Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie sind hoch. Doch während der öffentliche Fokus oft auf smarte Fertigung und automatisierte Produktionsprozesse gerichtet ist, zeigt ein Realitätscheck des SEF Smart Electronic Factory e.V. bei KMU: In der Praxis stoßen viele Unternehmen auf Hürden – von fehlender Dateninfrastruktur bis hin zu schwer integrierbaren Maschinen. Schneller Nutzen lässt sich aktuell dort erzielen, wo die Einstiegshürden gering sind: in den Bürobereichen.
In der öffentlichen Debatte wird KI in der Industrie vielfach mit automatisierten Produktionsprozessen, Predictive Maintenance oder datengetriebener Qualitätssicherung in Verbindung gebracht. Solche Anwendungen sind zweifellos sinnvoll und perspektivisch unabdingbar – scheitern heute in der Praxis jedoch häufig an unzureichender Dateninfrastruktur, schwer integrierbaren Bestandsmaschinen und begrenzten Ressourcen für Datenaufbereitung und -analyse.
Maschinenparks sind oft historisch gewachsen, heterogen und nicht cloudfähig. Viele KMU betreiben Stand-alone-Maschinen, die sich nur schwer in moderne digitale Architekturen integrieren lassen. Die Übertragung der Sensordaten von der Feldebene bis zu einer IT-Struktur, in der KI-Tools sinnvoll eingesetzt werden können, stellt oft eine große Hürde dar. Zudem können die gesammelten Daten meist nur als isolierte Zeitreihen analysiert werden – ein Vergleich mit ähnlichen Maschinen anderer Unternehmen fehlt. Hinzu kommt der Aufwand, Daten manuell zu labeln, wie beim Supervised Learning zur Bilderkennung, was zusätzlich Ressourcen bindet.
Schneller Nutzen im Büro – „Low hanging fruits“ ernten
Ganz anders die Situation in den Bürobereichen: Hier lassen sich KI-Werkzeuge wie Large Language Models (LLMs) ohne große Integrationsprojekte nutzen – etwa für die automatisierte Textgenerierung, Übersetzungen, Dokumentenprüfung oder Routineaufgaben. Diese Anwendungen bieten KMU die Chance auf sofortige Produktivitätsgewinne – mit minimalen technischen Einstiegshürden.
Befragung belegt: Erste produktive KI-Anwendungen im Office etabliert
Eine interne Befragung des SEF e.V. unter Mitgliedsunternehmen zeigt: Erste produktive KI-Anwendungen finden sich bereits in Marketing, Vertrieb, Personalwesen und IT. Auf einer Skala von 1 (kein Einsatz) bis 5 (operative Nutzung) liegt der durchschnittliche KI-Nutzungsgrad im Marketing bei 3,2 – dicht gefolgt von Vertrieb mit 2,8 und IT/IT-Sicherheit mit 2,7. Besonders häufig genannt wurden Anwendungen wie Text- und Übersetzungsdienste, die Unterstützung bei Vertrags- und Angebotserstellung sowie generative Tools für Programmcode.
„Die ersten Anwendungen sind in der Praxis angekommen – aber das Potenzial ist auch im Bürobereich längst noch nicht ausgeschöpft“, sagt Prof. Dr.-Ing. Gerrit Sames, Professor an der Technischen Hochschule Mittelhessen (THM) und 2. Vorsitzender des SEF e.V. „Jetzt gilt es für Unternehmen, sich gute Beispiele anzuschauen, Wissen aufzubauen und KI gezielt in den Arbeitsalltag zu integrieren.“
Produktions-KI: Erste Erfolge zeigen, wohin die Reise geht
Viele Industrieunternehmen starten im Office-Bereich, um erste Erfahrungen mit KI zu sammeln und schrittweise Kompetenz für komplexere Anwendungen in der Fertigung aufzubauen. Dass der Weg in die Produktion mittelfristig notwendig und möglich ist, zeigen verschiedene SEF-Mitglieder bereits heute.
So setzt der Elektronikfertiger Limtronik KI erfolgreich zur Prozessoptimierung, im Energiemanagement und in der Qualitätskontrolle ein. Andere Mitglieder des Vereins bieten leicht implementierbare Software-Lösungen an, die auch KMU einen schnellen Einstieg in produktionsnahe KI-Anwendungen und einen unmittelbaren Nutzen ermöglichen.
