KI in der Industrie – funktioniert das wirklich?

KI in der Industrie – funktioniert das wirklich?

Künstliche Intelligenz in der Industrie ist längst kein Thema mehr nur für Konferenzen, Präsentationen und futuristische Visionen. Immer häufiger stellt sich eine ganz konkrete Frage: Funktioniert KI in realen Produktionsprozessen – dort, wo Termine, Kosten und die Verantwortung für Entscheidungen zählen?

Mit genau dieser Frage sind wir zum MIT Universe AI Summit nach Warschau gefahren – nicht auf der Suche nach Inspiration, sondern nach Antworten.

Während der Veranstaltung haben wir gemeinsam mit Christian Ulstrup (GSD at Work LLC) einen Live-Test mit KI durchgeführt.

Ohne vorbereitete Daten, ohne festgelegtes Szenario und vor einem Live-Publikum haben wir einen realen Prozess aus Mikrostyk – den Angebotsprozess (RFQ) – genommen und ihn mithilfe von KI in Echtzeit nachgebildet.

Fallstudie: von 8 Tagen auf 8 Minuten

Der Angebotsprozess in einem Produktionsunternehmen wie Mikrostyk dauert in der Regel 8 bis 10 Tage (manchmal auch länger).

Er umfasst:

  • Analyse der Kundendokumentation
  • Auswahl der Technologie
  • Vorentwurf des Werkzeugs
  • Kostenkalkulation
  • Machbarkeitsanalyse
  • Risikobewertung
  • Erstellung des kommerziellen Angebots

Während des KI-Workshops wurden dieselben Eingangsdaten in … 8 Minuten verarbeitet.

In dieser Zeit hat die KI Folgendes generiert:

  • eine vollständige Kostenkalkulation
  • einen Vorschlag für die Produktionstechnologie
  • Konstruktionsannahmen für das Werkzeug
  • eine Marktanalyse
  • prognostiziertes Kundenfeedback
  • und sogar fertige Marketinginhalte.

Bedeutet das, dass KI Ingenieure ersetzen wird?

Nein. Und es ist sehr wichtig, das klar zu sagen. Das im Workshop entwickelte Tool war ein Demo. Es hat das Potenzial gezeigt, aber gleichzeitig auch deutlich die Grenzen aufgezeigt – die Genauigkeit der Kalkulationen ohne die Einbindung von Experten in jeder Phase ist derzeit noch zu gering, um darauf basierend Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Der Angebotsprozess in der Produktion umfasst Dutzende von Variablen, technologisches Know-how, ein Verständnis für das Verhalten von Materialien, werkzeug- und prozessbedingte Risiken sowie viele Nuancen, die in den Daten nicht enthalten sind. KI „versteht“ das noch nicht vollständig.

Die wichtigste Erkenntnis: Bei KI geht es nicht mehr um das „Ob“, sondern um das „Wie“

Was wir gesehen haben, verändert die Perspektive. KI ist nicht mehr das spannendste Element.
Die größte Herausforderung ist ihre Implementierung.

Einige Unternehmen sprechen noch über KI, während andere bereits beginnen, darauf echte Wettbewerbsvorteile aufzubauen – und der Unterschied zwischen ihnen wird nicht mehr in Prozenten, sondern in Zeit gemessen.

Was bedeutet das für Produktionsunternehmen?

Selbst in so spezialisierten Bereichen wie dem Blechstanzen, der Konstruktion von Folgeverbundwerkzeugen oder komplexen technisch-preislichen Kalkulationen beginnt KI Anwendung zu finden.

Und das schneller, als es die meisten in der Branche erwarten.

Sie wird keine Experten ersetzen, keine Risiken eliminieren und keine Entscheidungen für die Organisation treffen – aber sie kann die Analysezeit radikal verkürzen, Entscheidungsprozesse unterstützen und die Arbeitsweise von technischen und kaufmännischen Teams verändern.

Schritt für Schritt – oder meilenweit zurück

Das größte Risiko heute ist nicht die Einführung von KI, sondern sie zu ignorieren. Und selbst wenn heute noch die Aufsicht von Experten, Validierung und nicht perfekte Werkzeuge erforderlich sind, ist die Richtung eindeutig: Prozesse, die heute Tage dauern, werden morgen Minuten dauern.

Deshalb fragen wir nicht mehr, ob KI funktioniert, sondern:
wie schnell wir beginnen können, sie in der Praxis einzusetzen.

Der MIT Universe AI Summit hat keine eine klare Antwort geliefert, aber etwas viel Wertvolleres – reale Tests, reale Daten, reale Erkenntnisse.

KI in der Industrie funktioniert. Aber nur dann, wenn wir aufhören, sie als Kuriosität zu betrachten, und anfangen, sie als Werkzeug zu nutzen.