Lesezeit: 9 Minuten | Aktualisiert im Juni 2026 | Gilt für: Fertigung · ERP · APS · OEE · Vorausschauende Instandhaltung · Digitale Transformation · KI
Das häufigste Missverständnis, auf das Produktionsleiter in Bezug auf künstliche Intelligenz stoßen, lautet: „KI ist nichts für unser Geschäft, das ist Sache der Softwareentwickler.“ Dabei ist der Bereich in einer Fabrik, in dem sich KI am schnellsten auszahlt, nicht das Programmieren, sondern die alltäglichen Entscheidungen: Welches Material sollte wann bestellt werden? Birgt diese Charge ein Qualitätsrisiko? Welche Maschine wird nächste Woche zum Engpass werden? Diese Entscheidungen werden heute meist auf der Grundlage von Erfahrung und Intuition getroffen. Produktionsunternehmen, die frühzeitig auf KI gesetzt haben, treffen dieselben Entscheidungen mittlerweile auf der Grundlage von Daten – und der Unterschied wird von Quartal zu Quartal etwas größer.
Zusammenfassung — Der Wert künstlicher Intelligenz in der Produktion liegt nicht in der Anschaffung neuer Technologien, sondern in der Neugestaltung bestehender Entscheidungsprozesse. Frühanwender stützen ihre Entscheidungen in den Bereichen Lagerhaltung, Qualität, Planung und Instandhaltung nicht mehr auf Intuition, sondern auf Daten; der Wettbewerbsvorsprung gegenüber den Nachzüglern wächst exponentiell. In diesem Artikel beleuchten wir, wie KI-gestützte Entscheidungsfindung in der Produktion tatsächlich funktioniert, welche konkreten Vorteile Early Adopters daraus ziehen und warum die meisten Projekte im Pilotstadium stecken bleiben. In diesem Zusammenhang erläutern wir auch die Rolle der von uns bei MindDX zur datengestützten Entscheidungsfindung eingesetzten Lösungen abas ERP, Odoo, SkyPlanner APS, Prodaso IIoT und ProcessMind.
Inhalt
- Der oft missverstandene Aspekt von KI in der Produktion: Nicht der Code, sondern die Entscheidung
- Was haben Early Adopters davon?
- Wo kommt KI-gestützte Entscheidungsfindung in der Praxis zum Einsatz?
- Warum bleiben die meisten KI-Projekte im Pilotstadium stecken?
- Tabelle zur Türkei: Im Rückstand, aber noch sind Chancen vorhanden
- Fazit: Wo soll man anfangen?
Der oft missverstandene Aspekt von KI in der Produktion: Nicht der Code, sondern die Entscheidung
Die öffentliche Wahrnehmung von künstlicher Intelligenz wurde maßgeblich durch dialogorientierte Sprachmodelle geprägt. Aus diesem Grund betrachten viele produzierende Unternehmen KI als ein Werkzeug, das „Texte verfasst“ oder „Software entwickelt“. Tatsächlich liegt der Mehrwert in der Produktion jedoch woanders: bei Systemen, die Signale von Maschinensensoren, ERP-Datensätzen und Prozessdaten auswerten, um Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und deren Genauigkeit zu erhöhen.
Der entscheidende Punkt hierbei ist, dass KI den Menschen nicht ersetzen soll. Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass Prozesse, bei denen Mensch und KI zusammenarbeiten, deutlich effizienter sind als jeder der beiden allein. Das richtige Konzept lautet: KI macht Optionen und Risiken im Voraus sichtbar, die endgültige Entscheidung trifft jedoch der Fachexperte. KI fungiert hier also als Berater, nicht als Entscheidungsträger. Dieser Ansatz ist nicht nur sicherer, sondern führt auch zu genaueren Ergebnissen, da die Maschine die Daten verarbeitet, während der Mensch den Kontext und die Ausnahmen berücksichtigt.
Was haben Early Adopters davon?
