KI in Fertigung und Industrie

Künstliche Intelligenz (KI) transformiert die Fertigung und Industrie durch Optimierung der Produktion, Kostensenkung und Effizienzsteigerung. Von vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle bis hin zur Automatisierung der Lieferkette treibt KI Innovationen voran und schafft intelligentere Fabriken.

Künstliche Intelligenz verändert die Fertigung schnell, indem sie die Effizienz steigert, die Qualität verbessert und intelligentere Produktionsprozesse ermöglicht. Branchenumfragen zeigen, dass rund 90 % der Hersteller bereits eine Form von KI einsetzen, obwohl viele das Gefühl haben, gegenüber Wettbewerbern noch zurückzubleiben.

Marktwachstum

KI in der Fertigung wird voraussichtlich bis 2028 20,8 Milliarden US-Dollar erreichen mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 45–57 %, da Unternehmen in Automatisierung und intelligente Fabriken investieren.

Konsens der Führungskräfte

89 % der Führungskräfte sehen KI als entscheidend für Wachstum an, wodurch die Einführung für den Wettbewerbsvorteil unerlässlich wird.

Auswirkungen auf die Industrie

KI revolutioniert Produktion, Lieferketten und Produktdesign, bringt aber auch neue Herausforderungen bei Daten, Sicherheit und Mitarbeiterkompetenzen mit sich.

Branchen-Insight: Laut dem Weltwirtschaftsforum ist die Einführung von KI keine Option mehr – sie ist eine grundlegende Voraussetzung für Hersteller, die ihre Marktposition halten und nachhaltiges Wachstum fördern wollen.

Inhaltsverzeichnis

1. Wichtige KI-Technologien und Anwendungsfälle
2. Vorteile von KI in der Fertigung
3. Herausforderungen und Risiken
4. Zukünftige Trends und Ausblick
5. Top-KI-Tools in Fertigung und Industrie

Wichtige KI-Technologien und Anwendungsfälle

Hersteller setzen verschiedene KI-Techniken ein, um die Produktion in mehreren Betriebsbereichen zu automatisieren und zu optimieren:

Vorausschauende Wartung

KI-Algorithmen analysieren Sensordaten von Maschinen, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Durch maschinelles Lernen und digitale Zwillinge können Unternehmen Wartungen proaktiv planen.

Reduziert Ausfallzeiten und Reparaturkosten erheblich
Große Automobilhersteller prognostizieren Fehler bei Montage-Robotern
Plant Reparaturen außerhalb der Spitzenzeiten

Qualitätskontrolle mit Computer Vision

Fortschrittliche Bildverarbeitungssysteme prüfen Produkte in Echtzeit und erkennen Fehler viel schneller und genauer als menschliche Prüfer.

Kameras und KI vergleichen Teile mit Idealvorgaben
Markiert Anomalien sofort
Reduziert Ausschuss und Abfall ohne Produktionsverzögerung

Kollaborative Roboter (Cobots)

Eine neue Generation KI-gestützter Roboter arbeitet sicher neben Menschen auf dem Fabrikboden und übernimmt repetitive, präzise oder schwere Aufgaben.

Elektronikhersteller nutzen Cobots für die Platzierung winziger Komponenten
Menschen konzentrieren sich auf Überwachung und kreative Problemlösung
Steigert Produktivität und Ergonomie

Digitale Zwillinge und IoT

Virtuelle Abbilder von Maschinen oder ganzen Anlagen ermöglichen Simulationen und Optimierungen, ohne die tatsächlichen Produktionslinien zu unterbrechen.

Echtzeit-IoT-Sensordaten speisen den Zwilling
Ingenieure modellieren „Was-wäre-wenn“-Szenarien
Optimieren Layouts und prognostizieren Ergebnisse

Generatives Design und KI-gesteuerte Produktentwicklung

Durch das Training mit Daten zu Materialien, Einschränkungen und früheren Designs können generative KI-Tools automatisch optimierte Bauteile und Prototypen erstellen. Luft- und Raumfahrt sowie Automobilunternehmen nutzen dies bereits für leichte, robuste Komponenten.

