Die Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den wichtigsten Innovationstreibern der industriellen Digitalisierung. Kaum ein Unternehmen beschäftigt sich heute nicht mit den Potenzialen intelligenter Systeme – sei es in der Konstruktion, im Einkauf, in der Produktion oder in der Kalkulation. Die Erwartungen sind hoch: Prozesse sollen effizienter werden, Entscheidungen schneller getroffen und vorhandene Informationen besser genutzt werden.
Tatsächlich zeigen viele erste Projekte, dass KI in der Industrie messbare Vorteile schaffen kann. Pilotanwendungen liefern überzeugende Ergebnisse, automatisieren zeitaufwendige Aufgaben und unterstützen Mitarbeitende bei der täglichen Arbeit.
Dennoch gelingt es vielen Unternehmen nicht, diese Erfolge dauerhaft in den Unternehmensalltag zu übertragen. Was im Pilotprojekt funktioniert, scheitert häufig an der Skalierung. Neue Abteilungen werden nicht eingebunden, weitere Standorte nutzen die Lösung nicht oder die Qualität der Ergebnisse nimmt mit zunehmender Datenmenge spürbar ab.
Die Ursache liegt dabei meist nicht in der eingesetzten KI. Viel häufiger fehlen die Voraussetzungen, damit intelligente Systeme ihr Potenzial überhaupt entfalten können.
In diesem Artikel erfahren Sie, warum viele KI-Projekte in der Industrie nach erfolgreichen Pilotphasen ins Stocken geraten, welche Rolle technische Daten dabei spielen und wie Unternehmen den KI Einsatz in der Industrie langfristig erfolgreich gestalten können.
Warum KI in der Industrie immer wichtiger wird
Industrieunternehmen stehen heute vor der Herausforderung, schneller zu entwickeln, effizienter zu produzieren und gleichzeitig Kosten zu reduzieren. Hinzu kommen steigende Materialpreise, Fachkräftemangel und ein wachsender internationaler Wettbewerbsdruck. Entscheidungen müssen immer schneller getroffen werden – häufig auf Basis großer Mengen technischer Informationen.
Parallel dazu wächst die Menge verfügbarer Daten kontinuierlich. CAD-Modelle, Zeichnungen, Stücklisten, Kalkulationen, Prüfberichte oder Serviceinformationen entstehen entlang des gesamten Produktlebenszyklus. Dieses Wissen bildet eine wertvolle Grundlage für Entscheidungen, bleibt jedoch häufig ungenutzt.
Hier setzt KI in der Industrie an. Moderne KI-Systeme unterstützen Unternehmen dabei, große Datenmengen zu analysieren, Zusammenhänge sichtbar zu machen und relevante Informationen schneller bereitzustellen. Das Ziel besteht nicht darin, Fachwissen zu ersetzen, sondern vorhandenes Wissen effizienter nutzbar zu machen.
Gerade in Konstruktion, Entwicklung und Einkauf eröffnet der KI Einsatz in der Industrie neue Möglichkeiten. Ähnliche Bauteile lassen sich schneller finden, historische Projekte können als Referenz dienen und technische Informationen stehen deutlich schneller zur Verfügung. Dadurch reduzieren sich Suchaufwände, Doppelentwicklungen werden vermieden und Entscheidungen können fundierter getroffen werden.
Weshalb viele KI-Projekte nicht skalieren
Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Initiativen mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt. Die Rahmenbedingungen sind überschaubar: Ein kleines Projektteam arbeitet mit einer begrenzten Datenmenge an einem konkreten Anwendungsfall. Unter diesen Voraussetzungen entstehen häufig überzeugende Ergebnisse.
Die eigentliche Herausforderung beginnt jedoch erst danach.
Sobald die Lösung auf weitere Abteilungen, Standorte oder Produktbereiche ausgeweitet werden soll, treten Probleme auf. Unterschiedliche Datenstrukturen, historisch gewachsene Systeme oder inkonsistente Stammdaten erschweren die Skalierung erheblich. Was im kleinen Rahmen funktioniert hat, liefert plötzlich keine zuverlässigen Ergebnisse mehr.
Der Grund dafür ist einfach: Ein Pilotprojekt arbeitet häufig mit ausgewählten Daten. Im Unternehmensalltag muss eine KI dagegen Informationen aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten und miteinander verknüpfen. Genau hier zeigen sich Schwächen, die während der Pilotphase noch verborgen geblieben sind.
Viele KI-Projekte scheitern deshalb nicht an der Technologie, sondern an der Datenbasis.
Ob Konstruktion, Einkauf oder Kalkulation – KI entfaltet ihren Mehrwert erst, wenn technische Daten vollständig, vernetzt und schnell verfügbar sind.
Die Grundlage für erfolgreiche KI schaffen
Die größten Herausforderungen beim KI Einsatz in der Industrie
Schlechte Datenqualität
Die Qualität einer KI hängt unmittelbar von der Qualität der verfügbaren Informationen ab. Sind technische Daten unvollständig, widersprüchlich oder veraltet, wirkt sich dies unmittelbar auf die Ergebnisse aus.
Typische Probleme sind:
- Dubletten in Stammdaten
- unterschiedliche Benennungen identischer Bauteile
- fehlende Attribute
- unvollständige Dokumentationen
- veraltete Zeichnungen
- inkonsistente Materialinformationen
Ein Mensch kann viele dieser Unterschiede aufgrund seiner Erfahrung einordnen. Eine KI benötigt dagegen konsistente Informationen und ausreichend Kontext, um Zusammenhänge korrekt zu erkennen.
Deshalb bildet eine hohe Datenqualität die Grundlage jedes erfolgreichen KI Einsatzes in der Industrie.
