Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann Maschinen die Fähigkeit geben, ihr Verhalten auf Basis von Erfahrungen zu verbessern. In der Industrie werden heute überwiegend Lösungen im Bereich des Machine Learning eingesetzt. Hierbei lernt der Computer aus Daten, ohne explizit für eine konkrete Aufgabe programmiert zu werden. Die KI ist in der Lage, Anomalien z. B. bei Maschinengeräuschen, Produktoberflächen) und Daten zu erkennen und dem Menschen zu signalisieren. Typische Anwendungsfälle liegen im Bereich der Werkerassistenz und Instandhaltung, bei denen schnell auf Abweichungen reagiert werden soll. Die Klassifizierung durch KI wird häufig im Bereich der Qualitätssicherung eingesetzt. Anwendungsfälle einer KI-basierten Prognose finden sich bisher überwiegend im Bereich Instandhaltung (Predictive Maintenance) bzw. Qualitätssicherung (Predictive Quality). Die Prognosefähigkeit wird aber auch im Bereich der Ressourcenplanung eingesetzt (z. B. Prognose von Auftragsendeterminen, Rüstzeiten, Maschinen- und Personalverfügbarkeiten etc.).

FORCAM ENISCO gewinnt Bronze in Kategorie Konnektivität Factory Innovation Award 2026 | Anbieter | KI-ready Produktionsdaten für die Smart Factory

KI in der Produktion ist nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten. Mit AC4DC schafft FORCAM ENISCO eine skalierbare Datenplattform, die Produktionsdaten aus Maschinen, MES- und ERP-Systemen semantisch harmonisiert und in Echtzeit verfügbar macht. So entsteht eine einheitliche Datengrundlage für Analysen, Automatisierung und KI-Anwendungen – standort- und systemübergreifend.

QAD | Redzone gewinnt Silber in Kat. Künstliche Intelligenz Factory Innovation Award 2026 | Anbieter | KI automatisiert den Einkauf nach Bestellung

Viele Einkaufsabteilungen kämpfen nach der Bestellung mit hohem manuellem Aufwand. Bestellbestätigungen, Liefertermine, Versanddokumente und Rechnungen werden häufig per E-Mail und Tabellen verwaltet. Das kostet Zeit, erhöht das Fehlerrisiko und belastet die Lieferfähigkeit. Der Procurement Champion von Champion AI automatisiert den gesamten Prozess, kommuniziert direkt mit Lieferanten und synchronisiert relevante Daten mit dem ERP-System.

Universität Potsdam gewinnt Silber in Kategorie KI Factory Innovation Award 2026 | Forschung | Die selbstlernende Fabrik: KI entscheidet mit

Die selbstlernende KI-Fabrik der Universität Potsdam verbindet Maschinen, Prozesse und Unternehmensplanung zu einem durchgängigen Entscheidungssystem. Statt lediglich Daten auszuwerten, erkennt die KI Zusammenhänge über Systemgrenzen hinweg, simuliert Handlungsoptionen und optimiert Abläufe autonom. So entsteht eine neue Ebene der Entscheidungsunterstützung für die industrielle Produktion.

PSI gewinnt Gold in Kategorie Künstliche Intelligenz  Factory Innovation Award 2026 | Anbieter | Verständliche KI für Sequenzierung & Scheduling

Mit dem Factory Innovation Award 2026 in Gold wurde PSI für seine KI-gestützte MES-Lösung ausgezeichnet. Die Technologie kombiniert adaptive, prädiktive und generative KI, um komplexe Sequenzierungs- und Scheduling-Aufgaben in der diskreten Fertigung zu optimieren. Im Interview erläutert Dr. Tobias Gerken, wie die Lösung Produktionsabläufe verbessert, Transparenz schafft und Anwender durch nachvollziehbare KI-Entscheidungen unterstützt.

tesa gewinnt Gold in Kategorie Digitale Transformation  Factory Innovation Award 2026 | Anwender | Digitale Plattform fördert effiziente Meetings

Zeitintensive Meetings mit hohem Abstimmungsaufwand: mit diesem Hemmschuh sehen sich viele Unternehmen konfrontiert. tesa setzt dem eine standardisierte Steuerungsplattform entgegen, die eine einheitliche Governance bis zur Managementebene ermöglicht – klare Rollen und KPIs reduzieren Reibungsverluste deutlich. Für diese Innovation wurde tesa bei den Factory Innovation Awards mit Gold in der Kategorie „Digitale Transformation“ ausgezeichnet.

Der neue Kollege im Shopfloor KI-Assistenzsysteme stärken Fachkräfte im Mittelstand

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.

Vom KI-Pilot zur Produktiv-KI Stabile Plattformen sichern den Praxiserfolg

Viele Industrieunternehmen starten derzeit AI-Initiativen im Shopfloor. Doch zahlreiche Projekte bleiben im Pilotstatus stecken. Der Grund liegt selten im Algorithmus, sondern in instabilen Plattformen, unharmonisierten Produktionsdaten und mangelnder Akzeptanz im Werk. Der Beitrag zeigt, warum stabile Architektur, Datenkonsistenz und Vertrauen im Shopfloor entscheidend sind, damit AI den Weg aus Pilotprojekten in den produktiven Betrieb findet.

Smart Manufacturing und KI-gestützte Führung Wie sich mit der intelligenten Fabrik auch Leadership wandelt

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.

KI und outcome-basierte Geschäftsmodelle Vom Stolperstein zum Erfolgsfaktor

„Beherrschtes Risiko übersetzt sich in Marge” – industrielle KI revolutioniert diesen Leitsatz. Von CapEx zu OpEx: Geschäftsführer werden Infrastrukturgaranten. Datensouveränität schafft Vertrauen. Predictive Maintenance und digitale Zwillinge meistern Marktrisiken. Digitale Modelle scheitern an Haltung, nicht Technik. Acht Stolperfallen zeigen den Weg zur Wertschöpfung.

Visuelle Anomalieerkennung in der industriellen Praxis Few-Shot Learning und Human-in-the-Loop machen KI praxisreif

Visuelle Anomalieerkennung gilt als Schlüsseltechnologie für die Qualitätssicherung in der Industrie. Doch hohe Datenanforderungen und komplexe Anpassungen erschweren den Praxiseinsatz. Neue KI-Ansätze wie Few-Shot Learning und Human-in-the-Loop kombinieren Effizienz mit Flexibilität und ermöglichen eine nahtlose Verbindung zwischen Forschung und industrieller Anwendung –ein wichtiger Schritt hin zu robusten, selbstlernenden Qualitätssystemen.