Branche · Produktion & Industrie

KI in der Produktion — weniger Stillstand, bessere Qualität.

Künstliche Intelligenz in Produktion und Fertigung verbindet Maschinen-, Qualitäts- und Auftragsdaten. So erkennen Industrieunternehmen Abweichungen früher, planen Wartung besser und machen technisches Wissen für Schicht, Arbeitsvorbereitung und Qualitätssicherung nutzbar.

Produktions-Potenzial prüfen Einsatzfelder ansehen

Drei Fachkräfte besprechen Produktionsdaten direkt an einer CNC-Maschine

Produktion & KI 2026

Der KI-Hebel liegt nicht im Showroom.
Er liegt am echten Prozess.

KI in der Industrie wird dann wertvoll, wenn sie reale Produktionsdaten mit einem klaren Ziel verbindet: weniger Ausschuss, weniger ungeplante Stillstände oder weniger Suchzeit.

KI-Nutzung in Deutschland

26 %

der Unternehmen nutzen bereits KI

2025 setzte gut jedes vierte deutsche Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI-Technologien ein. Bei mittleren Unternehmen waren es 36 Prozent.

Statistisches Bundesamt →

Praxis in der Fertigung

Qualität, Planung und Wissen profitieren

Fraunhofer bündelt KI-Anwendungen in der Produktion unter anderem bei Qualitätsprüfung, Prozessoptimierung, Produktionsplanung und Wissensbereitstellung.

Fraunhofer →

Realistische Einordnung

Datenqualität schlägt Demo-Effekt

Fraunhofer ISI beschreibt den KI-Einsatz in der Produktion weiterhin als ausbaufähig. Verlässliche Betriebsdaten und ein enger Anwendungsfall sind deshalb wichtiger als ein großer Plattformstart.

Fraunhofer ISI →

Entscheidend ist Ihr eigener Messwert: Stillstandszeit, Ausschuss, Durchlaufzeit oder Suchaufwand vor und nach dem Pilot.

Für welche Produktionsbetriebe?

KI für die Fertigung muss Maschine und Mannschaft verstehen.

Serienfertigung, Prozessindustrie und Maschinenbau haben andere Daten und Risiken. Wir starten deshalb mit Ihrer Linie, Ihren Aufträgen und einem Engpass, den das Team täglich erlebt.

01 Maschinen- & Metallbau

Störungen und Wissen schneller finden

Maschinendaten, Wartungsberichte, Zeichnungen und Handbücher werden zu einer verlässlichen Arbeitsgrundlage für Instandhaltung und Fertigung.

MES · ERP · Maschinenakten · DMS

02 Serien- & Baugruppenfertigung

Qualität im Takt absichern

Prüfdaten, Bilder und Prozessparameter werden zusammengeführt. Auffälligkeiten werden markiert, die Entscheidung bleibt bei Qualität und Produktion.

QM · Kamera · Prüfmittel · MES

03 Lebensmittel & Prozessindustrie

Schwankungen früher erkennen

Chargen-, Rezeptur-, Sensor- und Labordaten helfen bei stabileren Abläufen. Hygiene- und Freigaberegeln bleiben feste Grenzen.

Chargen · Sensorik · Labor · ERP

04 Instandhaltung & Service

Wartung nach Risiko planen

Störmeldungen, Laufzeiten und Historie werden verdichtet. Teams erhalten Hinweise auf mögliche Ursachen und passende nächste Prüfungen.

CMMS · Tickets · Sensorik · Handbücher

KI-Anwendungen in der Fertigung

Sechs Use Cases für KI in Produktion und Industrie.

Ein guter Pilot greift nicht blind in die Maschine ein. Er bereitet Informationen vor, erkennt Muster und hilft Fachkräften, schneller eine bessere Entscheidung zu treffen.

Vorausschauende Wartung

Laufzeiten, Störungen und Sensordaten werden auf auffällige Muster geprüft. Die Instandhaltung priorisiert Prüfungen und entscheidet über Wartungsfenster.

