und Rückmeldedaten aus der Fertigungssteuerung (MES) und dem Warenwirtschaftssystem (ERP) sowie Prüf- und Messprotokolle aus der Qualitätssicherung.

Entscheidend ist weniger die Menge als die Verwertbarkeit. Jeder Datensatz braucht einen Zeitstempel, muss eindeutig einer Maschine und einem Auftrag zuzuordnen sein, und der erfasste Zeitraum muss auch Störungen enthalten: Ein Modell, das nur Gutteile gesehen hat, erkennt keinen Fehler. Deshalb beginnt jedes Vorhaben mit der Frage, welche Signale Ihre Anlagen heute liefern und wie sie aus der Steuerung herauskommen. Wie belastbar diese Grundlage ist, klärt eine KI-Readiness-Analyse.