KI konkret in der Produktion: Von Vision zu messbarem Nutzen

Warum „KI konkret“ gerade jetzt zählt – auch für die Schweizer Industrie

2025 ist das Jahr, in dem KI in der Industrie vom PowerPoint-Slide in die Halle wandert. Laut mehreren Branchenumfragen planen über 70 % der Industrieunternehmen Investitionen in KI – aber weniger als ein Drittel hat bislang produktive Anwendungen im Einsatz. Genau diese Lücke zwischen Strategie und Realität spürt man in jedem Werk, ob in Baden-Württemberg oder im Schweizer Mittelland.

Die Veranstaltung „KI Konkret – Praxisnah. Umsetzbar. Zukunftsweisend“ von Fraunhofer IPA und Partnern adressiert genau dieses Problem: weg von Vision, hin zu handfesten Use Cases. Was dort für die deutsche Industrie diskutiert wird, passt verblüffend gut zur Schweizer Präzisionsindustrie – Maschinenbau, Medizintechnik, Uhrenindustrie, Automotive-Zulieferer. In dieser Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“ schauen wir, wie man aus solchen Impulsen konkrete Projekte macht.

In diesem Beitrag geht es darum, was Sie aus dem Format „KI Konkret“ für Ihr eigenes Werk mitnehmen können: Welche KI-Use-Cases funktionieren bereits? Wo liegen typische Fallstricke bei der Implementierung? Und wie sieht ein realistischer Fahrplan für Schweizer Produktionsbetriebe aus, die nicht mit einem Millionenbudget starten wollen?

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1. Von der KI-Vision zum realen Use Case in der Produktion

Der Kern von „KI Konkret“ ist klar: KI muss im Shopfloor funktionieren oder sie bleibt teure Folklore. Fraunhofer IPA, Fraunhofer IAO, Campus Schwarzwald und die Allianz Industrie 4.0 zeigen deshalb keine Science-Fiction, sondern produktionsnahe Beispiele.

Was das für Schweizer Unternehmen bedeutet

Für die Schweizer Präzisionsindustrie sind drei Punkte entscheidend:

1. Hohe Qualitätsanforderungen – Fehlteile im µ-Bereich, enge Toleranzen, strenge Normen.
2. Hohe Kosten pro Minute Stillstand – teure Anlagen, hochqualifizierte Fachkräfte.
3. Vielfältige Varianten bei kleinen Losgrössen – klassische Herausforderung für Planung und Qualitätssicherung.

Genau hier spielen KI-Anwendungen ihre Stärken aus:

• Machine Vision für Montage- und Qualitätskontrolle
• KI-gestützte Produktionsplanung (Smart Scheduling)
• Predictive Maintenance zur Vermeidung ungeplanter Stillstände
• MLOps & Lifecycle-Management, damit Modelle nicht nach dem POC sterben

Die Agenda von „KI Konkret“ liest sich praktisch wie eine Checkliste für diese Themen – nur eben aus deutscher Sicht. Wer in der Schweiz ähnliche Projekte plant, kann diese Blaupause sehr gut adaptieren.

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2. Konkrete KI-Anwendungen: Was heute schon produktiv läuft

Die spannendsten Teile der Veranstaltung drehen sich um reale Use Cases. Einige davon eignen sich eins zu eins für Schweizer Werke.

2.1 Montagekontrolle mit Machine Vision

Der Use Case: Montagekontrolle mit Machine Vision und synthetischen Daten.

Die Idee:

• Kameras überwachen Montageprozesse
• KI-Modelle erkennen fehlende, falsch positionierte oder fehlerhafte Teile
• Trainingsdaten werden teilweise synthetisch erzeugt, weil reale Fehler selten sind

Übertrag auf die Schweiz:

• In der Uhrenindustrie oder Medizintechnik ist Ausschuss teuer und imagekritisch.
• KI-gestützte Bildverarbeitung erkennt Abweichungen, die für das menschliche Auge kaum sichtbar sind.
• Synthetische Daten entlasten, wenn reale Fehlerfälle nicht ausreichend vorliegen.

Praxis-Tipp:

• Starten Sie mit eng umgrenzten Prüfaufgaben (z.B. Vorhandensein eines bestimmten Bauteils) statt mit einer „vollautomatischen Endabnahme“.

2.2 Smart Scheduling: Dynamische Produktionsplanung mit KI

Fraunhofer IAO stellt im Rahmen von „KI Konkret“ die Studie „Smart Scheduling: KI-gestützte dynamische Produktionsplanung“ vor.

