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-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.

Innovation, Digitalisierung und KI im Maschinenbau Im Gespräch mit Prof. Dr. Oliver Amft, Institutsleiter bei Hahn-Schickard

Hahn-Schickard und das IMIT Villingen sind Innovationsmotoren für Mikrosystemtechnik und Digitalisierung. Mit Hightech-Lösungen in Bereichen wie Sensorik, Embedded Systems, KI und digitaler Medizin unterstützen sie Unternehmen – vom Start-up bis zum Großkonzern – entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Forschung trifft Praxis – regional verankert, international vernetzt.

Best-of FI Award 2025: EDAG Engineering GmbH „Automatisierung aus einer Hand“ – Sieger Plattformen für die vernetzte Fabrik (Anbieter)

In der Entwicklung von Produkten und Produktionsprozessen arbeiten verschiedene Fachdisziplinen mit spezialisierten Tools. Die Plattform von EDAG integriert Daten aus CAD, Simulation, den Entwicklungsprozessen und dem Projektmanagement in einer gemeinsamen Umgebung. Damit hat das Unternehmen den Preis für die innovativste Plattform gewonnen. Lesen Sie hier mehr über die USPs.

Best-of FI Award 2025: software4production GmbH „Störungsrobuste Produktionsplanung“ – Finalist Künstliche Intelligenz (Anbieter)

Die KI-basierte Multiressourcenplanung von software4production löst das Problem der dynamischen PPS durch eine flexible Echtzeitplanung. Termintreue, Durchlaufzeiten, Auslastung und Bestände werden so nachhaltig verbessert. Erfahren Sie hier, was die Lösung des Traditionsunternehmens noch alles kann und was ihre USPs sind. Beim Factory Innovation Award 2025 ist S4P als Finalist hervorgegangen.

KI-gesteuerte Qualitätskontrolle durch autonome Teams Einblicke in die digitale Zukunft am Beispiel der Zellstoff- und Papierindustrie

Wie könnte eine Vision für die Fabrik der Zukunft aussehen, in der die Fähigkeiten von Mitarbeitern und Anlagen digital erweitert werden? Die Qualitätskontrolle der Zukunft basiert auf KI-gesteuerten Prozessen, die eine höhere Betriebseffizienz in den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Sicherheit ermöglichen. Ein menschenzentrierter Digitalisierungsansatz sollte sich in erster Linie auf die Verbesserung der Arbeitsabläufe und die Schulung der Mitarbeiter konzentrieren.

So hilft KI beim Performance- und Risikomanagement Verbesserung der Flexibilität bei Marktveränderungen

Die Wirtschaftslandschaft unterliegt ständigen Schwankungen und Veränderungen, was Unternehmen vor die Herausforderung stellt, rasch fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei ist es von entscheidender Bedeutung, zwischen internen Faktoren und externen makroökonomischen Einflüssen zu unterscheiden. Eine „Outside-In-Perspektive“, unterstützt durch Künstliche Intelligenz, kann hierbei eine entscheidende Rolle spielen.

Predictive Maintenance in der Fertigung Eine solide Architektur als Basis für die datengestützte Optimierung

In der Industrie ist die Reduzierung von Ausfallzeiten ein wichtiger Wettbewerbsfaktor. Ungeplante Ausfälle verursachen hohe Kosten in Form von Lieferverzögerungen, Vertragsstrafen und Umsatzverlusten. Dank umfangreicher Datenströme, IoT-Systeme und der Integration moderner KI-Technologien – zusammengeführt im Ansatz der Predictive Maintenance – können Unternehmen Wartungsprozesse optimieren und dadurch ungeplante Stillstandszeiten minimieren.