Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) entwickelt sich rasant zu einer Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation. Leistungsfähige Sprachmodelle unterstützen bereits heute Wissensmanagement, Softwareentwicklung, Kundenservice und Engineering. Sie helfen dabei, Informationen schneller zu verarbeiten, wiederkehrende Tätigkeiten zu automatisieren und komplexe Entscheidungen vorzubereiten. Während GenAI in Büro- und Verwaltungsbereichen bereits etabliert ist, steht ihr Einsatz in der industriellen Produktion noch am Anfang. Für produzierende Unternehmen liegen hier die größten Potenziale – und wir zeigen in diesem Beitrag, wie sie zielgerichtet, wirtschaftlich sinnvoll und nachhaltig erschlossen werden können.

Produktionsunternehmen verfügen über umfangreiche Prozessdaten, Arbeitsanweisungen, technisches und Erfahrungswissen. Gleichzeitig sind Produktionsprozesse komplex, variantenreich und wissensintensiv – ideale Voraussetzungen für intelligente Assistenzsysteme.

Generative KI als Wettbewerbsfaktor für die industrielle Wertschöpfung

Der Produktionsstandort Deutschland steht unter hohem Druck: steigende Energiepreise, Fachkräftemangel, kürzere Innovationszyklen und globaler Wettbewerb erhöhen die Anforderungen an produzierende Unternehmen. Nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit entsteht daher immer weniger über den Preis, sondern über Produktivität und Innovationsgeschwindigkeit.

Generative KI setzt genau an diesen Stellschrauben an. Sie kann Mitarbeitende bei allen datenbasierten Tätigkeiten unterstützen und so für sie und für ihr Unternehmen beträchtliche Zeit- und Effizienzgewinne realisieren.

In der Produktion ergeben sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten: Montageassistenten können Arbeitsanweisungen an Produktvarianten oder Erfahrungsstände anpassen, Qualitätsmanagementsysteme Prüfergebnisse interpretieren und Fehlerursachen analysieren, Instandhaltungsteams bei der Diagnose unterstützt und Produktionsplanungen durch automatisierte Alternativen beschleunigt werden.

Der entscheidende Mehrwert entsteht jedoch erst, wenn Generative KI in bestehende Prozesse, Datenlandschaften und Unternehmensstrukturen integriert wird. Nur so wird sie vom technologischen Experiment zum strategischen Wettbewerbsfaktor.

Vom Potenzial zur Umsetzung – die Customer Journey des Industrial GenAI Blueprints

Viele Unternehmen erkennen das Potenzial Generativer KI, verfügen jedoch noch nicht über eine strukturierte Vorgehensweise zur Einführung. Häufig fehlen ihnen Ressourcen, um mögliche Anwendungsfälle systematisch zu identifizieren, zu bewerten und in eine langfristige Digitalisierungsstrategie zu überführen.

Genau an dieser Stelle setzt der Industrial GenAI Blueprint an. Er beschreibt eine strukturierte Customer Journey, die Unternehmen Schritt für Schritt von der ersten Sensibilisierung bis zur priorisierten Roadmap begleitet. Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Technologie selbst, sondern die Frage, wie Generative KI einen messbaren Beitrag zur Wertschöpfung leisten kann.

Der erste Schritt ist die Sensibilisierung der Belegschaft. Der Blueprint verfolgt bewusst einen Bottom-up-Ansatz: Beschäftigte aus Produktion, Qualität, Instandhaltung, Engineering oder Arbeitsvorbereitung werden mit Möglichkeiten und Grenzen Generativer KI vertraut gemacht. Sie sind täglich mit Prozessen, Medienbrüchen und wiederkehrenden Problemen konfrontiert und sollen ihr Alltagswissen, Ideen und Verbesserungsvorschläge von Anfang an mit einbringen.

Auf dieser Grundlage beginnt die strukturierte Identifikation potenzieller Anwendungsfälle. Mitarbeitende beschreiben konkrete Herausforderungen ihres Arbeitsalltags sowie Ideen, wie KI zu deren Lösung beitragen kann. Sämtliche Use Cases werden mithilfe standardisierter Templates dokumentiert, um eine spätere Vergleichbarkeit sicherzustellen. Dadurch entsteht bereits in einer frühen Phase eine einheitliche Datengrundlage für die spätere Bewertung und Priorisierung.