KI ist mittlerweile keine seltene Technologie mehr; doch es gelingt nach wie vor nur selten, damit einen Mehrwert zu schaffen. Laut der McKinsey-Studie „State of AI“ vom Ende des Jahres 2025setzen fast neun von zehn Unternehmen KI regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich ein, doch die meisten verzeichnen damit noch keine nennenswerten finanziellen Auswirkungen auf Unternehmensebene. Der Unterschied liegt zwischen denen, die über die entsprechenden Tools verfügen, und denen, die diese tatsächlich in ihre Entscheidungen einbeziehen.
Die Analyse der Boston Consulting Group für das Jahr 2025 macht diesen Unterschied deutlich: Nur eine kleine Minderheit der Unternehmen schafft es, mit KI in großem Maßstab Mehrwert zu generieren, während die Mehrheit hinterherhinkt. Den Erkenntnissen der BCG zufolge erzielen Unternehmen, die KI in ihre Prozesse integrieren, im Vergleich zu ihren Konkurrenten, die dies nicht tun, ein deutlich höheres Umsatzwachstum und eine höhere Effizienz. Wichtig ist, dass dieser Vorteil nicht nur einmalig ist: Je mehr Daten ein Unternehmen, das KI frühzeitig einsetzt, sammelt, desto besser wird das Modell und desto treffsicherer werden die Entscheidungen; ein Unternehmen, das abwartet, muss bei jedem neuen Tool wieder bei Null anfangen.
Im Bereich der Produktion lassen sich vor Ort zwei klare Profile erkennen: die aggressiven Vorreiter, die neue KI-Tools zügig testen und damit die Produktion sowie die Lieferkette optimieren, und die besonnene Mehrheit, die abwartet, bis die Lösungen ausgereift sind und die Risiken klarer werden. Die zweite Gruppe sorgt zwar für Stabilität, verpasst jedoch Geschwindigkeitsgewinne und den kumulativen Vorteil.
Wo kommt KI-gestützte Entscheidungsfindung in der Praxis zum Einsatz?
Um nicht zu abstrakt zu bleiben, wollen wir uns vier Bereiche ansehen, in denen künstliche Intelligenz in einer Produktionsstätte heute nicht selbst Entscheidungen trifft, sondern diese unterstützt. Allen vier Bereichen ist Folgendes gemeinsam: KI erfindet keine neuen Entscheidungen, sondern sorgt dafür, dass bereits getroffene Entscheidungen früher und treffsicherer getroffen werden.
1. Lagerbestand und Kaufentscheidung
„Wann und in welcher Menge sollte bestellt werden?“ – diese Frage gehört zu den kostspieligsten intuitiven Entscheidungen in der Produktion. Eine falsche Prognose führt entweder zu Lieferengpässen (Produktionsstillstand) oder zu Überbeständen (gebundenes Kapital). Laut einer Analyse von McKinsey zu Vertriebsabläufen kann eine KI-gestützte Nachfrageprognose den Prognosefehler erheblich verringern, die Lagerbestände senken und gleichzeitig Umsatzverluste aufgrund von Lieferengpässen deutlich reduzieren.
Die Datengrundlage für diese Entscheidung bildet ein solides ERP-System. abas ERP wurde so konzipiert, dass es mit KPIs, Dashboards und BI-Funktionen eine „fundierte Entscheidungsfindung“ ermöglicht; Odoo hingegen bietet mittelständischen und kleinen bis mittleren produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, Einkaufs-, Lager- und Auftragsprozesse in Echtzeit auf einer einzigen Plattform zu überblicken. Um zu verstehen, wo diese Prozesse ins Stocken geraten, lässt sich mit ProcessMind anhand der ERP-Protokolle nachvollziehen, wie der Beschaffungsprozess (Procure-to-Pay) tatsächlich abläuft und in welchem Schritt es zu Verzögerungen kommt.
2. Qualitätsentscheidung
Die Entscheidung, ob „diese Charge risikobehaftet ist und ob sie in die Produktion freigegeben werden soll“, wird traditionell anhand von Stichproben und manuellen Prüfungen getroffen. KI-basiertes maschinelles Sehen und die Erkennung von Anomalien können durch die kontinuierliche Analyse von Sensordaten oft schon vor Abschluss der Produktion aufzeigen, ob eine Charge risikobehaftet ist. Die BMW Group setzt in ihrer Serienproduktion seit 2018 KI-gestützte Bilderkennung ein; dabei werden Risse, Kratzer und Etikettierungsfehler erkannt und „Scheinfehler“ aussortiert, wodurch sowohl die Qualität gesichert als auch die Mitarbeiter von sich wiederholenden Kontrollaufgaben entlastet werden.
