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Digitalisierung im Mittelstand

»KI muss wirklich gewollt sein«

Dietmar Goericke
Dipl.-Ing. Dietmar Göricke, Mitglied des Forschungsbeirates der Plattform Industrie 4.0: »Wir dürfen uns mit Überregulierung keine Knüppel zwischen die Beine werfen.«
© VDMA

»Für viele KMU kommt das Thema KI noch zu früh, da schlicht die digitalen Grundlagen fehlen«, sagt die Plattform-Industrie-4.0-Untersuchung „Künstliche Intelligenz zur Umsetzung von Industrie 4.0 im Mittelstand“.

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Die 10 wichtigsten Erkenntnisse zu KI im Mittelstand

Markt&Technik spricht mit Forschungsbeirat Dietmar Goericke: Wie können kleinere Fertiger KI-Projekte anpacken?

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Herr Goericke, was sind für Sie die wichtigsten Erkenntnisse der Publikation, gab es Überraschungen?

Dietmar Goericke: Keine Überraschungen. Die Studie bestätigt das vorhandene Bauchgefühl: Künstliche Intelligenz hat ohne Frage eine hohe Bedeutung für den Mittelstand. Doch die KMU, und 90 Prozent unserer Mitglieder haben weniger als 250 Mitarbeiter, wissen nicht, was sie mit KI wirklich machen können. Es fehlt nicht nur an Ressourcen, sondern vor allem an Know-how und Wissen. Jetzt ist es wichtig, den konkreten Nutzen von KI besser herauszustellen, um KI im Mittelstand wirklich zu puschen.

Wo sehen Sie die größten Schwierigkeiten und Bedarfe von KMUs?

Der Fachkräftemangel trifft KMUs besonders hart, Talente gehen lieber zu Bosch oder Siemens. Es fehlen in kleinen Unternehmen schlicht Experten, Leute, die sich mit KI und Analytics auskennen. Mit der mangelnden Expertise entstehen Zweifel, was mit der vorhandenen, aber deutlich geringeren Datenbasis gemacht werden kann, und ob die Datenqualität für KI überhaupt ausreicht. Dazu kommt, dass viele KMUs noch mit der grundlegenden Digitalisierung kämpfen und das Thema Datensicherheit sehr kritisch beäugen. Maschinenbauer legen Wert auf Standardisierung, Normung und Regularien – sind diese noch nicht exakt vorhanden, entsteht Unsicherheit. Dazu kommt: Der Mittelstand arbeitet immer am Anschlag. KMUs haben selten Forschungsabteilungen, sie arbeiten extrem orientiert am Kunden, oft in Losgröße 1. Da bleibt oft keine Zeit, sich vorrausschauend zu engagieren. Mit Blick auf den internationalen Wettbewerbsdruck muss sich das schnell ändern.

Was raten Sie KMUs, um die genannten Hürden zu überwinden?

Die Firmen müssen sich externe Unterstützung holen, netzwerken. Sich an Kompetenzzentren wenden kann extrem hilfreich sein, die gibt es überall in Deutschland. Der VDMA und die Plattform Industrie 4.0 bieten Austauschformate, helfen dabei Partnerschaften zu initiieren. Mit der Startup Machine beispielsweise können sich KMU recht unkompliziert Kompetenz ins Haus holen. Viele Hochschul- oder Fraunhofer-Initiativen suchen Industriepartner, frei nach dem Motto ‚Habe Idee, suche Anwender‘.

Ein zweiter wichtiger Punkt ist, nicht auf einmal den großen Wurf für das gesamte Unternehmen landen zu wollen. Klein anfangen, einen einzelnen optimierungsbedürftigen Prozessschritt auswählen und anfangen, sich mit dem Thema KI zu beschäftigen. Von unten beginnen zu wachsen. Wenn grundlegende Bereiche im Mittelstand noch gar nicht digitalisiert sind, hilft auch keine KI.

Auf den fünf Stufen der Industrie-4.0-Readiness rangiert der durchschnittliche deutsche Maschinenbauer zwischen 2 und 3, Anfänge sind also vorhanden. Zwar fehlt zweifelsohne eine bruchlose, digitale Infrastruktur, doch mit Einzelinitiativen kann gestartet werden. Den Firmen muss der Nutzen von Digitalisierung und KI noch deutlicher gezeigt werden, damit sie Daten, Wissen und den Umgang damit kontinuierlich aufbauen. Genau dafür braucht es die genannten Unterstützungsformate. Wenn die KI einmal implementiert ist, können die KMUs alleine laufen.

Ein Problem sind die geringeren Datenmengen in kleinen Unternehmen. Wie kann KI trotzdem erfolgreich eingesetzt werden?

Die Daten sind auch in kleinen Unternehmen vorhanden, jedoch meist nicht sortiert oder kategorisiert. Für eine höhere Fallzahl können Daten zwischen verschiedenen Partnern geteilt oder eigene Datensätze mit virtuellen Daten angereichert werden. Für das Teilen braucht es natürlich souveräne, sichere Datenräume mit strengen Compliance-Vorgaben. Der freie Datenaustausch muss ein Geben und Nehmen sein. Und auch ohne große Datenmengen gibt es Möglichkeiten, mit KI zu arbeiten, z. B. mit der Methode des Reinforcement Learning.

Bei den sicheren Datenräumen denken Sie an Gaia-X?

Gerade bei Produktionsdaten bin ich sehr optimistisch, da kann Gaia-X gut funktionieren. Die europäische Dateninfrastruktur steckt viel Aufwand in Standardisierung und Normung. Auch der VDMA ist sehr aktiv, die aus Brüssel kommenden EU-Normen umzusetzen. Die Regeln müssen handhabbar und nützlich bleiben – und nicht nur Schranken sein. Viele haben bei KI als Worst Case den maximal schadenden Terminator im Kopf. Dabei geht es Anwendungen der künstlichen Intelligenz um den größtmöglichen Nutzen. Wir dürfen uns mit Überregulierung keine Knüppel zwischen die Beine werfen, dann geraten wir gegenüber China oder den USA ins Hintertreffen.


  1. »KI muss wirklich gewollt sein«
  2. ..."nichts muss perfekt sein."

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