TL;DR:
KI in der Produktion steigert Effizienz, Qualität und Produktivität in der Fertigung
Zentrale Use Cases sind Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung
Microsoft Dynamics 365 und Azure könnene die technologische Basis für industrielle KI-Lösungen bilden
collana unterstützt als Microsoft-Partner die durchgängige KI-Integration in ERP- und Produktionsprozesse
Besonders relevante Einsatzfelder finden sich im Maschinenbau, in Pharma und Life Sciences sowie in der Medizintechnik
Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion bezeichnet den Einsatz datenbasierter Algorithmen zur Analyse, Optimierung und Automatisierung von Fertigungsprozessen. Richtig eingesetzt kann KI dazu beitragen, Prozesse effizienter zu gestalten, die Qualität zu verbessern, Kosten zu reduzieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
Was bedeutet KI in der Produktion? – Definition und Einordnung
KI in der Produktion umfasst Technologien, die auf Basis von Daten Muster erkennen, Entscheidungen unterstützen oder Prozesse automatisieren, um industrielle Abläufe effizienter und intelligenter zu gestalten. Sie ist ein wichtiger Baustein der digitalen Transformation in der Fertigungsindustrie.
Dabei ist wichtig zu unterscheiden:
Machine Learning: Algorithmen erkennen Muster in historischen und aktuellen Daten und leiten daraus Prognosen oder Klassifikationen ab
Deep Learning: Neuronale Netze verarbeiten besonders komplexe Daten, beispielsweise Bilder, Sprache oder Sensordaten
Generative KI: Systeme erzeugen und verarbeiten Inhalte wie Texte, Zusammenfassungen, Dokumentationen oder Antworten auf Fachfragen
Computer Vision: Bildbasierte Systeme erkennen Objekte, Abweichungen und Qualitätsmängel
Im Kontext von Industrie 4.0 ergänzt KI die klassische Automatisierung um datenbasierte Mustererkennung, Prognosen und Entscheidungsunterstützung. Während automatisierte Systeme häufig nach definierten Regeln arbeiten, können KI-Modelle Zusammenhänge aus Daten ableiten und sich innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen an veränderte Muster anpassen.
Voraussetzung ist eine belastbare Datenbasis, beispielsweise aus ERP-, MES-, Sensor- und IoT-Systemen. Entscheidend ist dabei nicht allein die Datenmenge, sondern vor allem die Qualität, Aktualität, Verfügbarkeit und sinnvolle Verknüpfung der Daten.
Wie aktuell die Daten vorliegen müssen, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Während eine visuelle Qualitätskontrolle oder Anlagenüberwachung häufig Daten in Echtzeit benötigt, können für Prognosen, Dokumentenanalysen oder langfristige Optimierungen auch regelmäßige Datenaktualisierungen ausreichen.
KI kann Abweichungen und ungewöhnliche Muster erkennen, die in starr regelbasierten Systemen nur schwer abzubilden sind. Entscheidungen und automatisierte Reaktionen sollten jedoch innerhalb klar definierter Grenzen erfolgen und insbesondere bei kritischen Prozessen überwacht werden.
Warum KI zum Wettbewerbsfaktor in der Produktion wird – Treiber und Nutzen
KI in der Produktion ist kein Zukunftsthema mehr, sondern eine direkte Antwort auf die zentralen wirtschaftlichen und operativen Herausforderungen der Fertigungsindustrie.
Wirtschaftliche Treiber
Produzierende Unternehmen stehen unter hohem Druck: Der Fachkräftemangel erschwert die Sicherung von Erfahrungswissen, Energie- und Materialkosten erhöhen den Kostendruck und Kunden erwarten kurze Lieferzeiten sowie eine konstant hohe Qualität. In regulierten Branchen kommen umfangreiche Anforderungen an Dokumentation, Rückverfolgbarkeit und Prozesssicherheit hinzu.
Gleichzeitig wächst der Wettbewerbsdruck durch international agierende Anbieter, digitalisierte Vorreiter und Produktionsstandorte mit günstigeren Kostenstrukturen. Datenbasierte und KI-gestützte Anwendungen können dazu beitragen, Prozesse transparenter zu machen, Ressourcen gezielter einzusetzen und Entscheidungen fundierter zu treffen.