Die Datenquelle für diese Entscheidung sind die in Echtzeit von den Maschinen empfangenen Signale. Die Prodaso-IIoT-Plattform verbindet alle Maschinen, einschließlich älterer Modelle, und bietet automatische Anomalieerkennung sowie Qualitätskennzahlen in Echtzeit; laut MindDX-Daten lässt sich bei den Installationen eine Senkung der Ausschussquote um 15–30 % verzeichnen.
3. Entscheidung zur Planung und Terminierung
„Welche Maschine wird nächste Woche zum Engpass, welcher Auftrag sollte vorrangig bearbeitet werden?“ Diese Entscheidung wird in den meisten Fabriken nach wie vor statisch in Excel getroffen – dabei ist die Situation vor Ort dynamisch: Maschinen fallen aus, Materialien verspäten sich, Eilaufträge gehen ein. SkyPlanner APS analysiert mithilfe der Arcturus-KI-Engine kontinuierlich die Maschinenverfügbarkeit, die begrenzte Kapazität, die Materialbereitstellung und die Auftragsprioritäten; bei einer Unterbrechung berechnet es den Plan innerhalb von Sekunden neu. Wichtig ist, dass es auf ERP/MES aufbaut und die Kernsysteme nicht verändert – und ein entscheidendes Designprinzip: Es ersetzt den Planer nicht, sondern bietet eine Unterstützungsebene, auf deren Grundlage dieser seine Entscheidungen trifft.
Die Leistungsfähigkeit dieser Technologie lässt sich anhand eines konkreten Beispiels aus der Türkei veranschaulichen. Die Tüpraş-Raffinerie in İzmit, die in das „Global Lighthouse Network 2025“ des Weltwirtschaftsforums aufgenommen wurde, hat mithilfe von KI-gestützten Prognose- und Optimierungslösungen die Lieferzuverlässigkeit von 85 % auf 95 % gesteigert und die durchschnittliche Verladezeit erheblich verkürzt. Das ist ein typischer Vorteil, der sich ergibt, wenn die Planung nicht in Excel, sondern auf der Grundlage von Daten erfolgt.
4. Pflegeentscheidung
Die Entscheidung „Soll diese Maschine jetzt angehalten werden?“ ist der ausgereifteste Anwendungsbereich von KI in der Fertigung. Die vorausschauende Instandhaltung erkennt Anomalien in den Sensordaten und ermöglicht es, einzugreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Laut den Fertigungsanalysen von McKinsey kann die vorausschauende Instandhaltung ungeplante Stillstände in der Regel erheblich reduzieren und die Lebensdauer der Anlagen verlängern. Das BMW-Werk in Regensburg verhindert mithilfe eines KI-Systems, das aktuelle Sensordaten nutzt, jährlich Hunderte von Minuten an Produktionsausfällen im Voraus. Die Grundlage für diese Entscheidung bilden vernetzte Maschinen und ein kontinuierlicher Datenstrom; hier kommt Prodaso mit digitalen Zwillingen und prädiktiven Modellen ins Spiel.
Warum bleiben die meisten KI-Projekte im Pilotstadium stecken?
Hier muss man ehrlich sein: KI-Projekte scheitern häufig. Den Erkenntnissen von RAND zufolge erreicht die große Mehrheit der KI-Projekte nie die Produktionsreife; die MIT-Studie aus dem Jahr 2025 zeigt zudem, dass der überwiegende Teil der Pilotprojekte im Bereich der generativen KI keinen messbaren finanziellen Ertrag erzielt. Doch entgegen der landläufigen Meinung liegt die Ursache meist nicht im Modell oder im Algorithmus, sondern in zwei grundlegenden Mängeln:
Datenbasis. KI liefert nur so gute Entscheidungshilfen, wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. In einem Werk mit einem fragmentierten ERP-System, in dem Prozessdaten nicht sichtbar sind und die Maschinen nicht vernetzt sind, ist KI nicht „intelligent“, sondern „blind“. Branchenstudien zeigen immer wieder, dass die Datenqualität und -aufbereitung die Hauptursache für Misserfolge sind. Deshalb erfordert eine solide Entscheidungsunterstützung zunächst eine solide Dateninfrastruktur: vernetzte Maschinen (IIoT), ein integriertes ERP-System und transparente Prozesse.
