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KI-BEREICHE · STUFE 03

Der größte Hebel,
direkt in der Produktion.

Industrial AI bringt KI dorthin, wo die eigentliche Wertschöpfung passiert: in die Fertigung, an die Anlage, in die Produktionsplanung. Das ist kein Projekt im Vorbeigehen, aber hier liegt das größte Potenzial.

Größter
Hebel aller vier KI-Bereiche
Quartale
typische Umsetzungsdauer
Vollständige
POD-Readiness als Voraussetzung
AUS DER PRAXIS

Was wir in Produktionsbetrieben bereits umgesetzt haben.

01
Lernen aus vergangenen Wartungen
Problem wird gemeldet, Arbeit und Lösung dokumentiert. Beim nächsten ähnlichen Problem schlägt das System automatisch Lösungen aus allen bisherigen Fällen vor, direkt in runiva.
Predictive Maintenance · runiva
02
KI-gestützte Produktionsgrobplanung
Ein LLM-Agent mit Python-Optimierungsskill analysiert Kapazitäten, Aufträge und Ressourcen, und erstellt einen optimierten Produktionsplan als Entscheidungsgrundlage.
Produktionsplanung · Optimierung
VORAUSSETZUNGEN

Was Industrial AI braucht, und was sie kostet.

Industrial AI ist kein Projekt im Vorbeigehen. Der initiale Aufwand ist wesentlich höher als bei Employee oder Process AI, und damit auch die Kosten. Aber: Hier liegt der größte langfristige Hebel für Ihren Betrieb.

01
Daten in Excel statt Datenbanken
Wer seine Produktionsdaten in Excel oder auf Papier führt, kann sie nicht direkt für KI nutzen. Zuerst muss eine strukturierte, zugängliche und aktuelle Datenbasis aufgebaut werden, sonst fehlt jedem Modell die Grundlage, aus der es lernen könnte.
02
Legacy-Software ohne Schnittstellen
Ältere Systeme ohne offene API machen die KI-Integration schwierig, aber selten unmöglich. Wir analysieren, was mit dem Bestand bereits möglich ist, und wo zuerst gezielte Digitalisierungsarbeit an einzelnen Systemen nötig ist, bevor KI aufgesetzt werden kann.
UNSER VORGEHEN

Daten- & Digitalbasis zuerst.

  1. 01Daten- & Digitalbasis schaffen, strukturierte Daten, zugängliche Systeme
  2. 02Use Cases genau verstehen, welches Problem kostet am meisten?
  3. 03Umsetzen, schrittweise, mit klarem ROI-Fokus
runiva erfasst und strukturiert die Shopfloor-Daten, die Industrial AI erst möglich machen, Wartungen, Störungen, Anlagendaten, Schichtprotokolle. runiva.ai entdecken →
ABGRENZUNG

Was Industrial AI nicht ist.

Industrial AI ist kein einzelnes Softwarepaket, das man kauft und anschaltet, und auch kein reines Digitalisierungsprojekt ohne konkreten Anwendungsfall. Es ist die gezielte Integration von KI in bereits laufende Produktionsprozesse, aufbauend auf einer soliden Datenbasis. Ohne diese Basis wird jedes KI-Projekt in der Produktion zum Blindflug, unabhängig davon, wie leistungsfähig das eingesetzte Modell ist. Genau deshalb steht bei uns die Daten- und Digitalbasis am Anfang jedes Vorhabens, nicht die Auswahl eines Tools.

HÄUFIGE FRAGEN

Häufige Fragen zu Industrial AI.

Warum ist Industrial AI der größte Hebel, aber auch der aufwändigste Bereich?

Weil hier die eigentliche Wertschöpfung Ihres Betriebs passiert, in der Fertigung, an der Anlage. Der Hebel ist entsprechend größer als bei administrativen Prozessen. Gleichzeitig sind Produktionsdaten oft schwerer zugänglich als Bürodaten, das treibt den initialen Aufwand nach oben.

Was, wenn unsere Produktionsdaten noch in Excel oder Papierform liegen?

Dann ist der erste Schritt nicht KI, sondern der Aufbau einer strukturierten, zugänglichen Datenbasis. Das ist keine verlorene Zeit, sondern die notwendige Grundlage, ohne die jede KI-Initiative auf Sand gebaut wäre.

Funktioniert Industrial AI auch mit älterer Maschinen- und ERP-Software?

Häufig ja, mit Einschränkungen. Legacy-Systeme ohne offene Schnittstellen erschweren die Integration, sind aber selten ein Ausschlusskriterium. Wir prüfen im Detail, was heute schon möglich ist und wo zuerst Digitalisierungsarbeit ansteht.

Was ist Predictive Maintenance konkret, und was leistet es?

Vergangene Wartungsfälle, Meldungen, Maßnahmen und Lösungen werden strukturiert erfasst. Bei einem neuen, ähnlichen Problem schlägt das System automatisch passende Lösungsansätze aus allen bisherigen Fällen vor, statt dass Wissen nur im Kopf einzelner Mitarbeiter existiert.

In welcher Reihenfolge sollten wir Industrial-AI-Use-Cases angehen?

Nach Kosten, nicht nach technischer Machbarkeit. Wir identifizieren zuerst, welches Problem Sie heute am meisten Zeit, Ausschuss oder Stillstand kostet, und setzen dort an, wo der ROI am schnellsten sichtbar wird.

Ersetzt Industrial AI die Erfahrung erfahrener Mitarbeiter am Shopfloor?

Nein, sie macht diese Erfahrung skalierbar. Wissen, das bisher nur im Kopf einzelner erfahrener Mitarbeiter existierte, wird strukturiert erfasst und für das ganze Team zugänglich, gerade wenn diese Mitarbeiter irgendwann in Pension gehen.

Brauchen wir für Industrial AI eine eigene IT-Abteilung?

Nicht zwingend. Wir übernehmen die technische Umsetzung und Anbindung an Ihre Systeme. Intern braucht es vor allem jemanden, der Prozesse und Anlagen kennt und als Ansprechpartner für die Use-Case-Priorisierung zur Verfügung steht.

Was unterscheidet runiva von anderen Predictive-Maintenance-Lösungen?

runiva ist speziell dafür gebaut, Shopfloor-Daten, Wartungen, Störungen, Anlagendaten und Schichtprotokolle, so zu strukturieren, dass sie direkt als Grundlage für KI-gestützte Vorschläge nutzbar sind, statt nur als weiteres Dokumentationstool zu dienen.

Können wir Industrial AI schrittweise an einer einzelnen Anlage testen?

Ja, das ist sogar der übliche Weg. Statt gleich den gesamten Betrieb umzustellen, starten wir mit der Anlage oder dem Prozessschritt, der aktuell den größten Schmerzpunkt darstellt, und skalieren erst nach nachgewiesenem Erfolg auf weitere Bereiche.

NÄCHSTER SCHRITT

Ist Ihr Betrieb bereit für Industrial AI?

In der kostenlosen KI-Engpass-Analyse prüfen wir gemeinsam, ob Ihre Daten- und Digitalbasis stimmt, und was der erste realistische Schritt ist.

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