Visuelle Qualitätsprüfung

Bilder von Bauteilen oder Oberflächen werden vorsortiert. Grenzfälle gehen an die Qualitätssicherung; Prüfentscheidung und Freigabe bleiben nachvollziehbar.

Produktionsplanung unterstützen

Aufträge, Material, Rüstzeiten und Kapazitäten werden gemeinsam betrachtet. Die KI liefert Szenarien, die Arbeitsvorbereitung legt den Plan fest.

Abweichungen früher erkennen

Prozessparameter und Qualitätswerte werden laufend verglichen. Auffälligkeiten lösen einen Hinweis aus, aber keine unkontrollierte Änderung am Prozess.

Technisches Wissen durchsuchen

Ein geschützter Assistent findet Antworten in Handbüchern, Störhistorien und Arbeitsanweisungen und zeigt die verwendete Quelle.

Dokumentation vorbereiten

Schichtnotizen, Prüfprotokolle und Serviceberichte werden aus vorhandenen Daten vorbefüllt und anschließend von der verantwortlichen Person freigegeben.

Schneller Nutzen-Check

Welcher KI-Pilot lohnt sich in Ihrer Produktion zuerst?

Sie brauchen keine fertige KI-Strategie, um einen guten Startpunkt zu erkennen. Meist zeigt einer dieser drei Engpässe den schnellsten, messbaren Hebel.

Störung & Wissen

Das Team sucht länger, als es repariert

Anleitungen, frühere Störungen und Erfahrungswissen liegen in mehreren Systemen oder nur in den Köpfen einzelner Fachkräfte.

Erster Pilot

Ein Quellen-Assistent für eine Maschine oder Anlagenfamilie, der Handbücher, Arbeitsanweisungen und Störhistorie gemeinsam durchsucht.

Messen: Suchzeit, Zeit bis zur Ursache, Rückfragen pro Störung

Qualität & Nacharbeit

Abweichungen fallen zu spät auf

Prüfergebnisse, Bilder und Prozesswerte werden getrennt betrachtet. Fehler werden erst nach weiteren Arbeitsschritten oder beim Kunden sichtbar.

Erster Pilot

Ein Anomalie- oder Bildprüfungs-Workflow für ein Bauteil und einen klaren Fehlertyp – mit Freigabe durch die Qualitätssicherung.

Messen: Prüfzeit, früher erkannte Fehler, Nacharbeit

Planung & Wartung

Entscheidungen entstehen aus Bauchgefühl und Excel

Aufträge, Kapazitäten, Material und Wartung werden manuell zusammengezogen. Aktuelle Risiken sind erst nach viel Abstimmung sichtbar.

Erster Pilot

Ein Planungscockpit für eine Linie, das vorhandene Daten verdichtet und zwei bis drei nachvollziehbare Szenarien liefert.

Messen: Planungszeit, ungeplante Stillstände, Termintreue

Einfach und ehrlich rechnen: Vorgänge pro Monat × eingesparte Minuten × interner Stundensatz. Dazu kommen vermiedene Nacharbeit oder Stillstand – getrennt ausgewiesen, damit die Rechnung belastbar bleibt.

Passenden Pilot finden

Eigene Referenz · produktiv

REGIE: unser eigenes KI-Second-Brain.

REGIE bündelt KI-Recherchen, Aufgaben, Content, CRM-Signale, Analytics und internes Wissen in einer geschützten Arbeitsoberfläche. Kein Demo-Case: Das System steuert unser eigenes Tagesgeschäft.

Täglich im Einsatz
Eigene Workflows
Mehrere KI-Quellen
Geschützte Umgebung

Eigenes System besprechen Die Darstellung ist bewusst anonymisiert. Die interne Anwendung und ihre Daten sind nicht öffentlich erreichbar.

Mission Control

Vom Signal zur klaren Entscheidung.

KI-Recherche verdichten

Ergebnisse aus verschiedenen KI-Systemen werden gesammelt, verglichen und in eine belastbare Entscheidung übersetzt.