Menschen, Prozesse und der richtige Start. Bei erfolgreichen KI-Transformationen fließt der Großteil des Aufwands nicht in das Tool selbst, sondern in die Schulung der Mitarbeiter, die Anpassung der Prozesse und das Management des Wandels. Eine weitere wichtige Erkenntnis: Die Erfolgsquote von Unternehmen, die vor Projektbeginn messbare Erfolgskennzahlen definieren, ist um ein Vielfaches höher als die derjenigen, die darauf verzichten. Darüber hinaus zeigen Untersuchungen, dass Projekte, die mit einem spezialisierten Partner durchgeführt werden oder auf einer vorgefertigten Lösung basieren, eine deutlich höhere Erfolgsquote aufweisen als solche, bei denen alles von Grund auf intern entwickelt wird.
Tabelle zur Türkei: Im Rückstand, aber noch sind Chancen vorhanden
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in türkischen Unternehmen ist noch gering: Laut Daten des TÜİK aus dem Jahr 2025 nutzen etwa 7,5 % der Unternehmen KI – dieser Anteil steigt bei Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern deutlich an. Der Durchschnitt in der Europäischen Union liegt hingegen bei etwa 20 %. Diese Situation mag zwar wie ein Rückstand erscheinen, stellt jedoch tatsächlich eine Chance dar: Da ein Großteil des Marktes noch nicht aktiv geworden ist, ist der Wettbewerbsvorteil, den türkische Hersteller durch eine frühzeitige Einführung erzielen können, heute umso größer. Das Zeitfenster für diesen Vorteil ist noch offen – schrumpft jedoch mit jedem Quartal ein wenig mehr.
Fazit: Wo soll man anfangen?
Die Antwort auf die Frage, „wann man mit KI in der Produktion beginnen sollte“, lautet: „In dem Moment, in dem Sie beginnen, Ihre Daten sichtbar zu machen.“ Entscheidungsunterstützung beginnt nicht als Projekt, das von Anfang bis Ende alles abdeckt; sie beginnt mit einer einzigen Entscheidung, bei der Sie die meisten Schwachstellen haben – ganz gleich, ob es sich dabei um eine Entscheidung in den Bereichen Lagerbestand, Qualität, Planung oder Wartung handelt, bei der Sie am häufigsten Fehler machen.
Bei unserer Zusammenarbeit mit Produktionsunternehmen in der Türkei verfolgen wir bei MindDX folgende Vorgehensweise: Zunächst bauen wir die Datenbasis auf ( abas ERP oder Odoo für die integrierte Fertigung, Prodaso IIoT für vernetzte Maschinen), dann schaffen wir Transparenz (mitProcessMind sehen wir, wie die Prozesse tatsächlich ablaufen) und schließlich beschleunigen wir die Entscheidungsfindung (mitSkyPlanner APS übertragen wir die Planung auf eine datengestützte Basis). Wenn die Entscheidungsunterstützung auf dieser Grundlage aufbaut, ist sie nachhaltig; wird sie hingegen als eigenständiges Tool aufgezwungen, bleibt sie auf der Pilotphase stehen.
Was Early Adopters gewinnen, ist kein Geheimnis: Sie treffen dieselbe Entscheidung früher und treffsicherer als ihre Konkurrenten. Wenn Sie wissen, welche Entscheidung in Ihrem Unternehmen am ehesten „nicht auf Daten, sondern auf Intuition“ beruht, ist das der richtige Ansatzpunkt, um anzufangen.
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wo in Ihrer Produktion KI-gestützte Entscheidungen möglich sind. Vereinbaren Sie mit dem kostenlosen MindDX-Check-up eine 30-minütige Analyse auf der Grundlage Ihrer vorhandenen Daten.
