KI in der Produktion
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KI in der Produktion: sechs Anwendungen, die sich im Mittelstand rechnen

KI in der Produktion und Fertigung: Sichtprüfung, Wartung, Planung, Wissenssicherung. Was im Mittelstand funktioniert, was es braucht und was 2027 gilt.

von Christoph WeingärtnerVeröffentlicht am 1. Oktober 202610 Min. Lesezeit

Leuchtende Fabrik-Silhouette mit Prüfauge über der Fertigungslinie als Sinnbild für KI in der Produktion

KI in der Produktion bedeutet, dass Software mit künstlicher Intelligenz Fertigungsdaten, Bilder oder Dokumente auswertet und daraus Entscheidungen vorbereitet: Ist dieses Teil fehlerhaft? Wann fällt diese Maschine wahrscheinlich aus? Welche Einstellung reduziert Ausschuss? Im Mittelstand fängt es aber oft viel einfacher an, nämlich mit dem Wissen, das in Handbüchern und Köpfen steckt.

Dieser Artikel gehört zu meinem Leitfaden KI im Unternehmen einführen. Er zeigt sechs Anwendungen, sortiert danach, wie schnell sie in einem mittelständischen Betrieb umsetzbar sind, und erklärt, was Sie für jede brauchen.

Wo die Industrie bei KI steht

Laut Statistischem Bundesamt nutzten 2025 26 % der Unternehmen in Deutschland KI. Unter den Anwendern setzen 23 % maschinelles Lernen im engeren Sinn ein, nur 6 % Technologien für autonome Bewegungen von Maschinen. Der größte Teil der KI-Nutzung findet also nicht am Roboterarm statt, sondern bei Texten, Bildern, Sprache und Daten. Genau dort liegt für viele Produktionsbetriebe auch der schnellste Einstieg.

Sechs Anwendungen, sortiert nach Einstiegsreife

Sofort machbarvorhandene Dokumente genügen

Wissenssuche in Handbüchern, Prüfberichten und Wartungsprotokollen
Arbeitsanweisungen verständlich machen und übersetzen
Schicht- und Störungsberichte zusammenfassen

Mit DatenbasisBilder oder Maschinendaten über Monate nötig

Automatische Sichtprüfung mit Kamera
Vorausschauende Wartung
Bedarfs- und Produktionsplanung

Nur mit SpezialistenSicherheit, Zertifizierung, Haftung

KI als Sicherheitsfunktion einer Maschine
Autonome Prozesssteuerung ohne Freigabe
Selbstlernende Steuerungen im laufenden Betrieb

Grün und Gelb lassen sich im Mittelstand mit überschaubarem Aufwand angehen; Rot betrifft vor allem Maschinenhersteller und braucht Fachleute für Maschinensicherheit.

1. Wissenssicherung und Wissenssuche

Wenn ein erfahrener Instandhalter in Rente geht, nimmt er oft einen großen Teil des Betriebswissens mit. Das merkt man meist erst beim nächsten Stillstand. Eine KI, die Wartungshandbücher, Störungsprotokolle und Prüfberichte durchsucht und in Alltagssprache antwortet, hält dieses Wissen verfügbar. Dafür brauchen Sie keine Sensoren, nur Ihre vorhandenen Dokumente und ein Werkzeug mit sauberer Zugriffssteuerung.

2. Arbeitsanweisungen und Dokumentation

Arbeitsanweisungen in einfacher Sprache und in mehreren Sprachen entstehen mit generativer KI in einem Bruchteil der Zeit. Freigeben muss sie trotzdem ein Mensch. In der Produktion ist ein Übersetzungsfehler schnell ein Sicherheitsproblem.

3. Berichte zusammenfassen

KI fasst Schichtübergaben, Störungsberichte und Reklamationen zusammen. Muster werden so früher sichtbar.

4. Automatische Sichtprüfung

Eine Kamera fotografiert jedes Teil, ein KI-Modell erkennt Kratzer, Lunker oder fehlende Bohrungen. Das lohnt sich inzwischen auch bei mittleren Stückzahlen. Der Aufwand steckt dabei weniger im Modell als in den Bildern: Sie brauchen Aufnahmen von einwandfreien und von fehlerhaften Teilen, und zwar unter denselben Bedingungen, unter denen später geprüft wird. Entstehen die Trainingsbilder am Schreibtisch und die Prüfung läuft unter Hallenlicht an der Linie, sinkt die Trefferquote. Dann ist das Vertrauen der Werker schnell verspielt. Planen Sie die Datensammlung deshalb als eigenes kleines Projekt mit eigenem Zeitbudget ein.