Arbeit steuern

Posteingang, Aufgaben und laufende Projekte bleiben in einem gemeinsamen Ablauf.

Wissen nutzen

Notizen, Analysen und Systemwissen sind auffindbar, verbunden und wiederverwendbar.

Shopfloor statt Show

KI produziert nicht allein.
Sie macht Fachwissen schneller.

Die beste Lösung passt in den Takt, respektiert Sicherheitsgrenzen und liefert dem Team einen konkreten Hinweis – keine hübsche Kurve ohne Handlung.

Sicher in der Produktion

OT bleibt geschützt.
Menschen behalten die Freigabe.

Produktions-KI braucht eine klare Trennung von Analyse und Maschinensteuerung. Wir verbinden nur notwendige Daten und definieren, was das System vorschlagen darf.

Mehr zum KI-Audit →

OT- und IT-Grenzen respektieren

Maschinennetze werden nicht für einen schnellen Test geöffnet. Datenwege, Schnittstellen und Leserechte werden mit IT, Produktion und Hersteller sauber festgelegt.

Verlässliche Zeitreihen und Stammdaten

Sensoren, Auftragsnummern, Störgründe und Qualitätswerte brauchen einen gemeinsamen Bezug. Fehlende Daten werden sichtbar gemacht, nicht von der KI erfunden.

Sicherheitskritische Entscheidungen bleiben menschlich

Maschinenparameter, Freigaben und Wartungsentscheidungen bekommen feste Prüfschritte. Der Pilot startet beratend und nicht autonom.

Team und Betriebsrat früh einbinden

Leistungs- oder Verhaltenskontrolle ist nicht das Ziel. Rollen, Protokollierung und Nutzen für Beschäftigte werden vor dem Test transparent erklärt.

Ein messbarer Engpass pro Pilot
Lesender Zugriff vor automatischer Steuerung
Quelle und Datenstand sichtbar
Freigabe bei Qualität und Sicherheit
Fallback bei Netz- oder Modellfehlern

Einführung

Vom Engpass zum
stabilen Produktions-Workflow.

Wir gehen an die Linie, sprechen mit den Menschen und testen mit echten Aufträgen. Erst wenn der Nutzen messbar ist, wird skaliert.

Engpass und Kennzahl wählen

Wir definieren einen Prozess und eine Kennzahl wie Ausschuss, Stillstand, Suchzeit oder Durchlaufzeit.

Datenweg prüfen

MES, ERP, QM, Dokumente und Maschinendaten werden auf Qualität, Rechte und zeitlichen Bezug geprüft.

Pilot in 2–8 Wochen

Ein kleines Team nutzt die Lösung parallel zum bestehenden Ablauf und dokumentiert Treffer, Fehler und Zeitgewinn.

Standardisieren und ausrollen

Nur ein belastbarer Workflow wird geschult, dokumentiert und auf weitere Linien oder Werke übertragen.

15 Minuten kostenlos sprechen

Lösungswege

Welche KI-Lösung passt in Ihre Produktion?

Nicht jede Fabrik braucht ein eigenes großes KI-Modell. Entscheidend ist, ob vorhandene Systeme zuverlässig Daten liefern und die Lösung in Schicht, Qualität und Instandhaltung akzeptiert wird.

01 · Wissen

Shopfloor- und Service-Assistent

Ein interner Assistent beantwortet technische Fragen aus freigegebenen Handbüchern, Arbeitsanweisungen und Störhistorien – immer mit Quelle.

02 · Erkennen

Qualitäts- und Anomalie-Workflow

Kamera-, Prüf- oder Sensordaten werden auf Auffälligkeiten geprüft und gezielt an die zuständige Fachkraft geleitet.

03 · Planen

Produktions- und Wartungs-Copilot

Ein Assistent verdichtet Aufträge, Kapazitäten und Wartungsrisiken zu Szenarien für Arbeitsvorbereitung und Instandhaltung.

Ratgeber · KI in der Fertigung

Künstliche Intelligenz in der Produktion: Technik, Potenziale und Grenzen.

