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KI in der Fertigung: Die wichtigsten Anwendungsfälle,
Trends und Implementierungsrichtlinien
26. Februar 2026
Der Einsatz von KI in der Fertigung hilft Unternehmen, die Produktionsleistung zu steigern, qualitativ hochwertigere Produkte schneller herzustellen und die Produktions- und Lieferkettenabläufe mithilfe intelligenter Lösungen für die Fertigungsautomatisierung, generatives Design und die Erkennung von Anomalien, prädiktive Analytik und andere KI-Tools zu optimieren.
Angetrieben durch wachsende Investitionen in KI-Lösungen wird die Technologie schnell in verschiedenen Fertigungsprozessen implementiert, was sowohl den Unternehmen, die sie einsetzen, als auch ihren Kunden Vorteile bringt. Gleichzeitig haben viele Hersteller Schwierigkeiten, ihre KI-Initiativen zu starten und zu skalieren, da sie mit Datenproblemen, Qualifikationsdefiziten oder anderen technischen und organisatorischen Einschränkungen zu kämpfen haben.
KI-Anwendungsfälle in der Fertigungsbranche
Produktentwicklung
Spezielle KI-Lösungen können kritische, aber zeitaufwändige Produktentwicklungsaufgaben wie Design und Prototyping rationalisieren, die Markteinführung beschleunigen und die Produktqualität verbessern.
- Generativer Entwurf
Schnelle Generierung von Tausenden von Produktdesign-Varianten auf der Grundlage einer Reihe von definierten Parametern (Gewicht, Material usw.), die es Designern und Ingenieuren ermöglichen, die beste Alternative auszuwählen. - Simulation und Prüfung
Simulation des Verhaltens eines bestimmten Produktdesigns unter realen Bedingungen, wodurch der Bedarf an physischen Prototypen und Tests verringert wird.
Verwaltung der Versorgungskette
Durch den Einsatz von prädiktiver Analysesoftware können Hersteller logistische Abläufe wie Bestands- und Liefermanagement rationalisieren und Unterbrechungen der Lieferkette verhindern.
- Vorhersage der Nachfrage
Analyse von Verkäufen, Markttrends, Stimmungen in sozialen Medien und anderen Faktoren, um die künftige Produktnachfrage vorherzusagen und die Produktionspläne entsprechend anzupassen. - Optimierung der Bestände
Vorhersage von Angebot und Nachfrage auf der Grundlage der Vorlaufzeiten von Zulieferern, historischer und Echtzeit-Verkaufsdaten und anderer Metriken, um die Bestände in allen Lagern zu optimieren und das Risiko von Überbeständen und Fehlbeständen zu minimieren. - Routenplanung
Feinabstimmung von Lieferplänen und -routen in Echtzeit auf der Grundlage von Faktoren wie Verkehr, Wetter und Fahrzeugausfällen, um Versandkosten und Vorlaufzeiten zu reduzieren.
Automatisierung von Fließbändern
Der Einsatz von KI-Technologien wie Computer Vision in intelligenten Fabriken verleiht Industrierobotern ein besseres räumliches Bewusstsein und macht sie schneller und genauer.
- Roboter
Vollständige Automatisierung von Montageprozessen (Punktschweißen, Nieten usw.) in der gesamten Produktionslinie mit computergesteuerten mechanischen Armen und anderen Maschinen zur Maximierung des Outputs. - Cobots
Unterstützung menschlicher Arbeitskräfte bei sich wiederholenden Aufgaben wie der Platzierung von Bauteilen, um ihre Produktivität zu steigern, die körperliche Belastung zu verringern und gleichzeitig ihre Sicherheit durch Daten von Näherungssensoren zu gewährleisten.
Qualitätskontrolle
Im Gegensatz zu herkömmlichen Qualitätskontrollsystemen, die sich bei der Erkennung von Produktfehlern auf eine begrenzte Anzahl vordefinierter Regeln stützen, kann die auf maschinellem Lernen basierende Software zur Erkennung von Anomalien ein breiteres Spektrum potenzieller Ausreißer oder sogar bisher unbekannte Anomalien mit höchster Genauigkeit erkennen.
- Automatisierte visuelle Inspektion
Scannen von Produkten in der Produktionslinie, um Kratzer, Dellen, Ausrichtungsfehler oder Verfärbungen zu erkennen und fehlerhafte Teile auszusortieren. - Analyse der Grundursache
Untersuchung von Produktfehlern anhand der visuellen Eingaben in der Produktionslinie, um mögliche Ursachen zu identifizieren und zu beheben, wie z. B. Spritzgussgrat aufgrund einer abgenutzten Form.
