Künstliche Intelligenz in der Produktion: Einsatzreife, Erfolgsfaktoren und strategische Konsequenzen 

Die produzierende Industrie befindet sich im technologischen Umbruch. Die aktuellen Entwicklungen sind in ihrer Reichweite mit der Einführung von ERP-Systemen oder der Automatisierungswelle der 1990er-Jahre vergleichbar. Künstliche Intelligenz hält Einzug in Qualitätssicherung, Produktionssteuerung und vorausschauende Wartung. Es geht dabei nicht um ein einzelnes Pilotprojekt, sondern um KI als operativen Standard in zahlreichen Betrieben. 

Roman Benedetto, Partner bei VALTUS Management Factory mit Fokus auf Operations, gibt einen Überblick über den aktuellen Stand:
Wie setzt die produzierende Industrie KI ein, was sind die entscheidenden Erfolgsfaktoren und strategischen Konsequenzen? VALTUS Management Factory ist Teil des Mechatronik – und Automobil-Clusters von Business Upper Austria, des Kompetenzzentrums für firmenübergreifende Zusammenarbeit in Oberösterreich. Die Interim Manager:innen von VALTUS Management Factory bringen umfassende Projekt- und Managementerfahrung mit, die es braucht, um agil Künstliche Intelligenz in der Produktion einzuführen. 

KI in der Produktion: Welche Anwendungen gibt es? 

Im Kontext der Produktion umfasst Künstliche Intelligenz ein breites Spektrum an Anwendungen. Grundlegend lassen sich drei Kategorien unterscheiden:  

1. Digitale KI, die rein im Datenraum operiert – etwa für Analysen, Prognosen oder Prozessoptimierung 

2. Physische KI, die über Sensoren und Kameras mit der realen Produktionsumgebung interagiert  

3. Embodied AI, also lernfähige Systeme in Form von Robotik, die durch physische Interaktion trainiert werden.  

In der industriellen Praxis sind aktuell vor allem Anwendungen der Physischen KI im Vormarsch: automatisierte Sicht- und Qualitätsprüfung, adaptive Steuerung von Prozessen sowie Systeme zur Vorhersage von Defekten. 

KI in der Produktion: Praxisbeispiel aus dem Automobilsektor 

Ein Beispiel aus der österreichischen Industrie illustriert den aktuell erreichbaren Reifegrad solcher KI-Lösungen. Aspöck Systems, Hersteller von Licht- und Systemlösungen für Fahrzeuge, hat einen intelligenten Prüfstand eingeführt, der elektrische und optische Qualitätsprüfung in einem automatisierten Durchgang verbindet. Das System liefert klare OK/NOK-Entscheidungen, ist über Schnittstellen an SAP angebunden und trainierbar für das gesamte Produktportfolio – ohne zusätzlichen Programmieraufwand für die Belegschaft. Das Projekt, das in Zusammenarbeit mit dem KI-Dienstleister Danube Dynamics durchgeführt wurde, erhielt 2025 den EDISON Alva Preis und zeigt exemplarisch, was im produzierenden Mittelstand heute umsetzbar ist. 

Forschungseinrichtungen wie das Linzer COMET-Zentrum Pro²Future arbeiten bereits an der nächsten Stufe: Physische KI-Systeme, die beispielsweise einen Defekt nicht nur erkennen, sondern in Echtzeit eingreifen. Physische KI-Systeme ermöglichen aber auch die autonome Manipulation von Objekten durch Roboterarme. Außerdem können Assistenzsysteme erkennen, falls Werkerinnen und Werker ermüden, und dann adaptiv gegensteuern. 

Warum scheitern KI-Projekte? Und was hilft dagegen? 

Die technologische Einsatzreife allein erklärt noch nicht, ob ein KI-Projekt Wirkung entfaltet. In der Praxis zeigen sich drei strukturelle Ursachen für das Scheitern von Initiativen, die unabhängig von Unternehmensgröße oder Branche regelmäßig auftreten. 

• Unzureichende Datenbasis. In der überwiegenden Mehrheit der Fälle ist nicht die Technologie das limitierende Element, sondern die Qualität und Konsistenz der zugrundeliegenden Daten. Wer keine klaren, strukturierten Prozessdaten hat, kann kein lernfähiges System aufbauen. Investitionen in Datenarchitektur und Prozessklarheit sind daher eine unerlässliche Voraussetzung für KI-Lösungen. 

