Dieser Ratgeber zeigt, wie KI die Produktion verändert, stellt die wichtigsten Anwendungsfälle mit messbarem Business-Nutzen vor und gibt praxisnahe Hinweise zu Organisation, Sicherheit und Compliance.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weit gefasster Begriff: Er beschreibt die Fähigkeit von Computersystemen, Aufgaben zu bewältigen, die typischerweise menschliche kognitive Leistungen erfordern – etwa Sprache zu verstehen, Muster zu erkennen oder Entscheidungen zu treffen. KI ist dabei keine einzelne Technologie, sondern ein Sammelbegriff für verschiedene Methoden. Wenn wir von KI in der Produktion sprechen, meinen wir vor allem datengetriebene Verfahren, also Maschinelles Lernen (ML). Es gibt zahlreiche Ansätze, Lernalgorithmen und Modelltypen. Die größten Fortschritte der vergangenen Jahre gehen jedoch auf Deep Learning zurück – weshalb wir im weiteren Verlauf dieses Artikels der Einfachheit halber „KI“ mit Deep Learning gleichsetzen. Der zentrale Unterschied zur klassischen, regelbasierten Automatisierung: KI lernt Muster aus Daten, anstatt ausschließlich fest vorgegebenen Regeln zu folgen.

KI kann Produktionsprozesse optimieren: Sie erkennt Muster in Sensor-, Bild- und IT-Daten, meldet Abweichungen früh und schlägt Sollwerte vor – stets im Zusammenspiel mit Expertenwissen, das Ziele, Grenzen und Freigaben definiert. Der Mensch bleibt jedoch ein entscheidender Bestandteil der Produktion. Er liefert Lernsignale (z. B. durch das Labeln von Defekten), kuratiert Daten, validiert Modelle, setzt Maßnahmen um und überwacht den Betrieb sowie Compliance.

Nach Angaben des Fraunhofer-Instituts nutzten im Jahr 2022 16 % der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe in Deutschland künstliche Intelligenz in der Produktion. Größere Unternehmen ab 500 Beschäftigten lagen mit einer Einführungsquote von rund 30 % vorn, weitere 13 % planten die Einführung. Zudem gab es erhebliche Unterschiede zwischen den Branchen: Im Automobilbereich lag die Quote bei etwa 31 %, gegenüber 8 % in der Chemie- und Pharmaindustrie. Eine Bitkom-Umfrage unter Industrieunternehmen mit mindestens 100 Beschäftigten ergab, dass bis 2025 bereits 42 % KI in der Produktion einsetzen, weitere 35 % planten dies. Das Statistische Bundesamt meldete dagegen für 2024, dass rund 20 % der Unternehmen aller Branchen in Deutschland KI einsetzten. Mit anderen Worten: Die Nutzung von KI in der Wirtschaft und im verarbeitenden Gewerbe steigt deutlich an, variiert aber nach wie vor stark je nach Unternehmensgröße und Branche.

Am Anfang stehen Daten. Diese fallen in der Produktion reichlich an und stammen aus verschiedensten Quellen: Signale aus speicherprogrammierbaren Steuerungen (PLC), Sensordaten aus Maschinen, Bilder von Kameras und automatisierter optischer Inspektion, Messreihen von Prüfständen sowie Kontextdaten aus MES- und ERP-Systemen. Insbesondere wenn diese Quellen sauber zusammengeführt sind, kann Künstliche Intelligenz in der Produktion relevante Insights generieren, um die die Effizienz der Produktion zu erhöhen.

Maschinelles Lernen in der Fertigung: Ein Überblick über die Lernmethoden

Auf Basis dieser Daten können verschiedene Arten von KI-Modellen trainiert werden. In der Praxis ist das überwachte Lernen (Supervised Learning) der am häufigsten gewählte Ansatz: Modelle werden anhand von durch Menschen gekennzeichneten Beispielen trainiert, um beispielsweise Teile als „gut“ oder „schlecht“ zu klassifizieren oder um Qualitätsmerkmale mittels Regression vorherzusagen. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) kann helfen, verborgene Muster aufzudecken und zuvor unbekannte Zusammenhänge aufzuzeigen, während es gleichzeitig ungewöhnliche Abweichungen frühzeitig durch Anomalieerkennung identifiziert – insbesondere in Umgebungen, in denen Fehler nur sehr selten auftreten. Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning), also das Lernen durch Versuch und Irrtum, wird nur in klar definierten Teilprozessen eingesetzt, in denen Sicherheitsbedenken minimal sind. Strikte Qualitäts- und Sicherheitsgrenzen setzen hier das Limit.