Konkreter Mehrwert von KI in der Fertigung
Bei geeigneten Anwendungsfällen kann künstliche Intelligenz bzw. Predictive Maintenance erhebliche Effekte erzielen. McKinsey nennt mögliche Reduktionen der Maschinenstillstandszeiten von 30 bis 50 Prozent. KI-gestützte Bildverarbeitung kann zudem definierte Oberflächenfehler, Abweichungen oder ungewöhnliche Muster automatisiert erkennen. Bei geeigneter Datenbasis und technischer Auslegung lassen sich Qualitätsprüfungen dadurch schneller und konsistenter durchführen.
Abhängig vom Anwendungsfall können aktuelle Analysen Entscheidungen beschleunigen und Mitarbeitende bei repetitiven oder informationsintensiven Aufgaben entlasten. Voraussetzung für messbare Verbesserungen sind klar definierte Ziele, geeignete Daten und eine konsequente Integration in die bestehenden Arbeits- und Produktionsprozesse.
Wie relevant das Thema inzwischen ist, zeigt eine repräsentative Bitkom-Befragung aus dem Jahr 2025: 42 Prozent der befragten deutschen Industrieunternehmen setzen KI bereits in der Produktion ein, weitere 35 Prozent planen oder diskutieren entsprechende Anwendungen. 82 Prozent sind der Ansicht, dass KI künftig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie sein wird (Bitkom).
Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI in der Produktion
KI entfaltet in der Produktion insbesondere dann einen messbaren Mehrwert, wenn sie für klar definierte, datenbasierte Anwendungsfälle eingesetzt wird. Je nach Einsatzgebiet unterstützt sie dabei, Abweichungen früher zu erkennen, Entscheidungen zu verbessern, Wissen schneller bereitzustellen oder einzelne Prozesse zu automatisieren. Die folgenden Anwendungen gehören zu den zentralen Einsatzfeldern in der industriellen Praxis:
Predictive Maintenance (Vorausschauende Instandhaltung)
Durch den Einsatz von KI in der prädiktiven Wartung sparen Unternehmen nicht nur Kosten, sondern steigern die Effizienz ihrer Produktionsprozesse erheblich. Durch die kontinuierliche Auswertung von Sensordaten erkennen ML-Modelle Abweichungen frühzeitig und prognostizieren den optimalen Wartungszeitpunkt. Das reduziert ungeplante Downtimes erheblich und ermöglicht eine gezielte Optimierung von Wartungsprozessen.
Predictive Quality & KI-gestützte Qualitätssicherung
Computer Vision ermöglicht eine präzise, schnelle und vollständig automatisierte Qualitätskontrolle. Oberflächenfehler, Maßabweichungen oder Anomalien werden in Echtzeit erkannt. Diese datenbasierten Analysen führen insbesondere in der Pharma-Verpackung oder Medizintechnik zu stabileren Prozessen und messbar besseren Ergebnissen.
Prozessoptimierung & adaptive Steuerung
KI-Modelle können Prozess- und Maschinendaten analysieren, Zusammenhänge zwischen Prozessparametern erkennen und Handlungsempfehlungen für die Optimierung ableiten. Je nach Anwendungsfall können sie beispielsweise dabei unterstützen, Energieverbrauch, Durchlaufzeiten oder Materialverluste zu reduzieren. Eine automatisierte Anpassung von Produktionsparametern erfordert jedoch klar definierte Grenzen, eine belastbare technische Integration und – insbesondere in regulierten Branchen – geeignete Kontroll- und Freigabemechanismen.
Supply Chain & Logistik-Intelligenz
KI-basierte Bedarfsprognosen, Bestandsoptimierungen und dynamische Disposition können für sorgen eine präzisere Planung entlang der gesamten Lieferkette sorgen. Die Integration in Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Management schafft durchgängige Transparenz und ermöglicht datenbasierte Analysen sowie fundierte Entscheidungen in Echtzeit.
Generative KI & Wissensagenten in der Produktion
Mit generativer KI auf Basis von Microsoft Azure lassen sich individuelle Wissensagenten für Produktions- und Serviceumgebungen entwickeln. Sie können auf freigegebene Quellen wie technische Dokumentationen, Wartungshandbücher, Prozessbeschreibungen oder Maschineninformationen zugreifen und Mitarbeitenden die darin enthaltenen Informationen über natürliche Sprache zugänglich machen.