Die Botschaft ist klar: An KI in der Produktion führt kein Weg vorbei – wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss den technologischen Wandel aktiv mitgestalten. Der SEF Smart Electronic Factory e.V. unterstützt den industriellen Mittelstand beim Transfer in die Praxis.
In der öffentlichen Debatte wird KI in der Industrie vielfach mit automatisierten Produktionsprozessen, Predictive Maintenance oder datengetriebener Qualitätssicherung in Verbindung gebracht. Solche Anwendungen sind zweifellos sinnvoll und perspektivisch unabdingbar – scheitern heute in der Praxis jedoch häufig an unzureichender Dateninfrastruktur, schwer integrierbaren Bestandsmaschinen und begrenzten Ressourcen für Datenaufbereitung und -analyse.
Maschinenparks sind oft historisch gewachsen, heterogen und nicht cloudfähig. Viele KMU betreiben Stand-alone-Maschinen, die sich nur schwer in moderne digitale Architekturen integrieren lassen. Die Übertragung der Sensordaten von der Feldebene bis zu einer IT-Struktur, in der KI-Tools sinnvoll eingesetzt werden können, stellt oft eine große Hürde dar. Zudem können die gesammelten Daten meist nur als isolierte Zeitreihen analysiert werden – ein Vergleich mit ähnlichen Maschinen anderer Unternehmen fehlt. Hinzu kommt der Aufwand, Daten manuell zu labeln, wie beim Supervised Learning zur Bilderkennung, was zusätzlich Ressourcen bindet.
Schneller Nutzen im Büro – „Low hanging fruits“ ernten
Ganz anders die Situation in den Bürobereichen: Hier lassen sich KI-Werkzeuge wie Large Language Models (LLMs) ohne große Integrationsprojekte nutzen – etwa für die automatisierte Textgenerierung, Übersetzungen, Dokumentenprüfung oder Routineaufgaben. Diese Anwendungen bieten KMU die Chance auf sofortige Produktivitätsgewinne – mit minimalen technischen Einstiegshürden.
Befragung belegt: Erste produktive KI-Anwendungen im Office etabliert
Eine interne Befragung des SEF e.V. unter Mitgliedsunternehmen zeigt: Erste produktive KI-Anwendungen finden sich bereits in Marketing, Vertrieb, Personalwesen und IT. Auf einer Skala von 1 (kein Einsatz) bis 5 (operative Nutzung) liegt der durchschnittliche KI-Nutzungsgrad im Marketing bei 3,2 – dicht gefolgt von Vertrieb mit 2,8 und IT/IT-Sicherheit mit 2,7. Besonders häufig genannt wurden Anwendungen wie Text- und Übersetzungsdienste, die Unterstützung bei Vertrags- und Angebotserstellung sowie generative Tools für Programmcode.
„Die ersten Anwendungen sind in der Praxis angekommen – aber das Potenzial ist auch im Bürobereich längst noch nicht ausgeschöpft“, sagt Prof. Dr.-Ing. Gerrit Sames, Professor an der Technischen Hochschule Mittelhessen (THM) und 2. Vorsitzender des SEF e.V. „Jetzt gilt es für Unternehmen, sich gute Beispiele anzuschauen, Wissen aufzubauen und KI gezielt in den Arbeitsalltag zu integrieren.“
Produktions-KI: Erste Erfolge zeigen, wohin die Reise geht
Viele Industrieunternehmen starten im Office-Bereich, um erste Erfahrungen mit KI zu sammeln und schrittweise Kompetenz für komplexere Anwendungen in der Fertigung aufzubauen. Dass der Weg in die Produktion mittelfristig notwendig und möglich ist, zeigen verschiedene SEF-Mitglieder bereits heute.
So setzt der Elektronikfertiger Limtronik KI erfolgreich zur Prozessoptimierung, im Energiemanagement und in der Qualitätskontrolle ein. Andere Mitglieder des Vereins bieten leicht implementierbare Software-Lösungen an, die auch KMU einen schnellen Einstieg in produktionsnahe KI-Anwendungen und einen unmittelbaren Nutzen ermöglichen.
Die Botschaft ist klar: An KI in der Produktion führt kein Weg vorbei – wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss den technologischen Wandel aktiv mitgestalten. Der SEF Smart Electronic Factory e.V. unterstützt den industriellen Mittelstand beim Transfer in die Praxis.
