Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial für die Industrie – doch viele Unternehmen zögern noch. Dabei zeigen konkrete Anwendungsfälle, wie sich Prozesse effizienter, schneller und präziser gestalten lassen.
KI-Anwendungsfälle in der Industrie: Künstliche Intelligenz kann industrielle Prozesse effizienter, präziser und zuverlässiger machen. Dennoch ist die Technologie in der Breite noch nicht angekommen. Laut der Fraunhofer-Studie „Künstliche Intelligenz in der Produktion“ setzen rund 30 Prozent der Großunternehmen entsprechende Lösungen ein. Im Mittelstand liegt der Anteil aktuell bei etwa 16 Prozent.
Dabei zeigt sich: Unternehmen, die KI einsetzen, bauen ihre Anwendungen häufig schnell aus. Sind die notwendigen Voraussetzungen geschaffen, sinken die Einstiegshürden für weitere Einsatzfelder deutlich. Ein Blick auf zentrale Anwendungsfälle zeigt, wo die größten Potenziale liegen.
Viele KI-Anwendungen in der Industrie basieren auf strukturierten Produktionsdaten. Eine zentrale Rolle spielt dabei das Manufacturing Execution System (MES), das Daten aus der Fertigung erfasst und für Analysen sowie KI-Anwendungen nutzbar macht. ➡️ MES und KI in der Produktion | Autor: Christian Müller, MES-Experte | Trovarit AG Der Fachartikel zeigt, wie Unternehmen MES und Künstliche Intelligenz sinnvoll kombinieren und so die Grundlage für datengetriebene Optimierungen schaffen.
📥 MES als Basis für KI in der Produktion
Sechs Anwendungsfälle im Industriebereich
- Vorausschauende Instandhaltung
Bei der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) ermitteln Unternehmen mit Hilfe von KI mittels Analyse von Sensordaten frühzeitig den Wartungsbedarf von Maschinen und führen auf dieser Basis proaktiv Wartungsarbeiten durch. Wichtig für aussagekräftige Prognosen ist eine hohe Datenqualität. Nur dann lässt sich rechtzeitig erkennen, wann ein bestimmtes Bauteil ausgetauscht werden sollte. Stillstände und hohe Ausfallkosten werden vermieden und die Lebensdauer der Maschinen erhöht.
- Qualitätskontrolle
Ein weiteres Einsatzfeld in der Industrie sind intelligente Bildverarbeitungssysteme, die Computer Vision und Branchenlösungen wie SAP Digital Manufacturing kombinieren. Die Bildanalyse erkennt Fehler, zum Beispiel an Lötstellen von Produkten automatisch in Echtzeit. Assistenten wie SAP Joule entdecken darüber Anomalien in Produktionsdaten und warnen vor fehlerhaften Chargen.
- Materialbedarfsplanung
Auch eine vorausschauende Materialbedarfsplanung lässt sich mit dieser Technologie abbilden. KI prognostiziert Bedarfe auf der Basis von historischen Verbrauchsdaten und saisonalen Mustern. So werden Probleme frühzeitig erkannt, um Lieferengpässe vermieden. Zugleich reduzieren Unternehmen unnötige Bestände und agieren flexibler in dynamischen Märkten.
- Logistik
In der Logistik unterstützt KI Unternehmen bei der Transportplanung, indem sie optimale Transportwege auf Basis von von Echtzeit-Verkehrsdaten berechnet. Im Wareneingang werden die Frachtpapiere automatisch verarbeitet, wodurch sich manuelle Eingaben reduzieren. Systeme wie SAP Extended Warehouse Management weisen Lagerplätze dynamisch zu und optimieren Pick- und Pack-Prozesse.
- Optimierung repetitiver Aufgaben in Vertrieb und Rechnungswesen
Assistenten mit generativer KI unterstützen Sales-Fachkräfte beim Erstellen von Angeboten, reduzieren Fehlerquellen und beschleunigen repetitive Aufgaben. Intelligente Systeme extrahieren Daten aus Dokumenten extrahieren und erstellen automatisch Aufträge im Verwaltungssystem. Stammdatenanalysen identifizieren fehlerhafte Informationen und entfernen Dubletten. Die automatisierte Rechnungsprüfung mithilfe von Natural Language Processing reduziert den manuellen Prüfaufwand.
- Nachhaltigkeitsmanagement
Während Nachhaltigkeit aufgrund rechtlicher Rahmenbedingungen wie der Corporate Sustainability Reporting Directive einen steigenden Stellenwert einnimmt, können Unternehmen mit Lösungen wie SAP ESG Cockpit und Sustainability Control Tower Emissionen automatisiert zuordnen. Automatisierte Textgenerierung vereinfacht darüber hinaus das ESG-Reporting (Environmental, Social and Governance).
Fazit
Künstliche Intelligenz bietet bereits heute zahlreiche konkrete Einsatzmöglichkeiten in der Industrie. Unternehmen, die erste Anwendungen erfolgreich umsetzen, bauen diese in der Regel schnell weiter aus. Der Einstieg zahlt sich aus – insbesondere dann, wenn eine solide Datenbasis vorhanden ist und die ersten Projekte messbare Ergebnisse liefern.jf
Der Autor
Heiko Schmidt ist Member of the Executive Board beim IT-Beratungshaus Convista.