Solche Assistenzsysteme können beispielsweise Fragen zu Anlagen und Arbeitsabläufen beantworten, Informationen für Schichtübergaben aufbereiten oder das Onboarding neuer Mitarbeitender unterstützen. Voraussetzung sind klar definierte Datenquellen, Zugriffsrechte und Prozesse zur Pflege und Qualitätssicherung der bereitgestellten Inhalte.
KI im Kundenservice & After-Sales (ILAI)
Der KI-basierte Serviceagent ILAI kann Kundenanfragen automatisiert aufnehmen, kategorisieren und in angebundene Service-, Ticket- oder ERP-Prozesse überführen. Mögliche Einsatzfelder reichen von allgemeinen Service- und Statusanfragen bis hin zu technischen Anliegen oder Ersatzteilprozessen. ILAI kann mehrsprachig eingesetzt und auf unternehmens- beziehungsweise branchenspezifische Inhalte ausgerichtet werden. Dadurch lassen sich Service-Teams bei wiederkehrenden Anfragen entlasten und Bearbeitungsprozesse beschleunigen.
DSGVO-konforme Offline-KI für sensible Fertigungsdaten
Für Unternehmen mit besonders hohen Anforderungen an Datensouveränität können KI-Modelle und zugehörige Anwendungen vollständig oder weitgehend (als Offline-KI) in der eigenen IT-Infrastruktur betrieben werden. Dadurch können sensible Dokumente und Unternehmensdaten verarbeitet werden, ohne sie an externe KI-Dienste zu übertragen. Mögliche Anwendungen sind beispielsweise die lokale Dokumentenanalyse oder die automatisierte Anonymisierung personenbezogener Inhalte. Ob eine Lösung regulatorische und datenschutzrechtliche Anforderungen erfüllt, muss anhand des konkreten Anwendungsfalls, der Architektur und der organisatorischen Maßnahmen bewertet werden.
Überblick der wichtigsten KI-Use-Cases in der Fertigung
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Use Case
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Nutzen
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Beispiel
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Predictive Maintenance
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Reduziert ungeplante Stillstände und Wartungskosten
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Überwachung von CNC-Spindeln im Maschinenbau
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Predictive Quality
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Senkt Ausschuss und erhöht First-Pass-Yield
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Computer Vision in MedTech- und Pharma-Produktion
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Prozessoptimierung
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Reduziert Energie- und Materialverbrauch
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Selbstoptimierende Parameter in der Prozessfertigung
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Supply Chain Intelligence
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Verbessert Planung und Bestandsführung
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Integration in Microsoft Dynamics 365 F&SCM
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Generative KI im Betrieb
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Beschleunigt Wissenszugriff und Dokumentation
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Wartungshandbücher und Schichtübergaben per Chat
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KI im Kundenservice (ILAI)
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Automatisiert Serviceprozesse und entlastet Teams
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Service-, Status- oder technische Kundenanfragen
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Offline-KI
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Sichert Datenhoheit in regulierten Branchen
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Lokale Analyse und Anonymisierung vertraulicher Dokumente
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Besonders wirkungsvoll können KI-Anwendungen sein, wenn sie nicht als isolierte Einzellösungen betrieben, sondern sinnvoll in bestehende ERP-, Daten-, Produktions- und Serviceprozesse eingebunden werden. Dafür braucht es neben technologischem Know-how auch ein tiefes Verständnis der fachlichen Abläufe, der vorhandenen Systemlandschaft und der gewünschten wirtschaftlichen Ziele.
Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Produktion
Viele Unternehmen arbeiten mit fragmentierten Datenlandschaften, heterogenen Altsystemen und uneinheitlicher Datenqualität. Gerade in bestehenden Brownfield-Umgebungen liegen relevante Informationen häufig in unterschiedlichen ERP-, MES-, Maschinen- und Dokumentationssystemen. Zusätzlich fehlt in vielen Unternehmen die notwendige Verbindung aus Fachprozesswissen, Datenkompetenz und technischer KI-Expertise. Dadurch fällt es schwer, geeignete Anwendungsfälle zu priorisieren und belastbare Anforderungen für die Umsetzung zu definieren.