Der Einsatz von KI verändert nicht automatisch die gesamte Fabrik. Maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen können große Datenmengen in Echtzeit analysieren. Gute KI-Anwendungen verbessern einen klaren Produktionsprozess und helfen Mitarbeitenden, schneller zu entscheiden.

Wie Machine Learning in der industriellen Produktion arbeitet

Machine Learning ist eine Methode der künstlichen Intelligenz. Ein System lernt Muster aus historischen Maschinen-, Qualitäts- oder Auftragsdaten und kann Abweichungen oder Entwicklungen vorhersagen. In der Industrie 4.0 entstehen dadurch Potenziale für vorausschauende Wartung, visuelle Prüfung und effizientere Fertigungsprozesse. Das Modell lernt aber nur aus den Daten, die wirklich vorhanden sind. Messfehler, Prozessänderungen und kleine Fallzahlen müssen Fachkräfte deshalb bei jeder Anwendung von KI einordnen.

Vorteile von KI in Produktion und Fertigung

KI in der Fertigung kann Produktionsprozesse optimieren, Muster erkennen und Mitarbeitende bei Entscheidungen unterstützen. KI-gestützte Analysen machen Ausschuss, Engpässe und Stillstandsrisiken früher sichtbar. Generative KI hilft zusätzlich bei technischen Dokumenten, Schichtberichten und Wissenssuche. Effizienz und Produktivität steigen nur, wenn der Hinweis zum Arbeitsablauf passt. Die Einführung von KI beginnt deshalb mit Kennzahl, Datenquelle und verantwortlicher Person – nicht mit einer autonomen Fabrik.

Herausforderungen beim Einsatz von KI

Zu den Herausforderungen beim Einsatz von KI gehören Datenqualität, Integration in bestehende Systeme, Sicherheit am Arbeitsplatz und Akzeptanz im Team. Ein flexibles KI-System muss Prozessänderungen erkennen und darf Maschinenparameter oder Qualitätsfreigaben nicht ohne klare Regeln automatisieren. Wir implementieren zuerst einen lesenden Pilot, prüfen Optimierungspotenziale und vergleichen Ergebnis und Aufwand. So wird künstliche Intelligenz in der Fertigung zu einem kontrollierten Werkzeug und nicht zu einem neuen Produktionsrisiko.

FAQ

Häufige Fragen zu KI in der Produktion.

Typische Felder sind Qualitätsprüfung, Wartungsplanung, Anomalieerkennung, Produktionsplanung, Dokumentation und technisches Wissensmanagement.

Oft nicht. Viele Piloten beginnen mit vorhandenen MES-, ERP-, QM- oder Servicedaten. Zusätzliche Sensorik ist nur sinnvoll, wenn eine entscheidende Information heute fehlt.

Im ersten Schritt nicht. Wir starten mit Analyse und Empfehlungen. Sicherheitskritische Änderungen bleiben bei qualifizierten Fachkräften und vorhandenen Steuerungen.

Das hängt vom Use Case ab. Ein Wissensassistent kann mit Dokumenten starten; Prognosen brauchen ausreichend saubere, vergleichbare Zeitreihen.

Ja, besonders bei Wissenssuche, Dokumentation und Planung. Für visuelle Prüfung oder Prognosen muss geprüft werden, ob genügend ähnliche Fälle vorliegen.

Mit getrennten Datenwegen, minimalen Rechten, Protokollierung und einer passenden Betriebsumgebung. Maschinennetze werden nicht unkontrolliert geöffnet.

Ein klar begrenzter, lesender Pilot kann in 2 bis 8 Wochen live sein. Tiefe Maschinenintegration oder neue Sensorik braucht meist länger.

An einer vorher festgelegten Kennzahl, zum Beispiel weniger Stillstand, Ausschuss, Suchzeit, Nacharbeit oder Planungsaufwand.

Fakten statt KI-Nebel.

Wir orientieren uns an aktuellen Primärquellen und prüfen jede Lösung anschließend im echten Arbeitsablauf.

Fraunhofer