Generiert automatisch optimierte Bauteildesigns
Ermöglicht Massenanpassung durch schnelle Anpassung an Kundenwünsche
Verkürzt die Markteinführungszeit ohne Produktionsunterbrechung

Diese „Smart Factory“-Systeme nutzen vernetzte Geräte und Datenanalysen, sodass sich die Produktion in Echtzeit selbst anpassen kann. Das Ergebnis ist eine hochflexible, effiziente Anlage, in der KI ständig den Betrieb überwacht, den Durchsatz maximiert und Abfall ohne menschliches Eingreifen reduziert.
— IBM, Smart Manufacturing Research

Wichtige KI-Technologien und Anwendungsfälle

Vorteile von KI in der Fertigung

KI bietet zahlreiche Vorteile in der Fertigung und verwandelt traditionelle Fabriken in intelligente, datengetriebene Unternehmen:

Erhöhte Effizienz und Produktivität

KI-gesteuerte Prozesssteuerung und Optimierung holen mehr Output aus denselben Ressourcen. Echtzeit-KI-Überwachung kann Maschinen in Spitzenzeiten hochfahren oder in Ruhephasen drosseln und so die Gesamtauslastung maximieren.

Reduzierte Ausfallzeiten und Kosten

Durch Fehlerprognosen minimiert KI ungeplante Stillstände. Vorausschauende Wartung kann Wartungskosten um bis zu 25 % und Ausfallzeiten um 30 % senken, sodass Fabriken rund um die Uhr reibungslos laufen.

Höhere Qualität und weniger Abfall

KI-Inspektion und -Kontrolle führen zu besserer Qualität und weniger Ausschuss. Computer Vision erkennt Fehler, die Menschen übersehen könnten, und KI-optimierte Prozesse reduzieren Schwankungen, was den ökologischen Fußabdruck verringert.

Schnellere Innovationszyklen

KI beschleunigt Forschung und Entwicklung durch generatives Design und schnelles Prototyping. Simulationen mit digitalen Zwillingen und generative Modelle ermöglichen schnelle und effiziente Innovationen und verkürzen die Markteinführungszeit.

Verbesserte Lieferkettenplanung

Generative KI und maschinelles Lernen helfen Unternehmen, die Nachfrage vorherzusagen und Bestände zu optimieren. KI-gestützte Simulationen und Szenariomodellierung erhöhen die Flexibilität und Resilienz der Lieferkette.

Verbesserte Arbeitssicherheit

Indem gefährliche oder monotone Aufgaben an Roboter ausgelagert werden, macht KI Fabriken sicherer. Mitarbeiter verbringen mehr Zeit mit interessanteren, wertschöpfenden Tätigkeiten, was die Arbeitszufriedenheit erhöht.

Wartungskostenreduktion 25%

Ausfallzeitenreduktion 30%

Auswirkungen von Industrie 4.0: KI schafft ein datengetriebenes Unternehmen, in dem Entscheidungen evidenzbasiert sind und Prozesse sich ständig selbst optimieren. Diese Fähigkeiten markieren den Sprung von traditionellen Fließbändern zu vollautomatisierten, intelligenten Abläufen.

Vorteile von KI in der Fertigung

Herausforderungen und Risiken

Die Einführung von KI in der Industrie bringt erhebliche Herausforderungen mit sich, die Hersteller strategisch angehen müssen:

Datenqualität und Integration

KI benötigt große Mengen sauberer, relevanter Daten. Hersteller verfügen oft über Altanlagen, die nicht für Datenerfassung ausgelegt sind, und historische Daten sind häufig isoliert oder inkonsistent.

Altsysteme fehlen moderne Datenerfassungsfunktionen
Historische Daten oft isoliert oder inkonsistent
Viele Anlagen haben keine sauberen, strukturierten, anwendungsspezifischen Daten
Ohne hochwertige Daten können KI-Modelle ungenau sein

Kritische Herausforderung: IBM stellt fest, dass Herstellern oft „saubere, strukturierte und anwendungsspezifische Daten für verlässliche Erkenntnisse fehlen“, insbesondere bei Qualitätskontrollanwendungen.