Hinzu kommen Anforderungen an Datenschutz, Datensouveränität, Informationssicherheit und regulatorische Governance. Abhängig vom Anwendungsfall müssen unter anderem Vorgaben aus der DSGVO und dem EU AI Act berücksichtigt werden.
Nicht zuletzt spielt der Faktor Mensch eine entscheidende Rolle: Ohne aktives Change Management und klare Kommunikation fehlt häufig die Akzeptanz in der Belegschaft. Eine erfolgreiche KI-Einführung erfordert daher eine klare Daten- und Integrationsstrategie, messbare Ziele und KPIs sowie eine enge Verzahnung von Fachbereichen, IT, Organisation und Umsetzung.
Der collana Ansatz: KI, Daten und ERP aus einer Hand
Microsoft Dynamics 365 als ERP-Fundament für KI
Eine leistungsfähige ERP-Landschaft kann eine wichtige Daten- und Prozessbasis für KI-Anwendungen in der Produktion bilden. Dynamics 365 Business Central sowie Finance und Supply Chain Management liefern die strukturierten Daten, die KI-Modelle benötigen. Integrierte Copilot- und KI-Funktionen in Dynamics 365 können durch individuell entwickelte Anwendungen auf Basis von Azure AI Services ergänzt werden. Über Microsoft-Plattformdienste, APIs und Schnittstellen lassen sich diese Anwendungen gezielt in bestehende ERP- und Geschäftsprozesse einbinden.
Generative KI für Unternehmen – sicher und skalierbar
Auf Microsoft Azure lassen sich skalierbare Chatbots und Wissensagenten mit unternehmensgerechten Sicherheits-, Zugriffs- und Governance-Mechanismen umsetzen. Die konkrete Lösung kann so konzipiert werden, dass sie die Einhaltung relevanter Anforderungen aus Datenschutz und EU AI Act unterstützt (Microsoft). Je nach Systemlandschaft können die Lösungen an Plattformen wie SharePoint, Teams, Dynamics 365 oder Dokumentenmanagementsysteme angebunden werden. Dadurch wird freigegebenes Unternehmenswissen über eine zentrale, natürlichsprachliche Benutzeroberfläche zugänglich.
Offline-KI für hohe Anforderungen an Datenkontrolle
Für Unternehmen mit besonders hohen Anforderungen an Datenkontrolle implementiert collana lokale KI-Lösungen, die je nach Architektur On-Premises, in einer Private Cloud oder in abgeschotteten Umgebungen betrieben werden können. Mögliche Anwendungen sind unter anderem die lokale Dokumentenanalyse und die automatisierte Anonymisierung sensibler Inhalte.
Data Analytics & Business Intelligence
Mit Microsoft Fabric und Power BI lassen sich Daten aus ERP-, Produktions- und weiteren Quellsystemen zusammenführen und in Dashboards auswerten. Mögliche Kennzahlen reichen von OEE und Produktionsleistung bis zu Qualitäts-, Bestands- und Lieferkettenkennzahlen. Die Integration mit Dynamics 365 erleichtert es, strukturierte ERP-Daten in die Analyse einzubeziehen. Wie aktuell und belastbar die Auswertungen sind, hängt von der Qualität der Quelldaten und den gewählten Aktualisierungs- und Integrationsmechanismen ab.
Vorgehen: In 5 Schritten zur KI-gestützten Produktion
Der erfolgreiche Einstieg in KI-Systeme in der Produktion folgt einem klar strukturierten Vorgehen, das von der ersten Potenzialanalyse bis zum stabilen Betrieb reicht.
Strukturiert statt ergebnisoffen: collana beginnt nicht mit einer Technologieentscheidung, sondern mit einem klar umrissenen fachlichen Problem. Anwendungsfälle werden anhand ihres erwarteten Nutzens, ihrer Umsetzbarkeit und der vorhandenen Daten bewertet. So lässt sich früh entscheiden, welche Ideen weiterverfolgt werden sollten.
