{"id":66259,"date":"2026-03-18T08:16:00","date_gmt":"2026-03-18T07:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mf.ag\/?p=66259"},"modified":"2026-04-10T09:41:45","modified_gmt":"2026-04-10T07:41:45","slug":"kuenstliche-intelligenz-in-der-produktion-einsatzreife-erfolgsfaktoren-und-strategische-konsequenzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mf.ag\/de\/artikel\/kuenstliche-intelligenz-in-der-produktion-einsatzreife-erfolgsfaktoren-und-strategische-konsequenzen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche\u00a0Intelligenz\u00a0in der Produktion: Einsatzreife, Erfolgsfaktoren und strategische Konsequenzen\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Die produzierende Industrie befindet sich im technologischen Umbruch. Die aktuellen Entwicklungen sind in ihrer Reichweite mit der Einf\u00fchrung von ERP-Systemen oder der Automatisierungswelle der 1990er-Jahre vergleichbar. K\u00fcnstliche Intelligenz h\u00e4lt Einzug in Qualit\u00e4tssicherung, Produktionssteuerung und vorausschauende Wartung. Es geht dabei nicht um ein einzelnes Pilotprojekt, sondern um KI als operativen Standard in zahlreichen Betrieben. <\/p>\n\n\n\n

Roman Benedetto<\/a>, Partner\u00a0bei\u00a0VALTUS\u00a0Management Factory mit Fokus auf\u00a0Operations, gibt einen \u00dcberblick \u00fcber den aktuellen\u00a0Stand:
Wie setzt die produzierende Industrie KI ein, was sind\u00a0die entscheidenden Erfolgsfaktoren und strategischen Konsequenzen?\u00a0VALTUS\u00a0Management Factory\u00a0ist\u00a0Teil des\u00a0Mechatronik –\u00a0und Automobil-Clusters\u00a0von\u00a0Business\u00a0Upper Austria<\/a>, des Kompetenzzentrums f\u00fcr firmen\u00fcbergreifende Zusammenarbeit in Ober\u00f6sterreich.\u00a0Die\u00a0Interim\u00a0Manager:innen<\/a>\u00a0von VALTUS\u00a0Management Factory\u00a0bringen\u00a0umfassende\u00a0Projekt- und\u00a0Managementerfahrung\u00a0mit, die es braucht, um agil K\u00fcnstliche Intelligenz\u00a0in der Produktion einzuf\u00fchren.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

KI in der Produktion: Welche Anwendungen gibt es? <\/h3>\n\n\n\n

Im Kontext der Produktion umfasst K\u00fcnstliche Intelligenz ein breites Spektrum an Anwendungen. Grundlegend lassen sich drei Kategorien unterscheiden:  <\/p>\n\n\n\n

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  1. Digitale KI, die rein im Datenraum operiert \u2013 etwa f\u00fcr Analysen, Prognosen oder Prozessoptimierung <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    1. Physische KI, die \u00fcber Sensoren und Kameras mit der realen Produktionsumgebung interagiert  <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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      1. Embodied AI, also lernf\u00e4hige Systeme in Form von Robotik, die durch physische Interaktion trainiert werden.  <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        In der industriellen Praxis sind aktuell vor allem Anwendungen der Physischen KI im Vormarsch: automatisierte Sicht- und Qualit\u00e4tspr\u00fcfung, adaptive Steuerung von Prozessen sowie Systeme zur Vorhersage von Defekten. <\/p>\n\n\n\n

        KI in der Produktion: Praxisbeispiel aus dem Automobilsektor <\/h3>\n\n\n\n

        Ein Beispiel aus der \u00f6sterreichischen Industrie illustriert den aktuell erreichbaren Reifegrad solcher KI-L\u00f6sungen. Asp\u00f6ck Systems, Hersteller von Licht- und Systeml\u00f6sungen f\u00fcr Fahrzeuge, hat einen intelligenten Pr\u00fcfstand eingef\u00fchrt, der elektrische und optische Qualit\u00e4tspr\u00fcfung in einem automatisierten Durchgang verbindet. Das System liefert klare OK\/NOK-Entscheidungen, ist \u00fcber Schnittstellen an SAP angebunden und trainierbar f\u00fcr das gesamte Produktportfolio \u2013 ohne zus\u00e4tzlichen Programmieraufwand f\u00fcr die Belegschaft. Das Projekt, das in Zusammenarbeit mit dem KI-Dienstleister Danube Dynamics durchgef\u00fchrt wurde, erhielt 2025 den EDISON Alva Preis<\/a> und zeigt exemplarisch, was im produzierenden Mittelstand heute umsetzbar ist. <\/p>\n\n\n\n

        Forschungseinrichtungen wie das Linzer COMET-Zentrum Pro\u00b2Future<\/a> arbeiten bereits an der n\u00e4chsten Stufe: Physische KI-Systeme, die beispielsweise einen Defekt nicht nur erkennen, sondern in Echtzeit eingreifen. Physische KI-Systeme erm\u00f6glichen aber auch die autonome Manipulation von Objekten durch Roboterarme. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Assistenzsysteme erkennen, falls Werkerinnen und Werker erm\u00fcden, und dann adaptiv gegensteuern. <\/p>\n\n\n\n

        Warum scheitern KI-Projekte? Und was hilft dagegen? <\/h3>\n\n\n\n

        Die technologische Einsatzreife allein erkl\u00e4rt noch nicht, ob ein KI-Projekt Wirkung entfaltet. In der Praxis zeigen sich drei strukturelle Ursachen f\u00fcr das Scheitern von Initiativen, die unabh\u00e4ngig von Unternehmensgr\u00f6\u00dfe oder Branche regelm\u00e4\u00dfig auftreten. <\/p>\n\n\n\n