5. Vorausschauende Wartung

Aus Vibration, Temperatur, Stromaufnahme und Laufzeit erkennt ein Modell, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfällt. Voraussetzung sind Maschinendaten über einen längeren Zeitraum und dokumentierte Ausfälle, aus denen das Modell lernen kann. Bei älteren Maschinen fehlt oft schon die Sensorik.

6. Planung und Prognose

KI kann Bedarfe, Rüstzeiten und Reihenfolgen besser vorhersagen als Tabellen mit Faustregeln. Der Nutzen hängt stark davon ab, wie sauber Ihre Daten im ERP gepflegt sind. Wie sich solche Abläufe mit Ihren Systemen verbinden lassen, beschreibe ich im Artikel KI-Automatisierung.

Weitere Einsatzfelder rund um die Fertigung

Neben den sechs Kernanwendungen gibt es in Produktionsbetrieben Aufgaben, die nicht an der Linie stattfinden, aber viel Zeit binden:

Angebotskalkulation: Aus Anfragen, Zeichnungen und Stücklisten erstellt die KI einen ersten Kalkulationsvorschlag auf Basis ähnlicher früherer Aufträge. Die Kalkulation prüft weiterhin ein Mensch, aber die Suche nach vergleichbaren Aufträgen entfällt.
Reklamationen und 8D-Berichte: Die KI fasst Reklamationen zusammen, ordnet sie bekannten Fehlerbildern zu und schlägt Formulierungen für Berichte an Kunden vor.
Lieferantenkommunikation: Liefertermine aus E-Mails und Auftragsbestätigungen auslesen, Abweichungen markieren, Nachfragen vorbereiten.
Schulung und Einarbeitung: Aus Arbeitsanweisungen werden Lernkarten, Quizfragen oder kurze Erklärtexte in mehreren Sprachen.
Energie und Ressourcen: Verbrauchsdaten auswerten und Auffälligkeiten melden, etwa Maschinen, die außerhalb der Schicht Strom ziehen.

Gerade die ersten beiden Punkte zeigen etwas Wichtiges. Der Nutzen von KI beginnt in Produktionsbetrieben oft im Büro, lange bevor eine Kamera an der Linie hängt. Wie sich solche Abläufe automatisieren lassen, zeigt der Artikel KI-Automatisierung.

So arbeitet ein Wissensassistent in der Instandhaltung

So kann ein Wissensassistent im Alltag aussehen. Das Szenario ist typisch für Betriebe mit gewachsenem Maschinenpark, kein einzelner Kundenfall:

TechnikerFrage am Tablet
„Anlage 3 meldet Fehler E47, was war das letzte Mal die Ursache?“
KISuche in Unterlagen
Handbuch, Störungsprotokolle, Wartungsberichte, Ersatzteilliste.
KIAntwort mit Quelle
Wahrscheinliche Ursachen, letzte Behebung, benötigtes Teil, Verweis auf Dokument.
TechnikerPrüfen und ergänzen
Lösung dokumentieren. Der nächste Kollege findet sie sofort.

Entscheidend ist der letzte Schritt: Jede gelöste Störung macht den Assistenten besser, wenn sie dokumentiert wird.

Wichtig sind zwei Details. Die Antwort nennt immer ihre Quelle, damit der Techniker im Originaldokument nachsehen kann. Und der Assistent sagt offen, wenn er nichts Passendes findet, statt eine Ursache zu raten. Beides lässt sich mit aktuellen Werkzeugen gut umsetzen.

Was KI in der Fertigung braucht

Kriterium	Generative KITexte, Dokumente, Wissen	Bild-KISichtprüfung	Daten-KIWartung, Planung
Daten	Vorhandene Dokumente	Bilder guter und fehlerhafter Teile	Maschinen- und ERP-Daten über Monate
Technik	Business-KI-Tool mit Zugriffssteuerung	Kamera, Beleuchtung, Prüfstation	Sensorik, Datenanbindung, Modellbetrieb
Zeit bis zum Nutzen	Wochen	Monate	Monate bis zu einem Jahr
Wichtigster Erfolgsfaktor	Aktuelle, widerspruchsfreie Dokumente	Gleichbleibende Aufnahmebedingungen	Saubere, durchgängige Daten

Heute schon die Datenbasis für morgen legen

Auch wenn Sie mit der grünen Spalte starten, lohnt es sich, schon heute die Daten zu sammeln, die Sie für Sichtprüfung und Wartungsprognosen später brauchen. Was nicht aufgezeichnet wird, kann später kein Modell lernen.

