
Zwei von drei KI-Projekten schlagen laut VDMA fehl. Die Ursachen liegen oft in einem unklaren Projektansatz, fehlenden Ressourcen und der falschen Erwartung, dass KI wie ein klassisches IT-Projekt mit festem Start- und Enddatum funktioniert. KI erfordert jedoch kontinuierliche Pflege, Training und Nachjustierung. Unternehmen müssen bereit sein, sich mit voller Energie auf den Prozess einzulassen. Halbe Lösungen führen selten zum Erfolg.
1. Datenqualität als Erfolgsfaktor
KI kann nur dann sinnvolle Ergebnisse liefern, wenn sie mit hochwertigen, realistischen und aktuellen Daten versorgt wird. Besonders im industriellen Umfeld ist es entscheidend, dass die KI mit echten Zustandsdaten arbeite. Das können etwa Fotos von gebrauchten, verschmutzten Ersatzteilen statt idealisierten Neuteilen sein. Diese Daten sind oft nicht frei verfügbar und müssen aus internen Systemen wie dem Ticketsystem oder CAD-Archiv extrahiert werden.
2. Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte
Unternehmen sollten sich frühzeitig mit konkreten Use Cases auseinandersetzen und prüfen, ob sie über die nötige Datengrundlage verfügen. Nur wenn ein echter Bedarf besteht und die Organisation bereit ist, sich auf das Projekt einzulassen, kann KI ihr Potenzial entfalten. Mitarbeitende müssen von Anfang an eingebunden werden. Nicht als potenzielle „Verlierer“, sondern als Mitgestalter neuer Prozesse.
3. Konkrete Anwendungsfelder
3.1 Dispositionsläufe im ERP-System
Ein besonders wirkungsvoller Einsatzbereich ist die Bearbeitung von Dispositionsläufen. Bis zu 90 % der Tätigkeiten sind repetitiv und lassen sich durch KI automatisieren. Das spart Zeit, reduziert Fehler und verbessert die Planungsqualität. Mitarbeitende können sich auf komplexe Entscheidungen konzentrieren, während die KI Routineaufgaben übernimmt.
3.2 Ersatzteilerkennung im Service
KI kann Servicetechniker und Kunden bei der Identifikation von Ersatzteilen unterstützen. Auch stark abgenutzte oder verschmutzte Teile werden zuverlässig erkannt. Das reduziert Reklamationen, spart Kosten für Rücksendungen und erhöht die Kundenzufriedenheit.
3.3 Automatische Ausschreibungserkennung
Ein Beispiel aus der Praxis: EGIP Plus konnte dank KI eine Ausschreibung in Rumänien identifizieren und gewinnen – eine Gelegenheit, die zuvor sprachlich und geografisch unentdeckt geblieben wäre. Die KI durchsuchte kontinuierlich verschiedene Plattformen und erkannte relevante Ausschreibungen.
3.4 Kostenanalyse im Einkauf
KI kann die Herstellungskosten von Baugruppen analysieren inklusive Material-, Bearbeitungs- und Lohnkosten. So entsteht eine fundierte Entscheidungsgrundlage für internationale Beschaffungen. Unternehmen können Preise vergleichen, Risiken abwägen und strategisch einkaufen.
3.5 Qualitätssicherung
In der Fertigung kann KI zur automatisierten Qualitätskontrolle eingesetzt werden. Sie erkennt typische Fehlerbilder und ermöglicht eine 100 %-Prüfung, ohne dass jedes Teil manuell inspiziert werden muss. Das spart Zeit und erhöht die Produktionssicherheit.
4. Durchhaltevermögen als Erfolgsfaktor
KI-Projekte erfordern Ausdauer. Ein metaphorisches Beispiel aus dem Gespräch: Eine Schwimmerin gab im Nebel auf – nur 200 Meter vor dem Ziel. Unternehmen sollten sich nicht von Rückschlägen entmutigen lassen, sondern kontinuierlich an der Verbesserung ihrer KI arbeiten.
5. Einstieg für Mittelständler
Für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen empfiehlt sich der Einstieg über spezialisierte Dienstleister. Tools wie der AI Pathfinder von Cosmo helfen bei der Identifikation geeigneter Use Cases und ermöglichen einen ressourcenschonenden Projektstart.
6. Grenzen der KI
KI ist kein Allheilmittel. Besonders bei unstrukturierten Prozessen oder komplexen Vertragsthemen ist Vorsicht geboten. Hier sollte KI nur unterstützend eingesetzt werden. Je weniger strukturierte Daten vorhanden sind, desto höher ist die Gefahr ungenauer Ergebnisse.
7. Das können Sie nun tun
KI bietet im Maschinen- und Anlagenbau enormes Potenzial: Von Effizienzsteigerung über Kostenreduktion bis hin zu neuen Geschäftsmöglichkeiten. Entscheidend ist jedoch ein strategischer, datengestützter und ausdauernder Projektansatz. Wer frühzeitig Mitarbeitende einbindet, konkrete Use Cases definiert und die richtigen Partner wählt, kann KI erfolgreich und nachhaltig einsetzen.
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