Cybersicherheit und Betriebsrisiken

Die Vernetzung von Maschinen und der Einsatz von KI erhöhen die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Jeder neue Sensor oder Softwarekomponente kann eine Angriffsfläche darstellen.

Erhöhte Angriffsfläche durch vernetzte Geräte
Angriffe oder Malware könnten die Produktion lahmlegen
Experimentelle KI-Modelle sind in kritischen Umgebungen möglicherweise nicht vollständig zuverlässig
Erfordert starke Sicherheitsinvestitionen und -protokolle

Sicherheitspriorität: Hersteller müssen in robuste Cybersicherheitsmaßnahmen investieren, um KI-gesteuerte Systeme vor Angriffen zu schützen, die ganze Produktionslinien stoppen könnten.

Kompetenzen und Auswirkungen auf die Belegschaft

Es mangelt an Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, die sowohl KI als auch Fabrikbetrieb verstehen, was erhebliche Implementierungshürden schafft.

Mangel an KI-versierten Fertigungsingenieuren
Widerstand der Mitarbeiter wegen Arbeitsplatzsicherheit
Notwendigkeit umfangreicher Umschulungsprogramme
Klare Kommunikation ist für Change Management essenziell

Positive Perspektive: KI ergänzt eher die Mitarbeiter, als sie zu ersetzen – sie übernimmt repetitive Aufgaben, während Menschen kreative und überwachende Rollen einnehmen.

Kosten und Standards

Die Implementierung von KI erfordert erhebliche Anfangsinvestitionen und erfolgt in einem Umfeld mit wenigen etablierten Industriestandards.

Hohe Kosten für Sensoren, Software und IT-Infrastruktur
Besonders herausfordernd für kleine Hersteller
Wenig branchenweite Standards zur Verifizierung von KI-Systemen
Fehlende Rahmenwerke für Transparenz, Fairness und Sicherheit

Implementierungsstrategie: Unternehmen müssen den ROI sorgfältig planen und oft mit Pilotprojekten starten, bevor sie eine vollständige Einführung durchführen, um Kosten zu kontrollieren und Wirksamkeit zu prüfen.

Herausforderungen

Wesentliche Hindernisse

Integration von Altsystemen
Datenqualitätsprobleme
Fachkräftemangel
Hohe Implementierungskosten
Cybersicherheitsrisiken

Lösungen

Strategische Ansätze

Phasenweise Einführung mit Pilotprojekten
Investitionen in Dateninfrastruktur
Schulungsprogramme für Mitarbeiter
ROI-orientierte Umsetzung
Sicherheitsorientierte Architektur

Herausforderungen und Risiken von KI in Fertigung und Industrie

Zukünftige Trends und Ausblick

Der Trend für KI in der Industrie ist steil. Experten prognostizieren, dass die Kombination von KI mit anderen Technologien die Fabriken im nächsten Jahrzehnt neu gestalten wird:

Generative KI + Digitale Zwillinge

Analysten erwarten, dass die Verschmelzung von generativer KI mit digitalen Zwillingsmodellen die Fertigung revolutioniert und eine neue Ära von Design, Simulation und Echtzeit-Vorhersageanalysen einläutet.

Übergang von reaktiver zu proaktiver Optimierung
Deutlich verbesserte Effizienz und Nachhaltigkeit
Erhöhte Resilienz und Anpassungsfähigkeit

Industrie 5.0 – Menschzentrierte Fertigung

Aufbauend auf Industrie 4.0 betont das EU-Konzept Industrie 5.0 Nachhaltigkeit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter neben Produktivität.

Roboter übernehmen schwere und gefährliche Aufgaben
Menschliche Kreativität bleibt zentral
Kreislaufwirtschaftliche, ressourceneffiziente Praktiken
Lebenslanges Lernen und digitale Kompetenzprogramme

Edge-KI und Echtzeitanalysen

Mit der Reife von 5G und Edge-Computing wird mehr KI-Verarbeitung direkt auf dem Fabrikboden stattfinden statt in der Cloud.