Vorausschauende Instandhaltung
Die Fähigkeiten von KI-Systemen zur Erkennung von Anomalien haben bereits mehreren Herstellern geholfen, von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz bei der Wartung von Anlagen und Vermögenswerten überzugehen.
- Zustandsüberwachung
Analyse der Anlagenleistung und -bedingungen, z. B. Drehmoment, Vibrationen oder Schallemissionen, um subtile Veränderungen zu erkennen, die auf eine Verschlechterung hinweisen können. - Vorhersage von Ausfällen
Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer von Maschinen auf der Grundlage von Abnutzungsmustern und entsprechende Planung von Wartungsaktivitäten, um Ausfälle und damit verbundene Ausfallzeiten zu vermeiden.
Digitale Zwillinge
Digitale Zwillinge sind virtuelle Modelle einer Fabrik oder eines gesamten Lieferkettennetzwerks, die durch die Erfassung von Echtzeitdaten über Anlagen und Prozesse mit IoT-Sensoren erstellt werden. In Kombination mit KI-gestützter Analytik ermöglichen diese digitalen Nachbildungen Herstellern die Simulation und Vorhersage künftiger Szenarien.
- Simulation von Produktionsprozessen
Verfolgung von Betriebsabläufen in der Fabrik, um Ineffizienzen zu erkennen und die Auswirkungen bestimmter Änderungen, wie z. B. eines anderen Anlagenlayouts, auf die Produktionsprozesse zu simulieren, bevor diese umgesetzt werden. - Vorhersage von Risiken in der Lieferkette
Simulation von Logistikszenarien, um zu beurteilen, wie sich Nachfragespitzen, Lieferengpässe oder andere Ereignisse auf Ihr Unternehmen und Ihre Partner auswirken können, und so wirksame Notfallpläne zu erstellen.
Verwaltung des Personalbestands
Mithilfe von KI-gestützter Unternehmenssoftware für die Personalverwaltung können Hersteller verschiedene Aufgaben der Personalverwaltung rationalisieren, die Personalressourcen optimieren und für eine sicherere Arbeitsumgebung sorgen.
- Personalplanung
Die Analyse von Produktionsplänen, der Arbeitsbelastung und der Qualifikationsanforderungen für bestimmte Aufgaben, der Mitarbeiterleistung sowie von Arbeitskräfteangebot und -nachfrage hilft den Personalabteilungen, Einstellungsinitiativen, Schulungsprogramme und Schichtpläne zu optimieren. - Sicherheit der Arbeiter
Überwachung der Fabrikhalle mit Computer-Vision-gestützten Kameras, um unsicheres Verhalten oder potenzielle Gefahren in Echtzeit zu erkennen, z. B. Arbeiter ohne Schutzausrüstung, und automatisch Warnungen zu senden, um Vorfälle zu verhindern.
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KI in der Fertigung - Statistiken und Einblicke
Investitionen und Akzeptanz
| Es wird erwartet, dass der globale Markt für KI in der Fertigung von 7,60 Mrd. $ im Jahr 2025 auf 62,33 Mrd. $ im Jahr 2032 mit einer CAGR von 35,1 % wachsen wird. | |
|---|---|
| % der KI-Führungskräfte in der Fertigung gaben an, dass KI mehr als 10 % ihres | |
| Zu den Investitionsprioritäten in der intelligenten Fertigung für die nächsten 24 Monate gehören Datenanalyse (40 % der befragten Unternehmen), KI (29 %), Cloud Computing (29 %), und IIoT (27 %). | |
| 75 % der fortschrittlichen Fertigungsunternehmen betrachten die Einführung von Technologien wie künstliche Intelligenz als ihre oberste Priorität im Bereich Technik und F&E. | |
| Der Prozentsatz der Entscheidungsträger in der Fertigung , die mindestens einmal pro Woche KI bei ihrer Arbeit einsetzen, stieg von 46 % im Jahr 2024 auf 78 % im Jahr 2025. | |
| 74 % der KI-Führungskräfte in der Fertigung nutzen maschinelles Lernen, während 67 % auf agentenbasierte KI setzen. | |
| 24 % der Hersteller haben generative KI auf Werks- oder Netzwerkebene eingesetzt, während 38 % diese Technologie in der Erprobung haben. | |
| Fast 80 % der Hersteller haben in KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme investiert oder planen dies.. | |