Störungen strukturiert erfassen: Maschine, Datum, Fehlerbild, Ursache, Maßnahme, Dauer. Eine einfache Vorlage im Instandhaltungssystem oder sogar eine Tabelle reicht für den Anfang.
Fotos von Fehlern sammeln: Bei jeder Reklamation und jedem Ausschuss ein Foto unter möglichst gleichen Bedingungen. Nach einem Jahr haben Sie eine Bildbasis.
Maschinendaten speichern: Viele neuere Maschinen liefern Daten, die nur angezeigt und nicht gespeichert werden. Prüfen Sie, ob sich das ändern lässt.
Einheitliche Bezeichnungen: Gleiche Teile, Maschinen und Fehler gleich benennen. Das klingt banal und ist in der Praxis oft die größte Hürde.

Was ein Wissensassistent wirtschaftlich bringt

Für den Wissensassistenten lässt sich der Nutzen gut abschätzen. Ein typisches Beispiel für einen Betrieb mit zehn Personen in Instandhaltung und Schichtführung:

Größe	Wert
Suche nach Informationen pro Person und Woche (Annahme)	2 Stunden
Davon einsparbar mit Wissensassistent (Annahme)	die Hälfte
Eingesparte Zeit pro Woche	10 Personen × 1 Stunde = 10 Stunden
Zusätzlich	Schnellere Behebung von Störungen, weniger Abhängigkeit von Einzelnen

Die Annahmen sind Beispielwerte. Messen Sie vor dem Start mit einer einfachen Strichliste, wie viel Zeit Ihre Leute tatsächlich mit Suchen verbringen. Das Ergebnis überrascht fast immer, und es ist die beste Grundlage für die Entscheidung.

IT-Sicherheit und Geschäftsgeheimnisse

Produktionsdaten, Zeichnungen und Rezepturen gehören zu den wertvollsten Informationen eines Industriebetriebs. Für KI gelten deshalb strengere Regeln als im Büro:

Keine Zeichnungen in Gratis-Werkzeuge. Konstruktionsdaten, Kalkulationen und Kundendaten nur in freigegebene Werkzeuge mit Vertrag, bei denen Eingaben nicht für fremdes Training genutzt werden. Das ist auch wichtig, damit Informationen ihren Schutz als Geschäftsgeheimnis behalten, der angemessene Schutzmaßnahmen voraussetzt.
Produktionsnetz trennen. Maschinen und Steuerungen (OT) gehören in ein vom Büronetz getrenntes Netz. Eine KI-Anwendung, die Maschinendaten auswertet, sollte nur lesend und über einen klar definierten Weg darauf zugreifen.
Lokal oder Cloud bewusst wählen. Für besonders sensible Daten gibt es KI-Lösungen, die im eigenen Rechenzentrum laufen. Für Dokumentensuche reichen oft Cloud-Dienste mit Rechenzentrum in der EU.
Regeln festhalten. Welche Daten dürfen in welches Werkzeug? Das gehört in eine KI-Richtlinie, die auch für die Produktion gilt.

Kostenlose Anlaufstellen

Neben geförderter Beratung gibt es für Produktionsbetriebe kostenlose Angebote, die einen Blick wert sind. Die Mittelstand-Digital Zentren, gefördert vom Bundeswirtschaftsministerium, bieten Informationsveranstaltungen, Praxisbeispiele und erste Gespräche zu KI in der Produktion an, viele davon regional. Forschungseinrichtungen wie die Fraunhofer-Institute stellen Leitfäden und Einstiegsmaterial bereit. Solche Angebote ersetzen keine Umsetzung im eigenen Betrieb, sind aber ein guter Weg, Beispiele aus der eigenen Branche kennenzulernen.

So starten Sie im Produktionsbetrieb

Engpass benennen
Wo verlieren Sie heute am meisten: Ausschuss, Stillstand, Einarbeitungszeit, Suche nach Informationen? Der Engpass bestimmt die Anwendung, nicht umgekehrt.
Datenlage prüfen
Welche Dokumente, Bilder und Maschinendaten liegen vor, in welcher Qualität? Das entscheidet, ob Sie grün oder gelb starten.
Mit der Schicht sprechen
Die Menschen an der Linie wissen, wo es hakt und welche Lösung im Alltag funktioniert. Wer sie früh beteiligt, bekommt bessere Lösungen und weniger Widerstand.
Pilot an einer Linie
Eine Anwendung, ein Bereich, klare Messgröße. Zum Beispiel: Suchzeit nach Wartungsinformationen oder Fehlerschlupf bei der Prüfung.
Übertragen und absichern
Was funktioniert, wird auf weitere Linien übertragen, mit Verantwortlichen, Schulung und Regeln für den Umgang mit Daten.