Ultralatenzarme Steuerungssysteme
Echtzeit-Qualitätsfeedback
Sofortige Maschinenanpassungen ohne Cloud-Abhängigkeit

Breitere Cobot-Einführung

Schnelles Wachstum kollaborativer Roboter in weiteren Branchen über Automobil und Elektronik hinaus.

Ausweitung auf Lebensmittelverarbeitung und Pharma
Zugänglich für kleinere Fabriken
Zunehmende Intelligenz für komplexe Aufgaben

Fortschrittliche Materialien und 3D-Druck

KI wird helfen, neue Materialien zu entwerfen und die additive Fertigung komplexer Teile zu optimieren.

Lokalisierte Produktionsmöglichkeiten
Fertigung auf Abruf
Reduzierte Belastung der Lieferkette

Erklärbarkeit und Ethik

Hersteller werden in erklärbare KI-Systeme investieren, damit Ingenieure Maschinenentscheidungen vertrauen und überprüfen können.

Werkzeuge zur Visualisierung von KI-Entscheidungen
Branchenrichtlinien für Sicherheit und Fairness
Transparente, überprüfbare Prozesse

Studien zeigen, dass Unternehmen, die früh in KI investieren, ihren Marktanteil, Umsatz und Kundenzufriedenheit deutlich steigern können. Obwohl die vollständige Transformation Zeit und sorgfältige Planung erfordert, ist die Richtung klar: KI wird die nächste Generation intelligenter, nachhaltiger und wettbewerbsfähiger Fertigung antreiben.
— Branchenforschungsanalyse

Zukünftige Trends und Ausblick für KI in Fertigung und Industrie

Top-KI-Tools in Fertigung und Industrie

Siemens MindSphere

Industrielle IoT- & Analyseplattform

Insights Hub (ehemals MindSphere) ist die cloudbasierte Industrial Internet of Things (IIoT)-Lösung von Siemens, die entwickelt wurde, um industrielle Anlagen zu verbinden, Betriebsdaten zu erfassen und zu kontextualisieren sowie umsetzbare Erkenntnisse für Verbesserungen in der Fertigung und im Betrieb zu generieren. Sie ermöglicht es Anwendern und Entwicklern, den Anlagenzustand zu überwachen, Prozesse zu optimieren, Qualitätsprobleme vorherzusagen und benutzerdefinierte Analysen und Dashboards unternehmensweit einzubetten.

Echtzeit-Konnektivität und Datenerfassung von Maschinen, Sensoren und SPS (Edge bis Cloud)

Vorgefertigte Industrie-Apps (z. B. OEE, Anlagenzustand & Wartung, Qualitätsvorhersage) für Leistungs-, Wartungs- und Qualitätsanalysen

Low-Code / No-Code-Entwicklung über Mendix zur Erstellung benutzerdefinierter Dashboards, Workflows und Visualisierungen

Skalierbare Cloud-Architektur mit Integration in Unternehmenssysteme (ERP, MES, PLM usw.)

Regelbenachrichtigungen, Alarme, Ereignisverwaltung, vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung

Kein Verbraucherprodukt; Nutzung richtet sich an industrielle / unternehmerische Umgebungen (d. h. nicht kostenlos für allgemeine Nutzer)

Die kostenlose „Start for Free“-Stufe ist funktional eingeschränkt und für Testzwecke/Partner gedacht – nicht für den vollständigen Unternehmenseinsatz

Hohe Lernkurve: Beherrschung von Konfiguration, Datenmodellierung und individueller App-Entwicklung (insbesondere für nicht-technische Nutzer)

Einige Anwender berichten, dass die Kombination von Modulen und die Navigation zwischen Apps komplex oder fragmentiert wirken kann

Datenhoheit / Hosting-Beschränkungen können je nach Region und regulatorischen Anforderungen gelten

Official website

IBM Maximo Application Suite

KI-unterstützte Asset-Management-Suite

IBM Maximo Application Suite (MAS) ist eine integrierte Plattform, die Enterprise Asset Management (EAM), Internet of Things (IoT)-Überwachung, KI/Analytik und Wartungsoptimierung in einer Lösung vereint. MAS ermöglicht es Organisationen, den Zustand von Anlagen in Echtzeit zu überwachen, Ausfälle vorherzusagen, Wartungspläne zu optimieren und die Betriebseffizienz in verschiedenen Branchen zu steigern.