| 74 % der Fertigungsunternehmen nutzen in erheblichem Umfang KI-gestützte Datenplattformen. |
Titel des Schemas: Die wichtigsten KI-Anwendungsfälle in der Fertigung nach Verbreitung
Datenquelle: NAM
Vorteile der Einführung
| 77 % der Entscheidungsträger in der Fertigungsindustrie glauben, dass künstliche Intelligenz unerlässlich ist, um die Effizienz eines Unternehmens zu verbessern. | |
|---|---|
| Die Implementierung von generativer KI in der gesamten Fertigung kann zu Produktivitätssteigerungen von bis zu zwei Mal führen. | |
| 62 % der KI-Führungskräfte in der Fertigung haben einen ROI von mehr als 10 % für ihre KI-Initiativen erzielt. | |
| Vorreiter in der Industrie 4.0, die KI für die Bedarfsprognose, die Routenplanung von Schwerlasttransportern und andere Anwendungsfälle in der Fertigung einsetzen, haben eine zwei- bis dreifache Produktivitätssteigerung und eine Senkung des Energieverbrauchs um 30 % festgestellt. | |
| Berichten zufolge kann künstliche Intelligenz den Herstellern helfen, Fehler im Montageprozess um 70 % zu reduzieren, den Aufwand für die Qualitätskontrolle um 50 % zu senken und die Genauigkeit der Sichtprüfung um 80 % zu erhöhen. |
Titel des Schemas: Berichte über die Vorteile der Einführung von KI in der Fertigung
Datenquelle: KPMG
Kern
Befähiger
Titel des Schemas: KI-Einsatzfälle in der Fertigung nach Auswirkungen und Machbarkeit
Datenquelle: Kearney
Hindernisse bei der Implementierung
| 56 % der KI-Führungskräfte in der Fertigung berichteten von Datenproblemen bei der Implementierung von KI, während 40 % von ihnen Probleme mit der Belegschaft in Form von Qualifikationsdefiziten und Widerstand gegen Veränderungen hatten. | |
|---|---|
| Während über 90 % der Maschinenbauunternehmen bereits Produktionsdaten sammeln und speichern, wissen die meisten von ihnen nicht, wie sie daraus einen Nutzen ziehen können. Ein häufiges Hindernis ist das mangelnde Verständnis dafür, wo KI den größten Nutzen bringen kann. | |
| Häufige Hindernisse bei der Entwicklung von KI-Anwendungsfällen in der Fertigung sind unzureichende Datenqualität (laut 57 % der Unternehmen), schwache Datenintegration (54 %) und schwache Governance (47 %). Nur etwa 20 % der Hersteller verfügen über Produktionsanlagen mit Daten, die für die Verwendung in bestehenden KI-Modellen geeignet sind. | |
| Obwohl 78 % der Befragten aus dem verarbeitenden Gewerbe angeben, dass ihr Unternehmen formelle Schulungen zur Arbeit mit KI anbietet, wünschen sich 55 % von ihnen mehr KI-Schulungen. | |
| Die Einführung von KI in allen Geschäftsbereichen kann die Produktivität kurzfristig beeinträchtigen, wobei die Unternehmen einen messbaren Produktivitätsrückgang von 1,33 % verzeichnen. Zu den häufigen Ursachen gehören eine Fehlanpassung zwischen neuen digitalen Werkzeugen und alten Fertigungsprozessen und ein Mangel an Investitionen in die Dateninfrastruktur, Mitarbeiterschulungen und die Neugestaltung von Arbeitsabläufen. | |
| Zwischen 65 % und 70 % der Hersteller lagern derzeit viele Aufgaben in den Bereichen KI, Cybersicherheit, Analytik und anderen Technologiebereichen aus, da es schwierig ist, qualifizierte Mitarbeiter einzustellen. | |
| 78 % der KI-Führungskräfte im verarbeitenden Gewerbe halten die Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen für wichtiger als KI, die bekanntermaßen energieintensiv ist. |
Titel des Schemas: Die größten Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Fertigung
Datenquelle: KPMG
Titel des Schemas: Die häufigsten Datenherausforderungen bei der Einführung von KI in der Fertigung
Datenquelle: MIT
Vorteile der KI-Einführung für die Fertigungsindustrie
Verbesserte betriebliche Effizienz
Die KI-gestützte Automatisierung der Produktmontage hilft Unternehmen, die Arbeitsproduktivität zu verbessern, die Produktionsleistung zu maximieren und die Fertigungszyklen zu beschleunigen.
