Capstone: Dein KI-Produktionsplan

🔄 Kurzer Rueckblick: In 7 Lektionen hast du alle Bausteine kennengelernt: Industrie-4.0-Grundlagen, IoT und Edge Computing, KI-Anwendungsfaelle, Predictive Maintenance, Qualitaetskontrolle, Supply Chain und Einfuehrungsstrategie. Jetzt verdichtest du alles in deinen KI-Produktionsplan.

Du hast den Werkzeugkasten. Du kennst die Anwendungsfaelle, die Kosten, die typischen Fehler und den Fahrplan. In dieser letzten Lektion bringst du alles auf den Punkt — mit einer Vorlage, die du morgen in der Geschaeftsfuehrung praesentieren kannst.

Kurs-Rueckblick: Dein Werkzeug-Set

Lektion	Thema	Kernergebnis
1	KI als Ebene 5 der Industrie 4.0	Verstaendnis der KI-Chance
2	IoT, Edge, OPC UA, Digital Twin	Technisches Fundament
3	KI-Anwendungsfaelle + ROI	Priorisierte Use Cases
4	Predictive Maintenance	12-Wochen-Implementierungsplan
5	Qualitaetskontrolle	Bildanalyse + Sensorik-Ansatz
6	Supply Chain + Prognose	Nachfrageprognose-Quick-Win
7	Einfuehrungsstrategie	5-Phasen-Fahrplan

Praxis-Uebung: Dein KI-Produktionsplan

Erstelle einen KI-Produktionsplan fuer mein Unternehmen:

UNTERNEHMENSPROFIL:
Branche: [z.B. Automotive-Zulieferer, Maschinenbau, Kunststoffverarbeitung]
Mitarbeiter: [Anzahl]
Maschinen: [Anzahl, Alter, Vernetzungsgrad]
Schichtbetrieb: [1/2/3 Schichten]
IT-Infrastruktur: [ERP ja/nein, MES ja/nein, OPC UA ja/nein, Cloud ja/nein]
Aktuelle Probleme: [Stillstaende, Ausschuss, Lagerkosten — mit Zahlen]

TOP-3-SCHMERZPUNKTE:
1. [Prozess: Kosten/Jahr, Haeufigkeit, Auswirkung]
2. [Prozess: Kosten/Jahr, Haeufigkeit, Auswirkung]
3. [Prozess: Kosten/Jahr, Haeufigkeit, Auswirkung]

ERSTELLE EINEN PLAN MIT:
1. Bestandsaufnahme (Datenverfuegbarkeit, Infrastruktur-Luecken)
2. Use-Case-Priorisierung (Quick Win + mittelfristig + strategisch)
3. Pilotprojekt-Design (Scope, KPIs, Budget, Timeline)
4. ROI-Kalkulation (Investment vs. Einsparung, Amortisation)
5. Team und Verantwortlichkeiten
6. Infrastruktur-Roadmap (Sensorik, Edge, Cloud, Integration)
7. Risiken und Gegenmassnahmen
8. 12-Monats-Roadmap in Quartalen

Die KI-Produktions-Checkliste

Phase 1 — Bestandsaufnahme (Woche 1-4):

Datenverfuegbarkeit geprueft (ERP, MES, Sensoren, Qualitaetsdaten)
Top-5 Schmerzpunkte identifiziert (mit EUR-Bezifferung)
IT-Infrastruktur bewertet (Netzwerk, Cloud, OPC UA)
Maschinenpark-Status dokumentiert (Alter, Vernetzung, Sensorik)
Betriebsrat informiert und eingebunden

Phase 2 — Use-Case-Auswahl (Woche 5-6):

3-5 Use Cases bewertet (Datenverfuegbarkeit × ROI × Aufwand × Akzeptanz)
Quick Win identifiziert (< 6 Monate ROI)
Pilot-Use-Case mit SMART-KPIs definiert
Budget fuer Pilot genehmigt (15.000-40.000 EUR)
Foerderprogramme geprueft (ZIM, KI4KMU, Landesprogramme)

Phase 3 — Pilotprojekt (Woche 7-18):

Scope: Eine Maschine / ein Prozess / ein Ziel
Hardware beschafft (Sensoren, Edge-PC, Kamera — je nach Use Case)
KI-Plattform/Partner ausgewaehlt
Baseline-Daten gesammelt (mindestens 4 Wochen)
Modell trainiert und kalibriert
Instandhaltung/Qualitaet geschult und eingebunden
Paralleltest durchgefuehrt (KI vs. bestehender Prozess)

Phase 4 — Evaluation (Woche 19-22):

KPIs gegen Zielwerte verglichen
Mitarbeiter-Feedback eingeholt
ROI berechnet (tatsaechlich vs. geplant)
Go/No-Go-Entscheidung getroffen
Lessons Learned dokumentiert

Phase 5 — Skalierung (Monat 6-12):

Skalierungsplan mit Prioritaeten erstellt
Budget fuer Skalierung genehmigt (2-3x Pilot)
Change Management fuer neue Bereiche geplant
Monitoring-Dashboard eingerichtet
Zweiter Use Case gestartet

KI-Produktions-KPIs

KPI	Zielwert	Messung
Ungeplante Stillstaende	-30 bis -50%	CMMS-System
Ausschussrate	-25 bis -50%	Qualitaetsbericht
Prognosegenauigkeit	>85% (Forecast Accuracy)	ERP vs. Ist-Vergleich
ROI erstes KI-Projekt	>200% im ersten Jahr	Investment vs. Einsparung
Time-to-Value	< 4 Monate bis erstem Ergebnis	Projektplan
Mitarbeiter-Akzeptanz	>70% aktive Nutzung	Nutzungsstatistik + Befragung

Die haeufigsten Fehler — nochmal zusammengefasst

Fehler	Besser
Erst Technologie kaufen, dann Use Case suchen	Erst Schmerzpunkt, dann Loesung
Alles gleichzeitig wollen	Ein Pilot, ein Scope, ein Ziel
Belegschaft nicht einbinden	Change Management ab Phase 1
Nur auf Technik fokussieren	Organisation, Prozesse und Kultur mitdenken
Pilotkosten auf Skalierung hochrechnen	Skalierung = 2-3x Pilot (Support, Schulung, Integration)
Foerderungen ignorieren	ZIM, KI4KMU, Landesprogramme pruefen — 25-60% Foerderquote

Key Takeaways

KI in der Produktion ist ein Organisationsprojekt mit technischer Komponente — nicht umgekehrt
Quick Wins zuerst: Nachfrageprognose oder Qualitaetskontrolle → dann Predictive Maintenance → dann Digital Twin
Konkreter ROI mit EUR-Betraegen ueberzeigt die Geschaeftsfuehrung — nicht „KI ist die Zukunft"
15.000-40.000 EUR Pilotbudget, Foerderprogramme nutzen, schrittweise skalieren
Die Belegschaft mitnehmen — Change Management entscheidet ueber Erfolg oder Misserfolg

Du hast jetzt den vollstaendigen Fahrplan. Der naechste Schritt: Die Bestandsaufnahme starten, den Quick Win identifizieren — und den ersten Piloten auf den Weg bringen.