Vereinheitlichte Suite von MAS-Anwendungen: Maximo Manage (EAM), Monitor (Anlagenüberwachung), Health, Predict, Visual Inspection, Assist usw.

KI-gestützte vorausschauende Wartung und Analysefunktionen zur Vorhersage von Ausfällen und Optimierung von Lebenszyklusinterventionen

Containerbasierte Bereitstellung auf Red Hat OpenShift; unterstützt On-Premises-, Hybrid- oder Public-Cloud-Umgebungen

Lizenzierungsmodell auf Kreditbasis mit AppPoints für flexible Skalierung und Modulanbindung

Mobiler Zugriff über Maximo Mobile für Techniker: Inspektion, Arbeitsaufträge, Anlagenaktualisierungen, auch Offline-Unterstützung

Keine kostenlose Version: MAS ist nur unter kostenpflichtiger Lizenzierung (AppPoints, SaaS oder kundenseitig verwaltet) verfügbar

Im SaaS-Modell haben Kunden eingeschränkten Zugriff auf Systemadministration, Betriebssystem, Datenbank oder Dateisystem – diese werden von IBM SRE/Support verwaltet

Java-Erweiterungen werden in vielen Konfigurationen nicht unterstützt (insbesondere bei Neukunden); Automatisierungsskripte sollten veraltete Java-Anpassungen ersetzen

Nur IBM DB2 wird als Datenbank-Backend unterstützt; Oracle oder SQL Server sind in MAS SaaS-Umgebungen nicht unterstützt

Drittanbieter-Standalone-Anwendungen werden nicht innerhalb der MAS SaaS-Umgebung gehostet (müssen extern integriert werden)

Official website

Mech-Mind Robotics

KI-gestützte 3D-Vision-Robotik

Mech-Mind Robotics ist ein chinesisches Unternehmen für industrielle Automatisierung, das sich auf die Integration von 3D-Vision-Sensorik, KI-Software und Robotersteuerung spezialisiert hat, um intelligente Robotersysteme zu entwickeln. Ihr Produktportfolio umfasst industrielle 3D-Kameras (Mech-Eye), Vision- und KI-Algorithmus-Software (Mech-Vision, Mech-DLK), Roboter-Programmierwerkzeuge (Mech-Viz) sowie Mess- und Inspektionssoftware (Mech-MSR). Die Lösungen von Mech-Mind werden weltweit in Branchen wie Logistik, Automobil, Metall- und Maschinenbau, Unterhaltungselektronik und weiteren eingesetzt.

3D-Vision- und Sensor-Hardware (Mech-Eye-Serie): liefert Tiefenpunktwolken, Laserprofilierung und strukturierte Lichtaufnahme für komplexe Objekte.

Vision-Algorithmus & KI (Mech-Vision, Mech-DLK): unterstützt No-Code-Oberflächen, Deep Learning, Lagebestimmung, Merkmalserkennung, Hand-Auge-Kalibrierung und Objekterkennung in anspruchsvollen Umgebungen.

Roboterprogrammierung & Bahnplanung (Mech-Viz): visuelle, codefreie Programmierung; Kollisionsdetektion; automatische Trajektorienplanung; 3D-Simulation mit einem Klick für verschiedene Roboterhersteller.

3D-Messung & Inspektion (Mech-MSR): No-Code-GUI, unterstützt Kombinationen von 2D/3D-Inspektionsabläufen für Qualitätskontrolle und Inline-Messung.

