Der Nutzen industrieller KI-Workflows
»KI vereinfacht und beschleunigt die Digitalisierung«
In der Industrie kann KI, wenn sie richtig implementiert und genutzt wird, viel Komplexität aus der Digitalisierung herausnehmen. Norman Hartmann, CEO von Workerbase, erläutert die Hintergründe und beschreibt, wie Unternehmen sinnvolle KI-Workflows einführen können und was sie dabei beachten müssen.
Wie verändert KI die Digitalisierung in der Industrie?
KI macht Digitalisierung deutlich einfacher und wesentlich schneller. Viele denken noch an ERP-Projekte, die sich über Monate oder Jahre ziehen. Die Realität sieht inzwischen anders aus: Integrationen dauern nur noch Minuten, und erste Ergebnisse lassen sich in wenigen Wochen erreichen. Dabei nimmt KI einen großen Teil der Komplexität aus der Digitalisierung heraus. Unternehmen müssen nicht mehr lange planen, sondern können direkt starten, testen und Schritt für Schritt erweitern.
Was sind Beispiele für konkrete KI-gestützte Workflows, die sich heutzutage erstellen lassen?
Praktisch jeder Workflow lässt sich mittlerweile mit KI abbilden. Die Technologie kann Arbeitsprozesse allein aus einem Handyvideo erkennen oder per Spracheingabe erstellen. In der Wartung geht es um automatisch ausgelöste Instandhaltungen auf Basis von Maschinendaten. In der Qualitätssicherung entstehen automatische Dokumentationen und Auswertungen von Abweichungen. In der internen Logistik lassen sich Abläufe wie die Just-in-Time-Materialbereitstellung digital planen, und bei einer Umrüstung unterstützt KI mit automatischen Anweisungen, Werkzeugkoordination und Fehlervermeidung. Prozesse, die früher mit hohem Aufwand modelliert werden mussten, entstehen heutzutage in Minuten.
Was unterscheidet erfolgreichen KI-Einsatz von gescheiterten Experimenten?
Viele Unternehmen verlieren sich in Pilotprojekten, die nicht skalierbar sind. Häufig liegt das daran, dass Projekte ohne Struktur und ohne klaren Mehrwert gestartet werden. Erfolgreich wird KI dann, wenn sie dort eingesetzt wird, wo sie tatsächlich Wirkung entfaltet, und wenn sie in die reale Produktionsumgebung eingebettet wird. Das heißt: Die Systeme müssen mit den bestehenden Prozessen und Datenquellen sowie dem Wissen der Mitarbeitenden verbunden werden. Ohne diese Kontextualisierung funktionieren KI-Lösungen in der Industrie nicht zuverlässig. Mit der richtigen Plattform lassen sich jedoch Aufgaben, die früher viele Stunden erfordert haben, in wenigen Minuten erledigen.
Welche Rolle spielt Governance in der Industrie?
Die industrielle Produktion erlaubt keine Fehler: eine Minute Bandstillstand kann schnell vierstellige Beträge kosten. Damit KI in dieser Umgebung zuverlässig funktioniert, braucht es nicht nur robuste, auf Industrie spezialisierte Technologie, sondern ebenso verlässliche organisatorische Strukturen. Genau hier setzt Governance an. Sie schafft die Rahmenbedingungen, unter denen KI stabil, sicher und vor allem skalierbar betrieben werden kann.
Governance entscheidet häufig darüber, ob ein KI-Projekt über den Piloten hinauskommt oder später scheitert. Ohne klare Zuständigkeiten, verständliche Regeln und abgestimmte KPIs entstehen schnell Insellösungen, redundante Abläufe oder doppelte Datenbestände. Das sind Probleme, die besonders in größeren Organisationen auftreten können, wenn jede Einheit eigene Wege geht. Sobald Unternehmen mehrere Werke oder viele Systeme koordinieren müssen, braucht es eine Instanz, die darauf achtet, dass nicht jeder alles neu erfindet und dass Datenflüsse konsistent bleiben. Erst diese strukturelle Klarheit macht es möglich, KI-Lösungen über einzelne Pilotbereiche hinaus zu etablieren und langfristig zu nutzen.
Welche Fehler machen Unternehmen bei der Digitalisierung?
Ein typischer Fehler ist der falsche Einstieg: wenn der erste Anwendungsfall keinen unmittelbaren Mehrwert für die Mitarbeitenden bringt, entsteht keine Akzeptanz, und ohne Akzeptanz funktioniert keine digitale Lösung dauerhaft. Ein zweiter Fehler besteht darin, auf Systeme zu setzen, die nicht skalierbar sind. Sie führen zu Insellösungen, die sich technisch kaum erweitern lassen und später teuer korrigiert werden müssen. Ein dritter – und meiner Meinung nach der größte – Fehler ist, gar nicht erst zu starten. Viele Unternehmen glauben, Digitalisierung sei aufwendig und riskant, obwohl moderne KI-basierte Systeme heutzutage sehr schnell zu integrieren sind. Das eigentliche Risiko liegt inzwischen darin, digital abgehängt zu werden.
Wichtig ist außerdem ein sauberer Change-Prozess. Auch wenn Integrationen technisch oft in wenigen Stunden erledigt sind, brauchen Veränderungen im Arbeitsalltag Zeit. Wenn ein erster Use-Case spürbar Mehrwert am Shopfloor bringt, kann der Change schrittweise weitergehen: testen, lernen, erweitern. Erst diese Kombination aus richtigem Use Case, Skalierbarkeit und gut begleitetem Wandel garantiert, dass Digitalisierungs- und KI-Projekte nachhaltig sind.
Was müssen Unternehmen beachten, wenn sie einen Use Case auswählen?
Oft wird versucht, ein Problem für eine bestimmte Lösung zu finden, statt die Lösung für ein reales Problem. Erfolgreich sind Use Cases, die Mitarbeitenden sofort helfen und den Alltag spürbar erleichtern. Die Einführung muss einen direkten Nutzen am Shopfloor bringen und darf sich nicht nur an Managementzielen orientieren. Werden Probleme isoliert gelöst, entstehen technische Inseln. Die bessere Herangehensweise lautet: ein tatsächliches Problem adressieren, eine Lösung wählen, die skalierbar ist, die relevanten KPIs definieren, Zuständigkeiten klären und dann Schritt für Schritt lernen und erweitern. So entsteht vom ersten Moment an Mehrwert – und gleichzeitig bleibt die Möglichkeit erhalten, darauf aufzubauen.
Was sind die messbaren Ergebnisse eines sinnvollen Digitalisierungs- und KI-Ansatzes?
Wenn KI auf einer soliden digitalen Basis integriert wird, entsteht eine lernfähige Umgebung. Die Systeme gleichen sich kontinuierlich mit historischen Daten ab und verbessern Prozesse fortlaufend. Die Ergebnisse sind klar messbar. Unternehmen berichten von deutlich reduzierten Stillstandszeiten, schnelleren Reaktionen bei Problemen und spürbarer Produktivitätssteigerung. Ein Beispiel ist die Implementierung einer Connected-Worker-Plattform, mit der die Stillstandszeit eines Fahrradproduzenten um 35 Prozent innerhalb weniger Wochen verringert werden konnte. Diese Ergebnisse sind nachhaltig, weil sie auf einer skalierbaren Plattform und einem sinnvollen Anwendungsfall beruhen.
Die Fragen stellte Andreas Knoll.
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