Was ist industrielle KI?
(Und warum sie nicht dasselbe ist wie allgemeine KI)
Industrielle KI ist künstliche Intelligenz, die mit operativen Daten trainiert wird – etwa Produktionsplänen, Sensormesswerten, Wartungsprotokollen sowie Qualitäts- und Bestandsdaten. Diese Informationen fließen in von KI-Agenten ausgeführte Workflows, Berichte und Entscheidungen zu Produktionsmenge, Kosten und Lieferterminen ein. Damit unterscheidet sich industrielle KI von allgemeinen KI-Lösungen wie ChatGPT. Diese werden mit allgemeinen Texten aus dem Internet trainiert und können Produktionsbeschränkungen, Maschinentoleranzen oder Zeitreihendaten aus einer Produktionslinie oder Produktionsumgebung nicht in gleicher Weise berücksichtigen.
Fragt man fünf Führungskräfte aus der Fertigungsindustrie, was „industrielle KI“ bedeutet, erhält man wahrscheinlich fünf verschiedene Antworten.
Einige denken an automatisierte Workflows und moderne Robotik. Andere stellen sich einen Chatbot vor, der an ihre bestehende Software angebaut wurde. Viele wissen nicht genau, welche Funktionen einem Unternehmen ihrer Größe tatsächlich einen Nutzen bringen können. Diese unterschiedliche Wahrnehmung ist relevant, denn vieles, was als industrielle KI angeboten wird, ist lediglich allgemeine KI unter einer neuen Bezeichnung. Sie wurde nie für reale Industrieumgebungen entwickelt, wird aber dennoch in Produktionsumgebungen eingesetzt, für die sie nicht ausgelegt ist.
Diese Unklarheit kostet Zeit, Geld und Produktivität. Das ist einer der Gründe, warum bislang nur wenige mittelständische Industrieunternehmen über Pilotprojekte hinausgegangen sind und KI in größerem Maßstab einsetzen. Zwischen überzogenen Versprechen und tatsächlichem Nutzen zu unterscheiden, ist schwierig. Dadurch bleiben viele mögliche Verbesserungen ungenutzt. Dieser Leitfaden erklärt, was industrielle von allgemeiner KI unterscheidet, wo sie in Industrieunternehmen bereits eingesetzt wird und wie sich der größtmögliche Nutzen aus einer Implementierung ziehen lässt.
Industrielle KI und allgemeine KI:
Wo liegt der Unterschied?
Die verwendeten Daten
Allgemeine KI-Modelle wie ChatGPT, Copilot und Claude werden mit öffentlich zugänglichen Texten, Code und Bildern aus dem Internet trainiert. Sie sollen das nächste Wort in einem Satz vorhersagen – nicht den nächsten Zustand einer Maschine.
Industrielle KI arbeitet mit einer völlig anderen Datenkategorie: Produktionsplänen, Sensordatenströmen, PLC-Programmen, Wartungsprotokollen, CAD-Dateien sowie Produktions- und Qualitätsdaten. Dabei handelt es sich um operative, physikalisch basierte Zeitreihendaten. Solche Daten entstehen ausschließlich in einer Fabrik, einem Lager oder einer Produktionsanlage und sind für ein allgemeines Modell nicht zugänglich.
Warum allgemeine KI die Produktion nicht steuern kann
Industrielle KI verarbeitet aktuelle Anlagendaten und berücksichtigt physische Rahmenbedingungen wie Toleranzen, Kapazitätsgrenzen und Maschinenzustände. Sie beschreibt diese Bedingungen nicht erst im Nachhinein. Darin liegt der Unterschied zwischen einer Lösung, die über betriebliche Abläufe spricht, und einem System, das tatsächlich an ihnen beteiligt ist.
Eine allgemeine KI-Lösung kann einen Wartungsbericht entwerfen. Sie kann jedoch nicht das Schwingungsmuster eines Lagers auswerten und melden, dass in 40 Minuten ein Ausfall droht. Das Modell wurde nie darauf trainiert, ein solches Schwingungsmuster zu erkennen.