KI in der Fertigung: Datenqualität macht den Unterschied

Entscheidend ist nicht allein die Menge der Daten, sondern die Qualität der Trainingsdaten. Eine der ältesten Regeln im maschinellen Lernen gilt nach wie vor: „Garbage in, garbage out“ (Müll rein, Müll raus). Dies gilt insbesondere für das überwachte Lernen, da die KI auf menschlichen Input angewiesen ist, um zu lernen. Menschen fällen jedoch oft subjektive und inkonsistente Urteile. Um zu verhindern, dass solche Inkonsistenzen in die Trainingsdaten und letztendlich in das KI-Modell übertragen werden, sind professionelle Tools und gut durchdachte Labeling-Strategien unerlässlich. KI in der Fertigung profitiert von gezielten Maßnahmen wie Golden Samples, der Annotation durch Fachexperten, klaren Richtlinien für Grenzfälle, Stichprobenprüfungen sowie Methoden wie aktivem Lernen oder der Generierung synthetischer Daten, um seltene oder fehlende Daten gezielt zu ergänzen.

Vom Training zum Einsatz: Edge vs. Cloud

Technisch werden Training und Inferenz häufig getrennt. Das Training findet meist zentral statt, oft in der Cloud oder einem Rechenzentrum mit hoher Rechenleistung. Die Inferenz, also die eigentliche Anwendung des Modells, läuft oft am Edge-Bereich auf lokalen Industrie-PCs direkt an der Linie, um geringe Latenzzeiten und eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Wichtige Voraussetzungen hierfür sind robuste Fallback-Mechanismen bei Netzwerkausfällen, verteilte Updates mit Rollback-Funktion und eine OT-taugliche Sicherheitsarchitektur mit Netzwerksegmentierung, gehärteten Geräten und klar definierten Rollen.

Erklärbare KI für nachvollziehbare Entscheidungen

Damit Ergebnisse nicht zu einer Blackbox werden, hilft erklärbare KI (Explainable AI, kurz XAI), die Entscheidungen von Modellen transparenter zu machen. Dies ist zwar noch ein aktives Forschungsfeld, aber schon heute können Modelle oft aufzeigen, welche Merkmale ausschlaggebend waren – etwa auffällige Bereiche auf einem Bild oder besonders einflussreiche Prozessparameter. In der Qualitätskontrolle und Fertigung kann die KI daher neben Vorhersagen auch Schwellenwerte, Konfidenzwerte und Protokolle bereitstellen – genau die Artefakte, die Qualitätssicherungsteams und Werksabnahmeprozesse erfordern. Das macht KI auditierbar, überprüfbar und so zuverlässig, dass sie zu einem vertrauenswürdigen Teil des täglichen Linienbetriebs werden kann.

Künstliche Intelligenz in der Produktion ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Realität in vielen Fertigungsbetrieben. Ob Qualitätssicherung, Instandhaltung oder Produktionsplanung – KI-basierte Lösungen steigern Effizienz, Transparenz und Reaktionsgeschwindigkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Die folgenden Use Cases zeigen, wo KI in der Fertigung heute bereits konkrete Mehrwerte schafft.

Künstliche Intelligenz in der Produktion eröffnet messbare Potenziale – von höherer Produktqualität über gesteigerte Produktivität bis hin zu mehr Nachhaltigkeit und Liefersicherheit. Die folgenden Bereiche zeigen, wie Unternehmen bereits heute mit KI-Technologien echten Business-Impact erzielen.