Kernbotschaft: Klassische Planung mit Excel oder starren Leitständen hält die Dynamik moderner Fertigung kaum noch aus – Störungen, Eilaufträge, Lieferverzögerungen. KI-Systeme können in Sekunden tausende Varianten durchrechnen und optimierte Belegungspläne vorschlagen.

Warum das für Schweizer Betriebe spannend ist:

• Viele Unternehmen fahren Mehrmaschinenbedienung, kleine Losgrössen, häufige Umrüstungen.
• Schon wenige Prozent bessere Maschinenauslastung bringen relevante Effekte auf Stückkosten und Liefertreue.

Konkrete Effekte, die man typischerweise sieht:

• +5–15 % höhere Auslastung kritischer Engpassmaschinen
• –10–30 % geringere Durchlaufzeiten für bestimmte Produktfamilien
• Mehr Termintreue, weil Schicht- und Rüstplanung besser abgestimmt ist

2.3 Interactive Machine Learning: KI ohne Data-Science-Team

Ein weiterer Punkt aus dem Programm: Interactive Machine Learning – Nachtraining ohne KI-Experten.

Statt jedes Mal ein Data-Science-Team zu bemühen, können Fachleute aus der Produktion selbst:

• Fehlklassifikationen markieren
• Korrekte Labels vergeben
• Das Modell iterativ verbessern

Gerade für die Schweiz mit ihrem Fachkräftemangel in Data Science ist das ein starkes Argument.

Ein KI-Projekt ist nicht dann fertig, wenn das Modell läuft, sondern wenn die Mitarbeitenden es im Alltag anpassen können.

2.4 KI trotz Datenmangel: Synthetische Trainingsdaten

Ein wiederkehrendes Problem im Shopfloor: zu wenig Daten, vor allem zu wenig Fehlerfälle.

„KI Konkret“ adressiert das mit dem Thema synthetische Trainingsdaten für Fehlererkennung:

• 3D-Modelle, Simulationsumgebungen oder Render-Engines erzeugen künstliche Fehlerbilder
• Die KI lernt sowohl Normalfälle als auch Defekte kennen, ohne dass man teuren Ausschuss produzieren muss

Für hochpräzise Fertigung in der Schweiz – etwa Schleifoperationen, Mikrobearbeitung oder Laserprozesse – ist das oft der einzige wirtschaftliche Weg zu robusten Modellen.

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3. Die eigentlichen Hürden: Implementierung, nicht Technik

Kaum ein Produktionsleiter zweifelt heute noch daran, dass KI theoretisch Nutzen bringt. Die Probleme stecken in der Umsetzung. Genau deshalb widmet „KI Konkret“ einen Programmpunkt der KI-Implementierung: Herausforderungen meistern, Erfolgsfaktoren nutzen.

3.1 Typische Stolpersteine in der Industrie

Aus Schweizer Projekten sieht man immer wieder dieselben Hürden:

• Unklare wirtschaftliche Zielsetzung – „Wir wollen KI machen“ ist kein Ziel.
• Daten-Chaos – unterschiedliche Formate, Insellösungen, fehlende Sensorik.
• Zu grosse Projektansätze – statt eines fokussierten Piloten wird ein „KI-Programm für das ganze Werk“ gestartet.
• Akzeptanzprobleme im Shopfloor – Bediener und Meister fühlen sich von der KI bewertet.

3.2 Erfolgsfaktoren, die sich bewährt haben

Aus der Logik von „KI Konkret“ und vielen realen Projekten lassen sich ein paar klare Erfolgsfaktoren ableiten:

1. Use Case scharf definieren

   • Ein konkreter KPI (z.B. Ausschussquote, Rüstzeit, OEE)
   • Ein klar abgegrenzter Prozessbereich
   • Ein messbares Einsparpotenzial

2. Interdisziplinäres Team aufsetzen

   • Produktion / Instandhaltung
   • IT / OT
   • Data Science oder externe KI-Partner

3. Iterativ vorgehen

   • Proof of Concept (Wo funktioniert es technisch?)
   • Pilot in einer Linie / einem Werk
   • Rollout mit standardisierten Bausteinen

4. Mitarbeitende früh einbinden

   • Bediener als Co-Designer von Dashboards und Warnmeldungen
   • Schulungen zu Chancen und Grenzen von KI
   • Klarer Fokus: Unterstützung, nicht Überwachung

Wer diese Punkte beherzigt, hat in der Regel mehr als 50 % der Risiken im Griff, noch bevor die erste Zeile Code geschrieben ist.

