Die Fertigungsindustrie befindet sich in einer neuen Phase tiefgreifender Transformation. Nach mechanischer Automatisierung, Elektronik, Digitalisierung, digitaler Vernetzung und IoT führt Manufacturing 5.0 ein entscheidendes Element ein: die intelligente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Künstliche Intelligenz ersetzt nicht die Erfahrung und das Urteilsvermögen des Menschen, sondern erweitert sie – sie entlastet von repetitiven Tätigkeiten und ermöglicht es, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

Natürlich ist KI keine Universallösung, die wahllos eingesetzt werden kann. Sie ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das strategisch integriert werden muss – nachdem die Unternehmensprozesse vollständig verstanden, reale Engpässe identifiziert und bewertet wurde, ob und wo KI einen konkreten Mehrwert schaffen kann.

Phase 1: Prozessanalyse und Identifikation von Engpässen

Die industrielle Effizienzsteigerung durch KI beginnt nicht mit der technischen Arbeit an Modellen, sondern mit dem Verständnis der Prozesse. Vor der Implementierung jeglicher Technologie müssen operative Abläufe analysiert, abgebildet und modelliert werden, um Ineffizienzen zu identifizieren.

KI-Assessment in industriellen Prozessen

Jede Branche hat ihre eigenen Besonderheiten. Ein Anomaly-Detection-Algorithmus kann im Qualitätsmanagement sehr wertvoll sein, ist jedoch völlig ungeeignet, wenn das Hauptproblem in der Produktionsplanung liegt. Die Analysephase dient genau diesem Zweck: Symptome von Ursachen zu trennen und den Fokus auf die Maßnahmen mit dem größten Impact zu legen – unter Auswahl der geeigneten Methodik oder Technologie.

Zentrale Fragen im Audit:

• Welche Prozesse erfordern den höchsten Anteil an repetitiver menschlicher Arbeit?

• Wo verursachen Fehler die höchsten Kosten (z. B. Ausschuss oder Nacharbeit)?

• Welche kritischen Informationen sind fragmentiert oder schwer zugänglich?

• Wo treten die häufigsten und kostspieligsten Maschinenstillstände auf?

Nur durch die Beantwortung dieser Fragen kann eine Optimierungspipeline entwickelt werden, die messbare Ergebnisse liefert.

Bei Artificialy verfolgen wir einen End-to-End-Ansatz, der mit der direkten Einbindung des Kunden beginnt. In dedizierten AI Discovery Workshops analysieren wir bestehende Prozesse, erfassen operative Anforderungen und verstehen die täglichen Herausforderungen der Teams. Erst nach dieser Diagnosephase beurteilen wir, ob KI die geeignete Lösung ist oder ob andere organisatorische oder technologische Maßnahmen effektiver sind.

Zur Bewertung des KI-Einsatzes setzen wir zwei Faktoren in Relation: die Kosten eines KI-Fehlers und den Grad der Explizitheit des Wissens. KI funktioniert besonders gut, wenn potenzielle Fehler wenig kritisch sind und klare Regeln existieren; bei hohem Risiko ist menschliche Kontrolle erforderlich, während der Einsatz nicht empfohlen wird, wenn Fehler teuer sind und Wissen nur schwer definierbar ist.

Ein konkretes Beispiel: Ein Kunde aus der Fertigungsindustrie beauftragte uns mit der Optimierung des Bestandsmanagements. Nach zwei vertiefenden Workshops haben wir das gesamte Inventarmodell abgebildet – inklusive saisonaler Variablen, Lieferzeiten, logistischer Einschränkungen und Platzbedarf. Erst danach konnten wir eine gezielte Lösung entwickeln, die prädiktive Prognosen und die Optimierung von Bestellschwellen kombiniert.

Phase 2: KI-Anwendungen zur industriellen Effizienzsteigerung

Sobald Herausforderungen und Potenziale identifiziert sind, kann KI je nach Komplexität unterschiedlich eingesetzt werden. Wir haben einige der wichtigsten Anwendungsbereiche identifiziert.

Predictive Maintenance: Maschinenstillstände vermeiden

Wenn Maschinen häufig ausfallen und Wiederanlaufzeiten zu hohen Kosten führen, stellt vorausschauende Wartung einen Paradigmenwechsel dar. Anstatt auf Ausfälle zu warten oder allgemeine Wartungspläne zu befolgen, prognostizieren Algorithmen – basierend auf historischen Daten und Echtzeit-Sensordaten – den Ausfall von Komponenten.