• Diskrepanz zwischen dokumentierten und gelebten Prozessen. KI-Systeme lernen auf Basis tatsächlicher Abläufe, nicht auf Basis von Prozess-Handbüchern. KI-Projekte decken regelmäßig erhebliche Abweichungen zwischen dem „Handbuch“ und der Realität auf. Deshalb ist es nötig, die Prozesse vor oder parallel zur KI-Einführung zu bereinigen. Dieser Nebeneffekt wird in der Projektplanung häufig unterschätzt, dabei schafft er oft mehr Wert als die KI-Anwendung selbst. 

• Fehlende Einbindung der Anwender:innen. Akzeptanz entsteht nicht durch nachgelagerte Kommunikation, sondern durch frühzeitige Einbindung der tatsächlichen Nutzer:innen. Prototypen, Feedback-Schleifen und sichtbare Alltagsverbesserungen sind entscheidend dafür, ob ein System am Shopfloor angenommen oder umgangen wird. 

Hinzu kommt eine Frage der Projektsteuerung: KI-Projekte lassen sich nicht wie klassische Implementierungsprojekte mit fixem Anforderungskatalog und linearem Projektplan führen. Sie erfordern Zielklarheit, aber zugleich Raum für Iteration, also agile Arbeitsweisen. Erste belastbare Ergebnisse sind in gut geführten Projekten innerhalb weniger Wochen erreichbar – nicht als Endprodukt, sondern als Basis für kontinuierliche Verbesserung. 

Management-Prioritäten bei der KI-Einführung 

Aus der Beobachtung laufender Projekte und der Auseinandersetzung mit dem aktuellen Forschungs- und Praxisstand lassen sich fünf strategische Prioritäten ableiten: 

1. Datenbereitschaft vor KI-Bereitschaft. Investitionen in Prozessklarheit und Datenqualität sind die Voraussetzung für jede KI-Initiative. Ohne belastbare Datenbasis bleibt das Potenzial jeder Lösung ungenutzt. 

2. Pilotieren unter Real-Bedingungen. Laborumgebungen sind kein verlässlicher Indikator für den Produktionseinsatz. Pilotprojekte sollten unter echten Bedingungen, mit echter Produktvarianz und realen Mitarbeiter:innen durchgeführt werden. 

3. Skalierbarkeit als Architekturprinzip. Der Return on Investment entsteht nicht durch eine einzelne Anwendung, sondern durch Systeme, die auf mehrere Produkte, Linien oder Standorte ausrollbar sind. Diese Anforderung muss von Beginn an in die technische Konzeption einfließen. 

4. Lernfähigkeit als Systemanforderung. Statische KI-Systeme verlieren nach der Implementierung rasch an Relevanz. Entscheidend ist, dass Modelle kontinuierlich trainierbar bleiben – idealerweise durch die eigene Belegschaft, ohne externe Entwicklerabhängigkeit bei jeder Anpassung. 

5. Netzwerke als Wissensquelle. Forschungseinrichtungen, Cluster-Initiativen und Branchennetzwerke bieten Zugang zu anwendungsnahem Know-how, Kooperationspartnern und Fördermöglichkeiten. Das Potenzial von Netzwerken wird im Mittelstand noch immer systematisch unterschätzt. 

KI in der Produktion: Was jetzt zu tun ist 

KI in der Produktion ist keine Zukunftsperspektive, sondern operative Realität. Die entscheidende Frage für Management-Teams ist heute nicht mehr, ob der Einsatz von KI sinnvoll ist, sondern wie die strukturellen Voraussetzungen dafür geschaffen werden. Unternehmen, die in Prozessklarheit, Datenqualität und skalierbare KI-Architekturen investieren, bauen einen Wettbewerbsvorteil auf, der mit zunehmendem Reifegrad physischer und verkörperter KI-Systeme weiter an Bedeutung gewinnen wird. Wer diesen Schritt aufschiebt, wird ihn später unter Druck nachholen müssen. 

Beitrag erstmals publiziert im April 2026