Der dritte Schritt wird am häufigsten übersprungen und ist der wichtigste. Eine Sichtprüfung, der die Werker nicht trauen, wird umgangen. Ein Wissensassistent, den niemand mit seinen eigenen Fragen getestet hat, wird nicht genutzt.

Typische Stolpersteine in Produktionsbetrieben

Pilot ohne Linie. Im Labor funktioniert die Sichtprüfung hervorragend. An der Linie scheitert sie an Staub, Vibration oder wechselndem Licht. Deshalb: früh unter echten Bedingungen testen.

Zu viele Systeme. Maschinendaten im Steuerungssystem, Aufträge im ERP, Störungen in einer Excel-Liste, Wissen in Ordnern. Bevor KI hilft, muss klar sein, wo welche Information liegt. Oft ist eine einfache Verknüpfung der erste Schritt.

Kein Rückkanal. Wenn Werker einen Fehlalarm der KI nicht mit einem Klick melden können, lernt das System nicht dazu und das Vertrauen sinkt. Planen Sie die Rückmeldung von Anfang an ein.

IT und Produktion reden nicht miteinander. KI-Projekte in der Fertigung berühren beide Welten. Ein gemeinsamer Ansprechpartner aus IT und Produktion verhindert, dass Projekte zwischen den Abteilungen hängen bleiben.

Erwartungen zu hoch. Ohne historische Ausfalldaten liefert keine Wartungsprognose verlässliche Vorhersagen, egal wie gut das Modell ist. Ehrlich bleiben. Das erspart Enttäuschungen.

Was ab 2027 für Recht und Maschinensicherheit gilt

Ab dem 20. Januar 2027 gilt die neue Maschinenverordnung (EU) 2023/1230. Sie nimmt Maschinen in den Blick, deren Sicherheitsfunktionen von selbstlernender Software abhängen, und verlangt, dass die Grenzen des Lernens vorab festgelegt und abgesichert werden. Das betrifft in erster Linie Hersteller, aber auch Betriebe, die Maschinen wesentlich verändern.

Für KI-Systeme in Produkten, die unter EU-Produktvorschriften wie die Maschinenregeln fallen, gelten die Hochrisiko-Pflichten des AI Act nach dem Digital Omnibus ab dem 2. August 2028. Für die Anwendungen aus der grünen Spalte oben spielt das keine Rolle. Dort gelten die allgemeinen Regeln: Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und die Pflicht, Ihr Team im Umgang mit KI zu schulen. Den Überblick finden Sie unter KI und Recht im Unternehmen.

Fazit und Empfehlung

KI in der Produktion muss nicht mit Kameras und Sensoren beginnen. Für viele mittelständische Betriebe liegt der schnellste Nutzen im Wissen, das in Dokumenten und Köpfen steckt. Wer dort startet und parallel seine Datenbasis aufbaut, kann Sichtprüfung und Wartungsprognosen später auf solide Füße stellen. Die Analyse und Befähigung dafür fördert der Bund über INQA-Coaching mit 80 %.

Häufige Fragen

Wie wird KI in der Produktion eingesetzt?

Typische Anwendungen sind automatische Sichtprüfung mit Kameras, vorausschauende Wartung anhand von Maschinendaten, Optimierung von Prozessparametern, Bedarfs- und Produktionsplanung sowie Wissenssicherung, etwa durchsuchbare Wartungshandbücher und Arbeitsanweisungen.

Lohnt sich KI in der Produktion auch für kleine Betriebe?

Ja, wenn man mit Anwendungen beginnt, die keine großen Datenmengen brauchen: Dokumentation, Wissenssuche, Übersetzung von Arbeitsanweisungen oder Auswertung von Qualitätsberichten. Sichtprüfung und Wartungsprognosen kommen danach, wenn die Daten vorhanden sind.

Welche Daten braucht KI in der Fertigung?

Für Sichtprüfung Bilder von guten und fehlerhaften Teilen, für Wartungsprognosen Maschinendaten über einen längeren Zeitraum mit dokumentierten Ausfällen. Für generative KI genügen oft vorhandene Dokumente wie Handbücher, Prüfberichte und Schichtprotokolle.

Was ändert sich 2027 für Maschinen mit KI?

Ab dem 20. Januar 2027 gilt die neue EU-Maschinenverordnung (EU) 2023/1230. Sie stellt besondere Anforderungen an Maschinen, deren Sicherheitsfunktionen von selbstlernender Software abhängen. Das betrifft vor allem Hersteller, aber auch Betriebe, die Maschinen wesentlich verändern.

Quellen

80 % der Beratung zahlt der Staat.

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