Diese Vorhersagen ermöglichen es, proaktiv zu handeln, Ersatzteile rechtzeitig zu bestellen und Wartungen in Zeiten mit geringer Produktionsauslastung zu planen. Machine-Learning-Modelle analysieren Muster in Parametern wie Vibration, Temperatur und Energieverbrauch, um Frühwarnsignale zu erkennen.

Anomaly Detection und Computer Vision: automatisierte Qualitätskontrolle

In der Fertigung stellt die visuelle Qualitätskontrolle einen erheblichen Engpass dar. Menschliche Operator:innen müssen jedes einzelne Produkt prüfen – hinsichtlich Farbe, Kanten, Oberflächen und Abmessungen. Dieser Prozess ist langsam, fehleranfällig und bindet Ressourcen, die für höherwertige Tätigkeiten eingesetzt werden könnten.

Computer Vision – der KI-Bereich zur Verarbeitung von Bildern und Videos – kann, trainiert auf großen Datensätzen, Anomalien mit höherer Präzision als der Mensch erkennen. Mikroskopische Defekte, kaum sichtbare Farbabweichungen oder strukturelle Unregelmäßigkeiten: Die Maschine wird „übermenschlich“, indem sie Millionen von Beispielen in einem Modell vereint.

Konkrete Vorteile:

• Drastische Reduktion von Ausschuss

• Reduzierung der Inspektionszeiten um 70–90 %

• Standardisierung der Prozesse, unabhängig von der Aufmerksamkeit der Operator:innen

• Entlastung der Mitarbeitenden für Überwachung und kontinuierliche Verbesserung

Ein anschaulicher Vergleich stammt aus der Medizin: Ein:e Radiolog:in sieht im Laufe des Berufslebens etwa 100.000 Bilder. Ein KI-Modell wird hingegen in kurzer Zeit mit 100 Millionen Bildern trainiert – einschließlich seltener Fälle. Dadurch erreicht KI „übermenschliche“ Fähigkeiten, da sie das Wissen von Tausenden Expert:innen bündelt.

Wissensmanagement: Technische Chatbots und Know-how-Transfer

In Industrie- und Ingenieurunternehmen ist Wissen häufig fragmentiert: Es steckt in den Köpfen erfahrener Engineer:innen, in veralteten PDFs oder schwer zugänglichen Dokumentationen – oft auch in verschiedenen Sprachen.

Ein KI-basierter Chatbot, der auf unternehmensinterne Dokumentation trainiert ist (Handbücher, Prozesse, Best Practices), demokratisiert den Zugang zu Wissen. Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten kontextbezogene Antworten mit Quellenverweisen – in ihrer eigenen Sprache.

Dies beschleunigt nicht nur die Problemlösung, sondern standardisiert Prozesse und reduziert Abhängigkeiten von einzelnen Schlüsselpersonen.

Case Study: AiPipe für Casale SA

Ein konkretes Beispiel für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ist das Projekt für Casale SA, ein führendes Unternehmen im Anlagenbau der chemischen Industrie. Ziel war die Optimierung des Rohrleitungsdesigns: Wie können Rohrsysteme innerhalb eines Anlagenlayouts optimal und regelkonform geplant werden?

Das Design muss physikalische, regulatorische und wirtschaftliche Anforderungen erfüllen. Traditionell wurde diese Aufgabe manuell von erfahrenen Piping Engineers durchgeführt. Das Problem: hoher Zeitaufwand und fehlende Standardisierung. Verschiedene Ingenieur:innen entwickelten unterschiedliche Lösungen, ohne objektive Bewertungskriterien.

Durch intensive Workshops hat das Team von Artificialy das Expertenwissen erfasst und in algorithmische Regeln übersetzt. Daraus entstand AiPipe – ein System zur automatisierten Generierung optimierter Rohrleitungsdesigns.

Die Effizienzgewinne übertrafen die Erwartungen: deutlich reduzierte Planungszeiten und geringere Kosten durch optimierte Layouts. Der Mensch wurde dabei nicht ersetzt – seine Rolle hat sich weiterentwickelt.

Statt manuell zu entwerfen, nutzen Ingenieur:innen AiPipe zur schnellen Generierung und Bewertung mehrerer Lösungen. Ihr Fokus verlagert sich auf strategische Entscheidungen, Innovation und Validierung.

Das ist das Prinzip von Manufacturing 5.0: Der Mensch bleibt im Zentrum („human-in-the-loop“) und sorgt für Kontrolle, Kreativität und Validierung – während KI rechnerische Komplexität und repetitive Aufgaben übernimmt.