Foto: Fraunhofer IESE Kleinen und mittleren Unternehmen fehlt es oft an Ressourcen, um die Potenziale von künstlicher Intelligenz in der Produktion zu heben. Ein Projekt des Fraunhofer IESE hilft 40 Prozent der mittelständischen gewerblichen Unternehmen nutzen bereits KI, weitere 21 Prozent planen dies. Das zeigt eine Befragung der Hochschule Karlsruhe (2025) unter 512 Unternehmen mit 20 bis 500 Beschäftigten. Indes: Es profitieren vor allem größere Betriebe – und hauptsächlich die Bereiche Marketing und Vertrieb. In der Produktion oder bei der Entwicklung eigener smarter Produkte setzt nur ein kleiner Teil der Unternehmen KI ein. Zudem fehlt vielen ein strategischer Blick auf künftige Anwendungsfelder. KI in der Produktion – viele geeignete Anwendungsfelder Doch gerade in der Produktion birgt KI großes Potenzial. Sven Theobald, ProzessmanagementExperte am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE, nennt ein paar Beispiele: • Arbeits- und Produktionsplanung: KI optimiert den Ressourceneinsatz zur Erfüllung von Lieferterminen. • Qualitätssicherung: Die KI erledigt Sichtprüfung und Oberflächenkontrolle. • Produktionsfluss: Sensor-KI erkennt Bauteile und sortiert sie. • Zustandsüberwachung & Predictive Maintenance: Die KI analysiert Maschinendaten, erkennt Störungen und sagt Wartungsintervalle voraus. Foto: Gorodenkoff – stock.adobe.com Mehr Infos zu den Chancen von KI in der Produktion und zum Projekt KI4KMU unter: SVEN THEOBALD, FRAUNHOFER IESE, KAISERSLAUTERN „ Es macht keinen Sinn, KI einzuführen, nur weil es KI ist. Erst wenn klarer Business Value da ist, kann ein überzeugender Nutzen entstehen“ So lohnt sich KI T E X T ELKE BIEBER • Prozessoptimierung: Die KI wertet Prozessdaten aus und identifiziert Abweichungen. • Arbeitsschutz: KI-Kamerasysteme prüfen, ob Personen Schutzkleidung tragen oder Gefahrenbereiche betreten. Dennoch tun sich viele kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU) schwer, KI-Projekte zu starten. Zu groß ist die Belastung durch das Tagesgeschäft, zu unklar der Weg vom Hype zum echten Nutzen. Das Forschungsprojekt „KI4KMU-RLP“ begleitet rheinland-pfälzische Unternehmen durch alle Projektstufen – von der Potenzialanalyse bis zum sogenannten Demonstrator, einer prototypischen Lösung. KI kostet – die typischen Investitionshürden Oft fehlt es in der Praxis an einer Datenbasis: „Dazu müssten erst mal Maschinen digitalisiert werden“, sagt Theobald. Auch KI‑ oder Data‑ Science‑Know-how ist im Mittelstand rar. Und solange die Wirtschaftlichkeit eines KI-Projekts unklar bleibt, zögern viele Unternehmen, Geld zu investieren. Tipp: KI nicht als Selbstzweck sehen Theobald empfiehlt einen nüchternen, strukturierten Ansatz: • Geschäftsziele zuerst definieren, erst dann notwendige Daten und mögliche Technologien bestimmen. • Früh Machbarkeitsanalysen durchführen – häufig zeigt sich: Die Datenbasis reicht noch nicht oder eine Software‑Lösung erfüllt den Zweck ebenso gut. KI im Alltag: Dos & Don’ts ✓ Im Betrieb eignet sich KI für Schichtplanung, Mailentwürfe, Wissenssuche, Protokolle oder erste Textfassungen. ✓ Pilotteams können neue Werkzeuge testen. Stehen Datenschutz und Nutzen fest, folgt ein strukturierter Roll-out. ✓ Auch privat hilft KI beim Schreiben, Übersetzen oder Recherchieren. × KI liefert Fehler – der Mensch haftet. Deshalb ist ein sorgfältiger Ergebnis-Check Pflicht. × Nicht genehmigte KI (Schatten-KI) birgt Risiken wie Datenlecks. Zudem gehören interne Informationen nicht in frei zugängliche Tools. × Im Gesundheitsbereich ersetzt KI keine medizinische Beratung – zu unklar ist, worauf die KI-Empfehlungen der Chatbots beruhen. KI kann entlasten – verantwortlich bleibt der Mensch. Vorsicht! ENTSCHEIDEN & GESTALTEN T I P P • Erwartungen klar formulieren: Welche Genauigkeit muss die KI erreichen, damit sie praktikabel ist? • Make-or-buy prüfen: Oft existieren bereits Lösungen, die sich testen und anpassen lassen. • Bei Eigenentwicklungen klein starten: Ein „Minimum Viable Product“ (funktionsfähiger Prototyp) dient dabei als Basis, die weiter ausgebaut wird. • Organisation und Mitarbeitende mitnehmen: Neue Tools müssen zu Prozessen passen und akzeptiert werden. Das mit 1,5 Millionen Euro geförderte Projekt „KI4KMU-RLP“ stellt bis Ende 2026 rund zwei Dutzend Praxisbeispiele bereit. Diese sollen Unternehmen aus Rheinland-Pfalz dazu inspirieren, Potenziale im eigenen Betrieb zu erkennen. 28 e i n s 2 0 2 6 29 STANDORT RHEINLAND-PFALZ KI IN DER PRODUKTION
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