Kosteneinsparungen in der Fertigung
Automatisierte Montagelinien ermöglichen es Fertigungsunternehmen, ihre Produktionskosten zu senken, während die vorausschauende Wartung ihnen hilft, das Risiko von Anlagenausfällen zu verringern und damit die Kosten für Reparaturen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Mithilfe von KI-basierten Bedarfsprognosen und digitalen Zwillingen können Unternehmen aus ihren Unternehmensdaten verwertbare Erkenntnisse ableiten, um Fertigungsabläufe, einschließlich Produktionsplanung und Bestandsmanagement, zu optimieren und zu optimieren.
Überlegene Produktqualität
Durch den Einsatz von KI-Systemen für generatives Design und automatisierte visuelle Inspektion können Hersteller qualitativ hochwertigere Produkte herstellen, die Einhaltung von Produktqualitätsstandards sicherstellen und die Erwartungen der Kunden erfüllen.
Wie man die Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Fertigung meistert
Bedenken und Hindernisse | Empfehlungen | |
|---|---|---|
Erfüllen der Datenanforderungen |
KI-gesteuerte Lösungen, insbesondere solche, die auf Deep Learning basieren, benötigen große Mengen
hochwertiger Daten sowohl für das anfängliche KI-Modelltraining als auch für die anschließende Analyse der
realen Daten. Fertigungsunternehmen verfügen jedoch häufig über Datensätze, die über mehrere Systeme
verstreut sind und inkonsistente oder ungenaue Datenpunkte enthalten.
| Implementieren Sie eine Datenmanagementstrategie, um die Qualität und Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen. Zu den wichtigsten Aspekten gehören die Zuordnung zuverlässiger Datenquellen, die Bereinigung und Umwandlung von Daten über ETL-Pipelines, die Speicherung in geeigneten Repositories wie Data Warehouses und die Sicherstellung des Datenaustauschs in Ihrem digitalen Ökosystem über APIs oder andere Integrationslösungen. |
Überwindung des Mangels an KI-Bereitschaft |
Trotz ihres Wunsches, KI-fähige Tools zu implementieren, sind viele Fertigungsunternehmen aufgrund der
technischen Beschränkungen ihres IT-Ökosystems, der mangelnden Qualifikation ihrer Mitarbeiter und ihres
Widerstands gegen Veränderungen oder aufgrund sehr starrer Geschäftsprozesse einfach noch nicht bereit,
diese einzuführen.
| Beurteilen Sie Ihre IT-Infrastruktur, Ihr technisches Fachwissen und Ihre Geschäftsabläufe, um potenzielle Hindernisse für eine erfolgreiche Einführung von KI zu ermitteln, und definieren Sie entsprechend Ihren Erkenntnissen geeignete Initiativen. Dazu können die Aufrüstung von Servern und Rechenzentren, die Einführung von Weiterbildungsprogrammen oder die schrittweise Einführung von KI-Software mit einer Pilotgruppe von Early Adopters gehören, um die Belegschaft schrittweise mit der Technologie vertraut zu machen. |
Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit |
Da KI-Systeme datengesteuert sind, können sie zur Zielscheibe von Cyberkriminellen werden, die es auf
vertrauliche Informationen wie geistiges Eigentum oder Geschäftsgeheimnisse abgesehen haben. Darüber hinaus
kann die Abhängigkeit von KI von Daten bei Kunden, Partnern und sogar Aufsichtsbehörden Datenschutz- und
Sicherheitsbedenken auslösen.
| Schützen Sie Ihre KI-Lösung mit robusten Schutzmechanismen und -techniken wie der Überwachung von Benutzeraktivitäten, Datenverschlüsselung und IoT-Geräteauthentifizierung und führen Sie regelmäßige Risikobewertungen mit Hilfe ethischer Penetrationstests durch. Außerdem sollten Sie Richtlinien für die Datenverwaltung einführen, die festlegen, wie Daten in Ihrem Unternehmen gehandhabt werden sollen. |
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KI als Treiber der Transformation in der Fertigung
Wie McKinsey hervorhebt, hat das verarbeitende Gewerbe in den letzten zwei Jahrzehnten in den fortgeschrittenen Volkswirtschaften eine fortschreitende Stagnation erfahren, mit einer jährlichen Wachstumsrate der Arbeitsproduktivität, die zunehmend vernachlässigbar geworden ist.
Künstliche Intelligenz dürfte den Herstellern helfen, diese Produktivitätsblockade zu überwinden und komplexe Lieferketten, anspruchsvollere Zielgruppen und strenge Vorschriften besser zu bewältigen. Verlassen Sie sich auf einen erfahrenen IT-Partner wie Itransition, um KI richtig zu implementieren und ihren Wert für Ihr Unternehmen zu maximieren.
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