Mobile Datenerfassung in der Produktion zur Optimierung von Anlauf und Betrieb

Viele mittelständische Produktionsunternehmen können ihre Fertigung noch nicht vollständig automatisieren. Gleichzeitig eröffnen Fortschritte in Robotik und KI neue Möglichkeiten. Intelligente Mensch-Technik-Systeme verbinden menschliche Erfahrung mit digitalen Assistenzsystemen im Shopfloor. Sie unterstützen Mitarbeitende, erleichtern den Zugang zu Wissen und steigern Produktivität sowie Qualität –auch in gewachsenen Produktionsumgebungen.

ZF hat mit der Digital Manufacturing Platform (DMP) eine der umfassendsten digitalen Transformationen der Fertigungsindustrie umgesetzt. Innerhalb kurzer Zeit entstand ein global einheitliches Produktionsnetzwerk, das Prozesse standardisiert, Daten silos auflöst und End-to-End-Transparenz schafft – alles unter hoher Skalierbarkeit und agilem Tempo, selbst in herausfordernden Zeiten wie der Corona-Pandemie

Digitale Ursachenanalyse und gezieltes Change Management transformieren die Papierproduktion: Ein Schweizer Hersteller reduziert ungeplante Stillstände, spart 60 % Analysezeit ein und senkt die Kosten mithilfe innovativer digitaler Ansätze. Das Beispiel zeigt, welches Potenzial diese Strategie für Prozesseffizienz und Wettbewerbsfähigkeit hat –wer Manufacturing digital denkt, findet hier Ansätze mit hohem Potenzial.

Die Fertigungsindustrie hat große Fortschritte bei der Einführung von KI gemacht – doch meist bleibt es bei Pilotprojekten. Entscheidend wird nun, KI ganzheitlich entlang der Wertschöpfungskette zu verankern, um echte Wirkung zu erzielen: höhere Produktivität, stabilere Prozesse und weniger Ausschuss. Immer mehr Unternehmen entwickeln konkrete Anwendungsfälle und setzen diese um. KI wird damit vom Experiment zum festen Bestandteil operativer Exzellenz.

Smart Cutting kombiniert Digital Retrofit, Condition Monitoring und KI, um die Produktivität im industriellen Sägeschnitt zu steigern. Durch Echtzeit-Datenanalyse und Machine Learning werden Maschinenzustände überwacht, Anomalien erkannt und Materialklassifikation automatisiert – für mehr Effizienz, weniger Stillstand und höhere Produktqualität.

Während KI in Großunternehmen zunehmend etabliert ist, stehen mittelständische Unternehmen vor der Herausforderung, geeignete KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und erfolgreich umzusetzen. Durch die Kombination aus detaillierter Prozessanalyse, strukturiertem Kompetenzaufbau und systematischer Potenzialidentifikation konnten 21 konkrete KI-Einsatzmöglichkeiten identifiziert und mit einem Brandenburger Mittelständler validiert werden.