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.).

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.

Explainable AI – XAI Damit KI nicht nur clever klingt, sondern auch im Business funktioniert

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Europas Unternehmen investieren massiv in KI. Doch viele KI-Projekte bleiben in der Pilotphase stecken. Nicht, weil die Systeme schlecht sind, sondern weil sich ihre Ergebnisse niemand erklären kann. „Der Algorithmus hat’s gesagt“ ist keine Basis für teure Entscheidungen. Backwell Tech hat eine KI entwickelt, die nicht nur schlau, sondern auch nachvollziehbar ist. Nur so wird KI zum Marktvorteil.

„KI ersetzt keine Erfahrung – sie macht sie skalierbar!“ Im Gespräch mit Jürgen Schön, Head of Manufacturing Industry GTM EMEA bei ServiceNow

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.

Eine menschenzentrierte Revolution in der Fertigung Vertrauen, Führung und Human by Design im Zeitalter von Agentic AI

Mit dem Eintritt der Fertigung in die Industrie 4.0 verändert der Einsatz von KI und agentenbasierten Technologien die Produktion, die Qualitätskontrolle und die Dynamik der Belegschaft. Der wahre Wert dieser Innovationen liegt jedoch in ihrer Fähigkeit, das menschliche Potenzial zu verstärken, anstatt es zu ersetzen. Ein menschenzentrierter Ansatz ist für die erfolgreiche Integration von KI und agentenbasierten Technologien in der Fertigung unerlässlich.

Souveräne Technologie für kürzere Produktentwicklungszyklen Wie domänenspezifische generative KI Prozesse beschleunigt und Risiken minimiert

Die Automobilindustrie in Europa steht unter Druck: Kürzere Entwicklungszyklen treffen auf zunehmende Systemkomplexität, während regulatorische Anforderungen steigen. Die präzise, möglichst fehlerfreie Verknüpfung von Anforderungen mit Systemarchitektur und Tests wird dabei anspruchsvoller. Konventionelle Methoden stoßen an ihre Grenzen. Domänenspezifische generative KI kann kritische Engineering-Prozesse entlang des V-Modells beschleunigen und Designqualität verbessern.

KI-Potenziale im Mittelstand Von der systematischen Analyse zur praktischen Umsetzung

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.

Human-Centered Revolution in Manufacturing Trust, leadership, and human ingenuity in the age of Advanced AI

As manufacturing enters the Intelligent Age, the adoption of AI and agentic technologies is transforming production, quality control, and workforce dynamics. However, the true value of these innovations lies in their ability to amplify human potential rather than replace it. A human-centered approach is essential for successful AI and agentic integration in manufacturing, beginning with the imperative to build trust as the foundation for change.

EU AI Act verlangt klare Regeln für Unternehmen Neue EU-Verordnung fordert Risikoanalyse, Dokumentation und Schulung

Der AI Act schafft den weltweit ersten Rechtsrahmen für den Einsatz künstlicher Intelligenz. Unternehmen müssen ihre Systeme prüfen, Risiken einstufen und Prozesse an neue Dokumentations- und Transparenzpflichten anpassen. Besonders Hochrisiko-Anwendungen wie KI in Kreditvergabe, Recruiting oder kritischen Infrastrukturen stehen im Fokus. Wer frühzeitig handelt, sichert nicht nur Compliance, sondern auch Vertrauen und Wettbewerbsfähigkeit.

KI im Kundenservice: Wissen effizient nutzen Warum Standard-LLMs nicht genügen und wie KI den After-Sales neu definiert

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.