Die Skalierung von künstlicher Intelligenz in der Produktion gelingt, wenn Fachleute ohne tiefe KI-Expertise den Entwicklungsprozess für Maschinelles Lernen eigenständig durchlaufen können – also Modelle selbst trainieren, anpassen und in die Linie bringen. Insbesondere No-Code-Plattformen beschleunigen das spürbar. Fachkräfte aus Qualität und Produktion bringen ihr Domänenwissen direkt ein – typischerweise in drei einfachen Schritten: Daten annotieren, Training starten, Ergebnis evaluieren. Das senkt Einstiegshürden, verkürzt die Time-to-Value und ermöglicht viele kleine Iterationen. So kann KI in der Fertigung schnell und effizient zum Einsatz kommen, ohne jedes Mal auf Data-Science-Teams angewiesen zu sein.

Monitoring des produktiven KI-Einsatz

Im Betrieb braucht es Monitoring, das die Modellperformance überwacht und Drift früh meldet, sodass bei Bedarf sofort eingegriffen werden kann. Gute No-Code-Lösungen bringen zudem Versionierung, und Rollback mit, sodass Teams Modelle bei Bedarf kontrolliert zurückdrehen können, ohne die Linie zu gefährden.

Diese Funktionen sind essenziell, um künstliche Intelligenz in der Produktion dauerhaft stabil und sicher betreiben zu können.

Robuste Architektur für KI in der Fertigung

Maschinelles Lernen in der Produktion erfordert eine technische Infrastruktur, die den realen Bedingungen am Shopfloor gerecht wird. Deshalb laufen viele Modelle direkt auf Edge-Geräten an der Linie – mit minimaler Latenzzeit und unabhängig von Cloud-Verbindungen. Eine zusätzliche Cloud-Komponente ermöglicht zugleich standortübergreifendes Lernen, zentrale Governance und sichere Updates. So lassen sich Modellstände vergleichen, Best Practices zwischen Werken teilen und Qualitätsstandards nachhaltig anheben. Für OT/IT-Verantwortliche ist die Anschlussfähigkeit entscheidend: Offene Protokolle und APIs zu SPS (speicherprogrammierbare Steuerungen), MES (Manufacturing Execution System) und ERP (Enterprise Resource Planning) – von digitalen I/Os und OPC UA bis REST – verhindern Datensilos. Nur wenn die Lösung im Ökosystem mitspielt, entfaltet sie ihren vollen Nutzen: von der Zelle bis ins Management-Dashboard.

Zusammenarbeit aller Funktionen im Unternehmen

Der erfolgreiche Einsatz von KI in der Produktion hängt stark vom Zusammenspiel verschiedener Unternehmensbereiche ab. Die IT verantwortet Plattform, Netzwerk und Sicherheit. Die OT bindet Maschinen und Linien an. Die Qualitätssicherung definiert Prüfkriterien, während die Produktion die Lösung im Tagesgeschäft betreibt.

Eine gute KI-Software für die Fertigung unterstützt diese Zusammenarbeit. Sie erlaubt es Domänenexpertinnen, Beispiele zu labeln, Regeln zu definieren und Modelle direkt im Tool zu bewerten. Gleichzeitig sorgen zentrale Governance-Funktionen wie Rollenmanagement, Freigaben und Protokollierung für Nachvollziehbarkeit und Auditfähigkeit.

Wenn die Software alle Beteiligten einbindet, auf einer robusten und zugleich flexiblen Architektur basiert und von guten Prozessen getragen wird, lässt sich ein KI-Projekt zuverlässig vom Pilot auf mehrere Werke ausrollen.

Die größten Hürden bei KI in der Fertigung liegen selten in der Technologie selbst, sondern in fehlender Zielklarheit und in der mangelnden Einbindung in bestehende Prozesse und Systeme. Besonders kleine und mittlere Unternehmen stehen dabei oft vor großen Herausforderungen: Häufig fehlen eine tragfähige Datenbasis, qualifizierte Fachkräfte oder ausreichend Vertrauen in die neuen Methoden. Vor allem bei Themen wie Datensouveränität sowie der Absicherung und Zertifizierung von KI-Systemen ist die Skepsis weiterhin hoch.

