KI in der Produktion: Anwendungsfaelle

🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 2 hast du die technischen Grundlagen kennengelernt: IoT, Edge Computing, OPC UA und Digital Twins als Fundament fuer KI in der Produktion. Jetzt schauen wir uns an, was du mit diesem Fundament konkret anfangen kannst.

Ein mittelstaendischer Automobilzulieferer: 800 Mitarbeiter, 120 Maschinen, 3 Schichten. Die Geschaeftsfuehrung will „was mit KI machen." Aber was genau? Und wo faengt man an, ohne sich zu verzetteln?

Die KI-Anwendungsfall-Landkarte

Die drei Kategorien: Quick Win, Mittelfristig, Strategisch

Quick Wins (ROI in 3-6 Monaten)

1. Visuelle Qualitaetskontrolle Kameras erkennen Defekte, die das menschliche Auge uebersieht — oder uebersieht, weil es Freitagnachmittag um 15 Uhr ist und der Pruefer seit 7 Stunden Teile kontrolliert.

• Typische Ergebnisse: Ausschussreduktion 30-50%, Pruefgeschwindigkeit 5-10x schneller
• Einstieg: 5.000-15.000 EUR (Kamera + Edge-PC + vortrainiertes Modell)
• Voraussetzung: Definierter Pruefprozess, Zugang zu Beispielbildern

2. Nachfrageprognose KI analysiert historische Bestelldaten, Saisonmuster und externe Faktoren — und sagt dir, was naechste Woche bestellt wird. Kein Sensorbedarf, keine neue Hardware.

• Typische Ergebnisse: Prognosegenauigkeit +20-40%, Lagerbestaende -15-25%
• Einstieg: 3.000-10.000 EUR (Cloud-KI + ERP-Anbindung)
• Voraussetzung: Saubere ERP-Daten, 12+ Monate Bestellhistorie

3. Energieoptimierung KI korreliert Energieverbrauch mit Produktionsplan und Umgebungsbedingungen — und findet Einsparpotenzial, das kein Energieberater sieht.

• Typische Ergebnisse: Energiekosten -10-20%
• Einstieg: 5.000-12.000 EUR
• Voraussetzung: Digitale Zaehler, Produktionsplan digital

✅ Quick Check: Warum ist Nachfrageprognose ein besonders guter Einstieg fuer KMU ohne IoT-Infrastruktur? (Tipp: Die Daten liegen bereits im ERP — du brauchst keine neuen Sensoren.)

Mittelfristige Projekte (ROI in 6-12 Monaten)

4. Predictive Maintenance Der Klassiker — und das aus gutem Grund. KI erkennt Muster in Vibrations-, Temperatur- und Stromdaten, die einem bevorstehenden Ausfall vorausgehen. Du reparierst geplant statt ungeplant.

• Typische Ergebnisse: Ungeplante Stillstaende -30-50%, Wartungskosten -20-30%
• Einstieg: 15.000-40.000 EUR (Sensorik + Edge + KI-Plattform)

5. Prozessoptimierung KI analysiert hunderte Prozessparameter gleichzeitig und findet Kombinationen, die die Qualitaet verbessern oder den Ausschuss reduzieren. Ein Mensch kann 3-4 Parameter gleichzeitig beobachten — KI beobachtet 300.

Strategische Projekte (ROI in 12-24 Monaten)

6. Digital Twin + KI Die Koenigsdisziplin: Ein virtuelles Abbild deiner gesamten Produktion, gespeist mit Echtzeit-Daten, optimiert durch KI. Nicht fuer den Einstieg — aber das langfristige Ziel.

7. Autonome Intralogistik Fahrerlose Transportsysteme (FTS), die sich selbst koordinieren. Hoher Aufwand, aber in bestimmten Branchen (Automotive, Logistik) mit klarem ROI.

ROI-Berechnung: Ein Praxisbeispiel

Szenario: Visuelle Qualitaetskontrolle bei einem Kunststoffteile-Hersteller

Natuerlich sind das Naeherungswerte — aber die Groessenordnung stimmt. Und die Nebeneffekte (weniger Reklamationen, zufriedenere Kunden, entlastete Mitarbeiter) sind im ROI noch gar nicht drin.

Die Auswahlmatrix: Welcher Use Case passt zu dir?

Key Takeaways

• Visuelle Qualitaetskontrolle hat den schnellsten ROI — vorhandene Kameras, sofort messbare Ergebnisse
• Nachfrageprognose ist ideal als Einstieg ohne IoT-Infrastruktur — nur ERP-Daten noetig
• Predictive Maintenance ist der Klassiker, braucht aber 3-6 Monate Sensordaten als Grundlage
• Mit Quick Wins starten, Momentum aufbauen, dann schrittweise in mittelfristige Projekte skalieren
• ROI-Berechnung immer vorab machen — nicht aus dem Bauch, sondern mit konkreten Zahlen

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In der naechsten Lektion tauchen wir tief in Predictive Maintenance ein — die Technologie, die Daten und die Implementierung Schritt fuer Schritt.