Datensilos
In vielen Unternehmen liegen Informationen verteilt über zahlreiche Systeme.
CAD-Systeme verwalten Konstruktionen.
PLM-Systeme dokumentieren Produktdaten.
ERP-Systeme enthalten kaufmännische Informationen.
Hinzu kommen Netzlaufwerke, SharePoint, Excel-Dateien oder historische Projektarchive.
Für Mitarbeitende bedeutet das häufig lange Suchzeiten. Für eine KI stellen diese Datensilos ein noch größeres Problem dar. Solange Informationen nicht miteinander verbunden sind, kann die KI nur auf einen kleinen Teil des vorhandenen Wissens zugreifen.
Erst wenn technische Daten systemübergreifend verfügbar werden, lassen sich Zusammenhänge zwischen Konstruktion, Einkauf, Kalkulation und Produktion herstellen.
Fehlender fachlicher Kontext
Eine KI erkennt Muster und Wahrscheinlichkeiten. Sie verfügt jedoch nicht automatisch über das Erfahrungswissen langjähriger Mitarbeitender.
Ein Konstrukteur erkennt beispielsweise sofort, dass zwei Bauteile trotz kleiner geometrischer Unterschiede funktional identisch sein können. Eine KI benötigt dafür zusätzliche Informationen wie Materialdaten, Bauteilklassifizierungen oder Einsatzbereiche.
Je besser technische Informationen miteinander verknüpft sind, desto zuverlässiger kann die KI Zusammenhänge erkennen und relevante Ergebnisse liefern.
Fehlende Zielsetzung
Viele Unternehmen starten mit der Frage:
"Welche KI können wir einsetzen?"
Erfolgreicher ist jedoch ein anderer Ansatz:
"Welches konkrete Problem möchten wir lösen?"
KI sollte niemals Selbstzweck sein. Der größte Nutzen entsteht dort, wo ein klar definierter Anwendungsfall besteht.
Beispiele sind:
- ähnliche Bauteile schneller finden,
- Angebotskalkulationen unterstützen,
- Lieferanteninformationen analysieren,
- technische Dokumente durchsuchen oder
- vorhandenes Wissen wiederverwenden.
Je konkreter das Ziel formuliert ist, desto einfacher lässt sich der Erfolg eines KI-Projekts messen.
Warum Daten wichtiger sind als das KI-Modell
Wenn über Künstliche Intelligenz gesprochen wird, stehen häufig neue Sprachmodelle oder innovative Algorithmen im Mittelpunkt. Für Industrieunternehmen ist jedoch ein anderer Faktor entscheidend: die Qualität der vorhandenen Daten.
Eine KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die verfügbar sind. Fehlen wichtige Dokumente oder sind technische Daten unvollständig, stößt selbst das leistungsfähigste Modell an seine Grenzen.
Deshalb investieren erfolgreiche Unternehmen zunächst in ihre Datenbasis. Sie bereinigen Stammdaten, verknüpfen Informationen aus unterschiedlichen Systemen und schaffen eine einheitliche Grundlage für spätere KI-Anwendungen.
Dieser Schritt wird häufig als AI Readiness bezeichnet. Gemeint ist damit die Fähigkeit eines Unternehmens, vorhandene Daten so aufzubereiten, dass sie von KI-Systemen zuverlässig genutzt werden können.
Erst wenn diese Grundlage geschaffen ist, kann KI in der Industrie ihr volles Potenzial entfalten.
So schaffen Unternehmen die Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte
Die Einführung von KI ist kein einmaliges IT-Projekt, sondern ein kontinuierlicher Veränderungsprozess. Unternehmen sollten deshalb schrittweise vorgehen und zunächst die Voraussetzungen schaffen, auf denen spätere Anwendungen aufbauen können.
Bewährt haben sich insbesondere folgende Maßnahmen:
- Technische Daten systematisch strukturieren und bereinigen.
- Datensilos aufbrechen und Informationen miteinander verknüpfen.
- Stammdaten kontinuierlich pflegen und aktualisieren.
- Mit einem klar definierten Anwendungsfall starten.
- Mitarbeitende frühzeitig einbinden und Akzeptanz schaffen.
- Erfolge messbar machen und Lösungen schrittweise ausrollen.
Unternehmen, die diese Grundlagen schaffen, profitieren nicht nur von besseren KI-Ergebnissen. Gleichzeitig verbessern sie ihre Datenqualität, reduzieren Suchzeiten und schaffen eine verlässliche Informationsbasis für Konstruktion, Einkauf und Kalkulation.
Fazit
KI in der Industrie bietet enormes Potenzial, um Prozesse effizienter zu gestalten, Entscheidungen zu unterstützen und vorhandenes Wissen besser nutzbar zu machen. Die Technologie allein entscheidet jedoch nicht über den Erfolg eines Projekts.
Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Leistungsfähigkeit der eingesetzten Systeme, sondern an unvollständigen Daten, fehlenden Zusammenhängen oder historisch gewachsenen Datensilos.
Wer den KI Einsatz in der Industrie nachhaltig erfolgreich gestalten möchte, sollte deshalb nicht mit der Auswahl der nächsten KI-Lösung beginnen, sondern mit der eigenen Datenbasis. Gerade unter wirtschaftlichem Druck wird deutlich, dass vorhandene Informationen häufig der größte Hebel für effizientere Prozesse und fundierte Entscheidungen sind. Hochwertige technische Daten, klare Strukturen und systemübergreifende Informationen bilden die Grundlage dafür, dass KI ihr Potenzial langfristig entfalten kann.
Unternehmen, die heute in ihre Daten investieren, schaffen damit nicht nur die Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Anwendungen. Sie stärken gleichzeitig ihre Wettbewerbsfähigkeit und schaffen eine belastbare Basis für zukünftige Innovationen.