Projektmanagement

Wie bei jedem Innovationsprojekt gilt auch bei der Einführung von KI in der Produktion: Erst wirtschaftlich planen, dann umsetzen. Das heißt, den Anwendungsfall konkret festlegen, messbare Ziele definieren und einen belastbaren Business-Case aufsetzen. Ohne klare Zielgrößen bleibt KI leicht ein Pilot ohne Wirkung. Das Buzzword „KI“ führt jedoch häufig dazu, dass überhastet, mit überhöhten Erwartungen und unklaren Anwendungsfällen schnelle Erfolge erzielt werden sollen.

Integration in bestehende System-Landschaft

Alte Maschinen und vielfältige, historisch gewachsene Systemlandschaften verkomplizieren den Datenzugang. Zusätzlich erschweren heterogene Maschinen, proprietäre Schnittstellen, Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen die Einbindung in den Linienbetrieb. Bei der Planung des Zeit- und Investitionsaufwandes für ein KI-Projekt sollten diese Faktoren unbedingt mitgedacht werden.

Vom Pilot in den Regelbetrieb

Viele Unternehmen schaffen es, ein KI-Pilotprojekt zu starten – aber nur wenige bringen künstliche Intelligenz in der Produktion erfolgreich in den stabilen Betrieb. Häufig wird die Relevanz von MLOps unterschätzt: kontinuierliches Monitoring, der Umgang mit Modell- und Prozessdrift, Updates mit Rollback und klare Verantwortlichkeiten sind essenziell für den Einsatz von KI im Regelbetrieb. Ebenso wichtig ist die Zusammenarbeit zwischen Datenexperten, Produktion und Qualität. Daher sind Akzeptanz und Change Management entscheidend: Wer trifft Entscheidungen, wer greift wann ein, wer dokumentiert? Ohne Klarheit bleibt KI im Versuchsstadium.

Regulatorik

Der EU AI Act bringt neue Regeln für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Fertigung mit sich. Relevanz für die Produktion hat dies vor allem dann, wenn KI Sicherheitsfunktionen von Produkten beeinflusst oder Beschäftigte steuert/überwacht (dann gelten Hochrisiko-Pflichten). Bewährte „AI-Act-Lite“-Praktiken (klare Zweckbindung, hohe Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und die frühzeitige Einbindung der Qualitätssicherung) zahlen sich in jedem Projekt aus. Auch wenn auf dem Shopfloor in der Regel nur wenige personenbezogene Daten verarbeitet werden, gehört zudem gehört der Datenschutz von Anfang an auf die Agenda.

Wenn Unternehmen diese Punkte früh adressieren – mit klar definiertem Anwendungsfall und Zielen sowie Prozessen und Werkzeugen, die den sicheren Betrieb ermöglichen und alle Beteiligten mitnehmen – steigt die Chance, dass KI verlässlich vom Pilot zum Linienstandard wächst.

KI bzw. Maschinelles Lernen in der Produktion entfaltet ihren Nutzen dort, wo Daten und Domänenwissen zusammenkommen: Sie steigert Qualität (automatische optische Inspektion, höherer Erstpass-Ertrag), erhöht die Produktivität (kürzere Prozess- und Rüstzeiten, höhere Gesamtanlageneffektivität), stärkt Resilienz und Lieferfähigkeit (weniger ungeplante Stillstände, stabilere Takte) und verbessert die Nachhaltigkeit (weniger Ausschuss, geringerer Energie- und Materialverbrauch). Entscheidend bleibt der Mensch: Fachkräfte liefern Lernsignale, validieren Modelle, setzen Maßnahmen um und sorgen für einen sicheren, auditfähigen Betrieb.

Erfolgreiche KI-Projekte in der Fertigung gelingen nur im Zusammenspiel von IT, OT, Qualität und Produktion. Grundlage sind ein klar abgegrenzter Use Case mit messbaren Zielen, hohe Datenqualität und konsequentes MLOps – also die Prozesse und Werkzeuge, die ML-Modelle sicher von der Entwicklung in den produktiven Betrieb bringen und dort stabil betreiben.