KI

Was einst als Vision auf der Hannover Messe begann, prägt heute zunehmend die industrielle Realität. Doch der Übergang von Pilotprojekten in die breite Anwendung ist noch nicht abgeschlossen. Mit KI erreicht die Entwicklung nun eine neue Stufe, während zugleich der Mensch stärker in den Mittelpunkt rückt. Diese Ausgabe beleuchtet den Wandel im Kontext neuer Ansätze – ob KI-Agenten, OT-Security, Plattformstrategien oder smarte Führung.

Die Smart Factory mit ihren KI-Anwendungen ist das neue Sinnbild wirtschaftlicher Leistungsfähigkeit. Klar definierte Abläufe, optimierte Prozesse und Roboter, die Einzelteile zu einem Ganzen fügen, prägen dieses Bild. Doch auch die intelligenteste Fabrik bleibt kein selbststeuerndes System. Menschen gestalten sie, treffen Entscheidungen, Prozesse und Prioritäten. Damit wird die Frage nach der Leistungsfähigkeit schnell auch zu einer Frage der Führung.

Trotz hoher KI-Investitionen arbeiten viele Fertigungsunternehmen noch mit Excel und isolierten Anwendungen. In diesem Beitrag erfahren Sie, warum veraltete IT-Architekturen zum Risikofaktor werden, wie Wertschöpfung direkt an der Maschine beginnt und welche Schritte nötig sind, um Fertigung flexibler, resilienter und zukunftssicher zu gestalten, von smarter IT bis zu erfolgreichem KI-Einsatz.

In der Elektronikfertigung treffen steigende Variantenvielfalt und volatile Lieferketten auf hohe Qualitätsziele. Damit Prozesse stabil und effizient bleiben, greifen KI-gestützte Systeme ein: Sie überwachen Materialflüsse, erkennen Abweichungen und planen Wartung vorausschauend. Das Autonomous Factory Concept von Panasonic weist den Weg zur adaptiven Produktion.

Künstliche Intelligenz wird mehr und mehr zum Herzstück von Industrie 4.0 – und macht aus klassischen Fabriken vernetzte, selbstoptimierende Smart Factories, in denen Maschinen, Produkte und Menschen permanent Daten austauschen. Unsere aktuelle Ausgabe zeigt praxisnah, wie Unternehmen KI heute schon in ihre Fertigung integrieren und welche Chancen sich dadurch für Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeit eröffnen.

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.

Mit der EU-weiten Einführung des digitalen Produktpasses steigt der Druck, einen transparenten und nachhaltigen Produktlebenszyklus zu schaffen. Bisher sind nur wenige Unternehmen informiert und darauf vorbereitet. Das sollte sich zügig ändern, damit Unternehmen nicht nur die steigenden regulatorischen Anforderungen und Erwartungen von Investoren, Kunden und Mitarbeitern erfüllen, sondern ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern können.

Digitale Technologien transformieren die Produktion, verändern Arbeitsplätze und definieren Wettbewerbsvorteile neu. Während die Landschaft der IT-Trends unübersichtlicher wird, müssen Unternehmen intelligente Strategien nutzen. Was sind die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen der Digitalen Transformation? Was bedeutet das für Digitalisierungsprojekte? Und welchen Unterschied macht hierbei die Unternehmensgröße?

Ramona Kühn ist seit Juni 2025 als Solution Expert AI bei handz.on tätig. Die Informatikerin bringt wissenschaftliche Erfahrung aus dem Bereich NLP mit und unterstützt den IT-Dienstleister in München bei der Beratung sowie Umsetzung von KI-Projekten. Neben strategischer Prozessbegleitung gehört auch die Durchführung von Schulungen zu ihren Aufgaben. Damit baut handz.on sein Leistungsangebot im Bereich Künstliche Intelligenz weiter aus.

KI ist in der Industrie vielfach fester Bestandteil der übergeordneten Digitalisierungsstrategie. Besonders Large Language Models wie ChatGPT-4o kommen dabei zum Einsatz. Doch gerade im produzierenden Gewerbe stellt sich die Frage, wie sich unternehmensspezifisches Wissen effizient in diese Systeme integrieren lässt. Denn so beeindruckend LLMs auch sind, der Zugriff auf wertvolles internes Know-how bleibt ihnen weitestgehend verwehrt.