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4. MLOps & Lifecycle-Management: Damit KI nicht nach dem Piloten stirbt

Ein spannend nüchterner Programmpunkt von „KI Konkret“: „KI-Modelle zuverlässig managen: MLOps und Lifecycle-Management für die Produktion“.

Die Realität in vielen Fabriken:
Ein POC läuft gut, der Projektbericht glänzt – und ein Jahr später weiss niemand mehr, wo das Modell überhaupt deployt ist.

Was MLOps in der Produktion konkret bedeutet

Für industrielle KI-Anwendungen heisst MLOps:

• Versionierung von Modellen – nachverfolgen, welche Modellversion wann aktiv war
• Monitoring der Modellgüte – z.B. Drift-Erkennung bei Bilddaten oder Sensordaten
• Automatisierte Retrainingsprozesse – z.B. monatlich oder bei Performance-Abfall
• Saubere Integration in Produktions-IT / OT – MES, ERP, SPS, Edge-Geräte

Gerade für Schweizer Unternehmen mit mehreren Werken in verschiedenen Kantonen oder Ländern ist das entscheidend. Ohne MLOps wird jeder Standort zum eigenen „KI-Experiment“, Synergien bleiben liegen.

Warum das zur Schweizer Präzisionsindustrie passt

Präzision heisst nicht nur, dass das Produkt exakt ist, sondern auch, dass die Entscheidungen im Prozess reproduzierbar sind. MLOps macht KI-Entscheidungen nachvollziehbar und auditierbar – ein wichtiger Punkt für Branchen mit Regulierung, etwa Medizintechnik oder Bahntechnik.

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5. Wie Sie Impulse aus „KI Konkret“ in Ihrem Werk nutzen

Die gute Nachricht: Man muss nicht in Freudenstadt im Raum sitzen, um von „KI Konkret“ zu profitieren. Die Agenda lässt sich als praktischer Fahrplan für Schweizer Produktionsbetriebe lesen.

5-Schritte-Ansatz für Schweizer Produktionsunternehmen

1. Relevante Use Cases identifizieren

   • Qualitätskontrolle mit Machine Vision
   • KI-gestützte Produktionsplanung (Smart Scheduling)
   • Vorausschauende Wartung kritischer Anlagen
   • Automatische Dokumentenanalyse (z.B. Leistungsverzeichnisse, Stücklisten)

2. Business Case grob rechnen

   • Aktuelle Ausschuss- oder Stillstandskosten ermitteln
   • Potenzielle Einsparung pro Jahr abschätzen (konservativ!)
   • Budget- und Ressourcenrahmen festlegen

3. Pilotprojekt im überschaubaren Rahmen starten

   • Eine Linie, eine Maschine oder ein definiertes Produktsegment
   • 3–6 Monate Laufzeit
   • Klare Erfolgskriterien: z.B. –20 % Fehlteile, +10 % OEE

4. Mitarbeitende und IT-Struktur mitdenken

   • Bediener in Tests und Feedbackschleifen einbinden
   • IT-/OT-Sicherheit früh klären
   • Dateninfrastruktur standardisieren (Schnittstellen, Formate)

5. Skalierung mit MLOps planen

   • Standard-Bausteine definieren (z.B. Vision-Toolbox, Datenpipeline)
   • Governance für KI-Modelle festlegen (Wer ist verantwortlich? Wie wird dokumentiert?)
   • Rollout schrittweise auf weitere Werke ausdehnen

Wer diesen Pfad geht, landet nicht bei „KI als Leuchtturm“, sondern bei KI als Teil der täglichen Produktionspraxis.

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Ausblick: Präzision trifft Intelligenz – jetzt handeln, nicht warten

Die Botschaft von „KI Konkret“ passt perfekt zum Anspruch der Schweizer Industrie: Präzision, Zuverlässigkeit, messbarer Kundennutzen. KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug, um genau diese Stärken auszubauen – von der Qualitätskontrolle über die Produktionsplanung bis hin zur vorausschauenden Wartung.

Wer jetzt strukturiert startet, baut sich Schritt für Schritt einen Wettbewerbsvorteil auf, den andere in wenigen Jahren nicht mehr so einfach einholen. Wer wartet, wird KI in drei Jahren als reines Kostenthema einkaufen müssen – ohne eigenen Erfahrungsvorsprung.

Wenn Sie in Ihrem Werk ernsthaft über KI-Projekte nachdenken, dann nehmen Sie die Logik hinter „KI Konkret“ als Vorlage: praxisnah planen, wirtschaftlich rechnen, klein starten, konsequent skalieren.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI in der Produktion einzieht, sondern wie gut vorbereitet Ihr Unternehmen ist, wenn es passiert.