Anschließend werden die erfassten Use Cases ausgewertet. Dabei geht es zunächst nicht um den besten einzelnen Anwendungsfall, sondern um Muster im gesamten Portfolio. Ähnliche Problemstellungen werden gebündelt, gemeinsame technologische Bausteine identifiziert und Abhängigkeiten sichtbar gemacht – etwa bei Datenquellen, Dokumentationen, RAG-Ansätzen, Agentensystemen oder Schnittstellen zu ERP- und MES-Systemen.

Die vielversprechendsten Anwendungsfälle werden in Workshops vertieft. Gemeinsam mit den Fachbereichen wird untersucht, welche Stakeholder eingebunden werden müssen, wie sich Prozesse verändern und welche Auswirkungen die Einführung auf die tägliche Arbeit hat.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf wirtschaftlichem Nutzen und technischer Machbarkeit: Welche Daten, Schnittstellen und Infrastrukturen sind vorhanden? Welche Kompetenzen werden benötigt? Und ist eine Eigenentwicklung sinnvoll oder sind bestehende Softwarelösungen beziehungsweise KI-Plattformen wirtschaftlicher? Diese Make-or-Buy-Entscheidung ist zentral für zielgerichtete Investitionen.

Die Ergebnisse aller Workshops werden wiederum in standardisierten Templates dokumentiert. Dadurch entsteht eine vergleichbare Wissensbasis über sämtliche priorisierten Anwendungsfälle. Gleichzeitig bilden diese Informationen die Grundlage für den letzten Schritt der Customer Journey – die Entwicklung einer strategischen Roadmap.

Sie verbindet Quick Wins, notwendige Grundlagenmaßnahmen und langfristige Leitprojekte. Erfahrungen, Datenmodelle oder Softwarekomponenten aus frühen Projekten können so für weitere Anwendungen genutzt werden. Aus vielen Einzelideen entsteht ein geplanter Transformationspfad.

Zwischen Potenzial und Realität

Produktionsunternehmen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Prozesse, ihrer IT-Landschaften, ihrer Datenverfügbarkeit sowie ihrer organisatorischen Strukturen erheblich. Deshalb lassen sich Anwendungsbeispiele für Generative KI nur selten unmittelbar auf andere Unternehmen übertragen. Selbst innerhalb eines Unternehmens können verschiedene Werke oder Produktionslinien völlig unterschiedliche Voraussetzungen besitzen.

Produktionsprozesse sind historisch gewachsen und eng mit spezifischen Abläufen, Maschinen, ERP- und MES-Systemen, Qualitätsdatenbanken und Arbeitsanweisungen verknüpft. Erfolgreiche KI-Lösungen lassen sich daher nicht einfach kopieren. Jeder Anwendungsfall muss an technische, organisatorische und regulatorische Rahmenbedingungen angepasst werden. Nicht die Technologie allein entscheidet über den Erfolg, sondern ihre passgenaue Integration in bestehende Wertschöpfungsprozesse.

Jetzt die Weichen für die industrielle KI-Transformation stellen

Für Unternehmen ist jetzt der richtige Zeitpunkt, die eigenen Potenziale systematisch zu identifizieren und erste Schritte in Richtung Umsetzung einzuleiten. Wer frühzeitig handelt, kann Erfahrungen aufbauen, Mitarbeitende einbinden und tragfähige Strukturen schaffen, bevor einzelne Insellösungen entstehen.

Der im Projekt Industrial GenAI Enablement entwickelte Industrial GenAI Blueprint bietet dafür einen praxisnahen Einstieg: von der Sensibilisierung der Belegschaft über die KI-gestützte Use-Case-Erfassung bis hin zur priorisierten Roadmap. Unternehmen erhalten damit einen strukturierten Weg, um aus ersten Ideen konkrete Maßnahmen abzuleiten, Investitionen gezielt zu priorisieren und Generative KI schrittweise in messbaren wirtschaftlichen Nutzen zu überführen.

Unternehmen, die ihre Produktion zukunftsfähig aufstellen möchten, sollten daher nicht abwarten, sondern den Dialog starten. Informationen zu allen Themen rund um den Einsatz von KI in der Produktion und die passenden Ansprechpartner finden Sie in den Leselinks.

Leselinks:

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Kategorien: Künstliche Intelligenz
Tags: GenAI, Greenfield Catapults, Produktionsprozesse, Roadmap, Transformation