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Vier Schritte zur produktiven KI in der Produktion

Die Fertigungslandschaft hat stürmische Zeiten erlebt, und Künstliche Intelligenz war mittendrin. 2026 könnte diese Technologie von der Testphase in die produktive Wertschöpfung kommen. Experten empfehlen Unternehmen dafür vier Schritte.

Fertigung mit SAP
Quelle: Zapp2Photo | www.istockphoto.com

Künstliche Intelligenz in der Fertigung: Schwierige Umgebungsbedingungen, enormes Innovationstempo und strenge regulatorische Anforderungen haben für Produktionsunternehmen eine komplexe Gemengelage geschaffen. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz gilt in dieser Situation als Königsweg. Laut einer weltweiten Manufacturing-Studie von McKinsey&Company planen 93 Prozent der befragten 100 COOs großer Unternehmen eine weitere Steigerung ihrer Investitionen in Künstliche Intelligenz und in digitale Technologien.

Beide Anwendungen müssen in diesem Jahr sinnvoll, sprich wertschöpfend in die Produktionsprozesse eingebunden werden, die Zeit des Experimentierens ist vorbei. IFS, Anbieter von Industrial-AI-Software, zeigt die Leitlinien auf, die das Jahr 2026 in der Fertigungsbranche prägen.

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1. Organisationsstrukturen aufbrechen

Ein produktiver und wertschöpfender Einsatz von Künstlicher Intelligenz verträgt sich nicht mit linearen Prozessen und sequenziellen Organisationsstrukturen. Zuständigkeits- und Hierarchiegrenzen sind strukturelle Barrieren, die Fortschritte behindern. Es wird 2026 daher die wohl wichtigste Aufgabe sein, vorhandene Strukturen zu überdenken und anzupassen.

2. Resilienz-Szenarien für Lieferketten erarbeiten

Produktionsunternehmen bereiten sich gerade prädiktiv auf Störungsszenarien vor. Mit Künstlicher Intelligenz können sie komplexe Was-wäre-wenn-Szenarien modellieren, Störungen simulieren und Reaktionen planen, bevor Probleme die Produktion erreichen. So werden Optimierung, Widerstandsfähigkeit und Wertschöpfung direkt in das Management der Lieferketten integriert.

3. Hilfe beim Überwachen von Energie und Emissionen

Zu den typischen Produktionskriterien wie Kosten und Qualität tritt die Nachhaltigkeit als gleichwertiger Faktor. Künftig müssen Unternehmen die Auswirkungen auf die Umwelt in Echtzeit überwachen, melden und optimieren. Einblicke in Energieverbrauch, Emissionen und Abfall auf Basis Künstlicher Intelligenz helfen dabei, die Vorschriften zur Offenlegung von Emissionen und zur Energietransparenz einzuhalten.

4. Künstliche Intelligenz in der Fertigung als Produktivitätsmotor: Mensch, IT und Roboter im Zusammenspiel

Knappe Arbeitskraftressourcen sind der wohl größte Bremsklotz für Produktivitätssteigerungen. Der nächste Sprung in der industriellen Produktivität ist daher nur mit einem grundlegend neuen Betriebsmodell möglich, bei dem Menschen, humanoide Roboter und intelligente IT-Systeme zusammenarbeiten. Diese Kooperation betrifft die passende Technologie ebenso wie die sinnvolle Arbeitsteilung und die Sicherheitsprotokolle.

„Trotz der volatilen Rahmenbedingungen müssen Unternehmen aus der Produktionsbranche in diesem Jahr ein immenses Innovations- und Transformationstempo vorlegen“, berichtet Sören Michl, Vice President AI Adoption bei IFS. „Dynamisches und diszipliniertes Handeln mit klarem Fokus auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz auf die wertschöpfenden Prozesse wird dabei zum Rückgrat des Erfolgs.“

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