A side-by-side comparison
Allgemeine KI | Industrielle KI | |
Trainingsdaten | Öffentliche Texte, Code und Bilder aus dem Internet | Sensordaten, PLC-Programme, Wartungsprotokolle, CAD-Dateien sowie Produktions- und Qualitätsdaten |
Entwickelt für | Sprachvorhersage sowie die Erstellung von Texten und Bildern | Die Analyse physischer Rahmenbedingungen und operativer Daten |
Versteht | Wörter, Muster und allgemeines Wissen | Toleranzen, Maschinenzustände, Durchsatz und das Verhalten von Zeitreihen |
Typische Fehlerquelle | Plausibel klingende, aber falsche Inhalte | Fehlender operativer Kontext, mit dem das Modell nie trainiert wurde |
Typische Anwendungen | Entwürfe, Zusammenfassungen und allgemeine Fragen und Antworten | Vorausschauende Wartung, Qualitätsprüfung, Planung und Bedarfsprognosen |
Wo wird industrielle KI eingesetzt?
Industrielle KI wird bereits in einzelnen Bereichen von Produktion, Bestandsmanagement, Qualität und Finanzen eingesetzt. Meist unterstützt sie eine bestimmte Funktion, statt bereits als vollständig vernetztes System zu arbeiten.
Produktion
KI ist heute Bestandteil täglicher Produktionsabläufe – auch in Unternehmen, die sich selbst nicht als KI-getrieben bezeichnen würden. Produktionsverantwortliche können sofort Zusammenfassungen und aktuelle Lagebilder abrufen, deren Erstellung früher mehrere Stunden dauerte.
Bestandsmanagement
Bestellentscheidungen basieren zunehmend auf aktuellen Verbrauchsdaten statt auf regelmäßigen Bestandsprüfungen. Veraltete Bestände müssen nicht mehr automatisch als Verlust abgeschrieben werden. KI kann sie mit der aktuellen Marktnachfrage abgleichen und dorthin lenken, wo weiterhin Bedarf besteht.
Qualität
Visuelle Inspektionssysteme erkennen Fehler, die dem menschlichen Auge an einer Produktionslinie mit hohem Durchsatz entgehen könnten. Nutzer können Bilder einer fertigen Charge einreichen und erhalten eine Übersicht über fehlerhafte Teile sowie eine verständliche Erläuterung zu jedem erkannten Mangel.
Finanzen
Finanzteams übertragen wiederkehrende administrative Aufgaben zunehmend an KI und gewinnen dadurch Zeit für höherwertige Analysen. Die Verarbeitung von Lieferantenrechnungen, bei der früher jede Position manuell eingegeben werden musste, läuft heute weitgehend automatisiert. Rechnungen werden Bestellungen zugeordnet, ohne dass Daten erneut erfasst werden müssen.
Lässt sich industrielle KI mit bestehenden Systemen verbinden?
Industrielle KI ersetzt nicht die Systeme, die bereits die betrieblichen Abläufe unterstützen. Produktionspläne, Bestandsdaten, Qualitätsprotokolle und Finanzinformationen in der operativen Software bilden genau die Datengrundlage, aus der diese Modelle lernen. Ohne diese Daten fehlt der KI der Kontext für ihre Analysen.
Deshalb funktioniert es nur selten, einen KI-Chatbot auf eine Reihe voneinander getrennter Tabellen zu setzen: Es gibt keine aktuellen operativen Daten, auf die er zugreifen kann. Echte Ergebnisse erzielen Unternehmen dann, wenn die KI in das System integriert ist, das bereits Produktions-, Bestands- und Finanzdaten enthält, oder direkt darauf aufsetzt – nicht, wenn sie als separate Lösung parallel dazu betrieben wird.
So lässt sich echte industrielle KI von umbenannter allgemeiner KI unterscheiden
Inzwischen wirbt nahezu jeder Anbieter mit KI-Funktionen. Die Bezeichnung allein sagt jedoch nichts darüber aus, ob die Lösung tatsächlich für eine Industrieumgebung entwickelt wurde.
Mit diesen vier Fragen lässt sich die Marketingbotschaft besser einordnen:
Mit welchen Daten wurde die Lösung trainiert?
Echte industrielle KI wird mit operativen Daten trainiert, die für eine Industrieumgebung spezifisch sind – etwa Sensormesswerten, Wartungsprotokollen sowie Produktions- und Qualitätsdaten. Endet die Antwort des Anbieters bei „einem großen Sprachmodell“, handelt es sich lediglich um allgemeine KI unter einer anderen Bezeichnung.
Was geschieht, wenn das Modell falschliegt?