Integrierte Softwarearchitektur & Schnittstellen (Mech-Center, Mech-Interface): einheitliche Steuerung, Statusüberwachung, Datenweiterleitung und externe Schnittstellen (TCP, PLC-Adapter).

Keine öffentliche Erwähnung einer kostenlosen oder offenen Version; vermutlich ein kommerzielles / Enterprise-Angebot

Einsatzkomplexität: Integration von Vision-Hardware, Roboterarmen und Kalibrierung erfordert Fachwissen

Hardwareabhängigkeit: Leistung hängt stark von Kameraqualität, Beleuchtung und Sensoraufbau ab

Roboteranpassung und Kompatibilität: Obwohl viele Marken unterstützt werden, kann es Randfälle geben, die nicht sofort unterstützt werden

In beengten oder kleinen Umgebungen können Kosten für Hardware, Sensoren und Konfiguration die Machbarkeit einschränken

Official website

GE Digital

IIoT- & Asset-Performance-Suite

Asset Performance Management (APM) von GE Digital ist eine umfassende Softwaresuite, die Industrieunternehmen dabei unterstützt, die Anlagenzuverlässigkeit zu maximieren, betriebliche Risiken zu reduzieren und Wartungskosten zu minimieren. Basierend auf einer modularen Architektur ermöglicht GE APM den Einsatz einzelner APM-Anwendungen oder deren Kombination zu einer integrierten Unternehmenslösung. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analytik, digitaler Zwillinge und risikobasierter Asset-Strategien unterstützt es vorausschauende Wartung und datengetriebene Entscheidungsfindung.

Modulare Architektur & zusammensetzbare Anwendungen (z. B. Asset-Strategien, Health, Zuverlässigkeit, mechanische Integrität)

Fortschrittliche Analytik und KI/ML zur Fehlerprognose und Anomalieerkennung

Digitaler Zwilling und 3D-Modellvisualisierungen integriert mit Asset-Daten

Risikobasierte Strategie- und Kritikalitätswerkzeuge zur Optimierung von Investitionen und Wartungspriorisierung

Flexible Bereitstellung: On-Premises oder Cloud-Optionen mit Microservices und skalierbarer Infrastruktur

Kein kostenloser oder Freemium-Plan; Lizenz- und Bereitstellungskosten fallen an (Enterprise-Lösung)

Komplexität: Erfordert qualifiziertes Personal in Analytik, OT/IT-Integration und Fachexpertise für die Konfiguration

Integrationsaufwand: Die Anbindung von APM an bestehende EAM-, Historian- oder Altsysteme kann Aufwand und Anpassungen erfordern

Visualisierungs- / Zwilling-Funktionen können zusätzliche Module oder Partnerschaften benötigen (z. B. 3D-Modellunterstützung)

In sehr ressourcenbeschränkten Umgebungen können Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Datenübertragung herausfordernd sein

Official website

Wichtigste Erkenntnis: KI wird noch stärker in industrielle Abläufe integriert. Unternehmen, die früh in KI investieren, können Marktanteile, Umsatz und Kundenzufriedenheit deutlich steigern. Obwohl die vollständige Transformation Zeit und sorgfältige Planung erfordert, ist die Richtung klar: KI wird die nächste Generation intelligenter, nachhaltiger und wettbewerbsfähiger Fertigung antreiben.

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Externe Quellen

Dieser Artikel wurde unter Bezugnahme auf die folgenden externen Quellen zusammengestellt:

Verkehr und Logistik , Immobilien & Bauwesen

27/08/2025

Rosie Ha

135 Artikel

Rosie Ha ist Autorin bei Inviai und spezialisiert auf das Teilen von Wissen und Lösungen im Bereich Künstliche Intelligenz. Mit ihrer Erfahrung in der Forschung und Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen wie Geschäft, Content-Erstellung und Automatisierung bietet Rosie Ha verständliche, praxisnahe und inspirierende Beiträge. Ihre Mission ist es, Menschen dabei zu unterstützen, KI effektiv zu nutzen, um Produktivität zu steigern und kreative Potenziale zu erweitern.

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