Der Einstieg in eine KI-gestützte Produktion erfolgt über eine KI-Potenzialanalyse und einen Use-Case-Workshop, in dem die wertschöpfendesten Anwendungsfälle gemeinsam mit den Fachbereichen identifiziert werden. Im Mittelpunkt steht dabei eine enge Zusammenarbeit zwischen Business, IT und Produktion.
Anschließend bewertet ein Datenreife-Check die vorhandene Infrastruktur im Hinblick auf Datenqualität, Schnittstellen und Systemlandschaft.
Auf dieser Grundlage kann ein klar abgegrenzter Proof of Concept umgesetzt werden. Er prüft, ob der ausgewählte Anwendungsfall mit den vorhandenen Daten technisch funktioniert und ob die zuvor definierten Qualitäts- und Erfolgskriterien grundsätzlich erreichbar sind.
Bei positiver Bewertung wird die Lösung zunächst unter realistischen Bedingungen pilotiert und anschließend schrittweise in die Produktivumgebung überführt. Abhängig vom Anwendungsfall erfolgt dabei die Anbindung an Dynamics 365, Microsoft 365, Datenplattformen oder weitere Produktions- und Unternehmenssysteme.
Im laufenden Betrieb werden Nutzung, Ergebnisqualität, technische Verfügbarkeit und Kosten überwacht. Je nach Art der Lösung können Modelle, Prompts, Datenquellen, Suchindizes oder Prozessregeln angepasst werden. Ein Nachtraining ist nur dann erforderlich, wenn es für das eingesetzte Modell und den konkreten Anwendungsfall sinnvoll ist.
Die eigentliche Transformation beginnt nicht mit einem einzelnen KI-Tool, sondern mit Prozessen und Daten, die digital zugänglich, konsistent und maschinenlesbar sind.
Branchenfokus – KI in Prozess- und diskreter Fertigung
Während in der Prozessfertigung vor allem regulatorische Anforderungen, kontinuierliche Prozesse und Rückverfolgbarkeit im Vordergrund stehen, liegt der Fokus in der diskreten Fertigung stärker auf Variantenvielfalt, Produktkonfiguration und serviceorientierten Geschäftsmodellen. Beide Bereiche profitieren jedoch gleichermaßen von datengetriebener Optimierung und intelligenter Automatisierung entlang der Wertschöpfungskette.
KI in der Prozessfertigung (Pharma, Life Sciences, Chemie)
In der Prozessfertigung kann KI beispielsweise dabei unterstützen, Batch- und Prozessdaten auszuwerten, Qualitätsabweichungen frühzeitig zu erkennen oder Optimierungspotenziale bei Material- und Energieeinsatz zu identifizieren. In regulierten Branchen kann sie außerdem die Recherche, Strukturierung und Vorbereitung von Dokumentationen unterstützen.
KI in der diskreten Fertigung (Maschinenbau, Medizintechnik)
In der diskreten Fertigung liegen mögliche KI-Anwendungsfelder unter anderem im Variantenmanagement, in der Angebots- und Produktkonfiguration, in der Qualitätsprüfung sowie im technischen Service. Besonders bei komplexen Maschinen, Anlagen und Stücklisten können datenbasierte Assistenzsysteme Mitarbeitende bei der Suche, Bewertung und Auswahl relevanter Informationen unterstützen.
KI in der Produktion in der Schweiz und im DACH-Raum
Unternehmen im DACH-Raum müssen beim Einsatz von KI unterschiedliche Anforderungen an Datenschutz, Informationssicherheit, Transparenz und Governance berücksichtigen. In der Schweiz gilt das Datenschutzgesetz auch für KI-gestützte Datenbearbeitungen. Bei Angeboten und Anwendungen innerhalb der EU können zusätzlich die Vorgaben des EU AI Act relevant werden. Welche Pflichten konkret gelten, hängt vom Anwendungsfall und der Rolle des Unternehmens ab.
Warum collana als KI-Partner für die Produktion?
Als Microsoft Solutions Partner for Microsoft Cloud verbindet die collana Gruppe KI- und Datenkompetenz mit Erfahrung in ERP-, Produktions- und Serviceprozessen. Dadurch werden KI-Anwendungen nicht isoliert betrachtet, sondern von Beginn an auf die vorhandenen Daten, Systeme und betrieblichen Abläufe abgestimmt.
Häufig gestellte Fragen zu KI in der Produktion
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