Ein für die Produktion entwickeltes Modell sollte über einen klar definierten Ersatzprozess verfügen, falls eine Prognose nicht zutrifft oder Daten unvollständig sind. Kann ein Anbieter diese Frage nicht eindeutig beantworten, wurde die Lösung wahrscheinlich noch nicht in einer realen Betriebsumgebung getestet.
Wer behält die Kontrolle über die Entscheidung?
Glaubwürdige industrielle KI überlässt die endgültige Entscheidung einem Menschen und nicht dem Modell. Wie dieser Freigabeprozess tatsächlich funktioniert und was „Kontrolle behalten“ in der Praxis bedeutet, sollte direkt mit dem Anbieter geklärt werden.
Kann der Anbieter ein funktionierendes Beispiel in vergleichbarer Größenordnung vorweisen?
Eine Referenz aus einem Großunternehmen sagt wenig darüber aus, wie eine Lösung bei einem Hersteller mit 30 Millionen Euro Umsatz funktioniert. Fragen Sie nach einem Praxisbeispiel aus einem Unternehmen ähnlicher Größe und möglichst aus derselben Branche.
Häufig gestellte Fragen
Ist industrielle KI dasselbe wie KI in einem ERP-System?
Nicht ganz. Industrielle KI ist der übergeordnete Begriff für KI, die mit operativen Daten trainiert wird und auf dieser Grundlage Zusammenhänge analysiert. Eine in ein ERP-System oder eine vergleichbare Lösung integrierte KI ist eine konkrete Anwendung industrieller KI. Sie nutzt die operativen Daten, die bereits im jeweiligen System vorhanden sind.
Was ist der wichtigste Unterschied zwischen industrieller KI und Lösungen wie ChatGPT?
ChatGPT und ähnliche Lösungen werden mit öffentlich zugänglichen Texten und Bildern aus dem Internet trainiert und sind für die Erzeugung von Sprache konzipiert. Industrielle KI wird mit Sensordaten, Wartungsprotokollen sowie Produktions- und Qualitätsdaten trainiert. Sie berücksichtigt physische Rahmenbedingungen und unterstützt operative Entscheidungen.
Benötigen mittelständische Fertigungsunternehmen industrielle KI oder lohnt sie sich nur für Großunternehmen?
Industrielle KI setzt keine Konzernstrukturen voraus. Vorausschauende Wartung, Bedarfsprognosen und Qualitätsprüfung werden bereits in Unternehmen mit wenigen Dutzend Beschäftigten eingesetzt – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden operativen Daten werden konsequent erfasst.
Welche Daten benötigt industrielle KI?
Sie benötigt konsistente operative Daten. Je nach Anwendungsfall können dies Produktionspläne, Messwerte von Maschinensensoren, Wartungsprotokolle sowie Bestands- oder Qualitätsdaten sein. Werden diese Informationen nicht in einem System erfasst, auf das das Modell zugreifen kann, fehlt der KI die Grundlage zum Lernen.
Wie geht es weiter?
Agentenbasierte KI in industriellen Systemen
Industrielle KI umfasst eine breite Kategorie intelligenter Lösungen – im Grunde jedes System, das mit operativen Daten trainiert wird und diese für Analysen und Schlussfolgerungen nutzt.
Agentenbasierte KI ist eine weiterentwickelte Ausprägung derselben Kategorie. Sie beschreibt Modelle, die eine Maßnahme nicht nur empfehlen, sondern sie innerhalb definierter Leitplanken und über mehrere Schritte eines Workflows hinweg auch ausführen.
Die agentenbasierte KI der Plattform zeigt, wie dies in einem operativen System funktionieren kann. Einer der ersten Anwendungsfälle betrifft Angebote, deren Wert zu gering ist, um den Zeitaufwand eines Vertriebsmitarbeiters zu rechtfertigen. Eine Bestellung unter 60 Euro, die per E-Mail, Telefon oder WhatsApp eingeht, kann automatisch verarbeitet und versendet werden. Sie bleibt nicht länger im Posteingang liegen, bis jemand Zeit hat, sie zu bearbeiten.
Sie möchten mehr erfahren? Der nächste Leitfaden erklärt, was einen „Agenten“ tatsächlich von einem Chatbot mit zusätzlichen Prozessschritten unterscheidet und wie viel der Entscheidungsfindung wirklich ohne menschliches Eingreifen erfolgt.
Was ist ein LMM (Large Multimodal Model)?
