Der Gamechanger für den Mittelstand

Für mittelständische Fertigungsunternehmen wird Industrial AI – der gezielte Einsatz von AI in industriellen Anwendungen – immer relevanter. Doch vielen Unternehmen fehlt eine klare Strategie, um sie gewinnbringend zu integrieren. Statt nachhaltiger Lösungen dominieren oft isolierte Pilotprojekte und Experimente ohne messbare Erfolge. Um jedoch langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, braucht es einen Paradigmenwechsel: weg von der Ich-probiers-mal-aus-Phase hin zu einer unternehmensweiten AI-Strategie. Dabei ist auch entscheidend, AI nicht nur als IT- oder Managementthema zu betrachten, sondern sie gezielt in die Fachabteilungen zu bringen. Der größte Hebel liegt in der intelligenten Nutzung von Produktionsdaten und operativen Prozessen. Nur so wird AI vom Experiment zum echten Business Enabler – mit spürbarem Mehrwert für Unternehmen, Kunden und die gesamte Wirtschaft.

Die erfolgreiche Implementierung von AI im industriellen Sektor basiert maßgeblich darauf, wie Unternehmen ihre Daten systematisch erfassen und verknüpfen. Diese wertvollen Informationen finden sich dabei weniger in großen Datenbanken als vielmehr in den täglichen Arbeitsabläufen der verschiedenen Fachabteilungen. Besonders das praktische Wissen der Mitarbeitenden – sei es über Produktionsabläufe, Kundenanforderungen oder Qualitätsstandards – bildet das Fundament für erfolgreiche AI-Anwendungen. Erst durch die strategische Erfassung, Vernetzung und Analyse dieser Daten können Unternehmen das volle Potenzial der AI ausschöpfen und damit ihre Produktionsprozesse optimieren, Wartungsabläufe verbessern und die Liefertreue steigern.

Für den industriellen Mittelstand wird es immer wichtiger, über den Tellerrand der eigenen Produktionsprozesse hinauszuschauen und neue, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln, die den Kundennutzen in den Mittelpunkt stellen. Dies führt zur Entstehung innovativer Konzepte wie Pay-per-Part-Modelle, Industrie-Apps oder AI-gestützte Self-Services, die beispielsweise in der Maschinenwartung zum Einsatz kommen. Unternehmen, die bereits AI-basierte Business-Apps einsetzen, verschaffen sich durch effizientere Prozesse und höhere Anpassungsfähigkeit deutliche Wettbewerbsvorteile.

Die industrielle Zukunft wird zunehmend von Daten geprägt, wobei Initiativen wie Manufacturing-X den Unternehmen eine wichtige Plattform bieten, um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und ihre Daten zu monetarisieren. Die systematische Erfassung und Verknüpfung von Daten unterstützt sie aber nicht nur bei der betrieblichen Optimierung, sondern hilft auch dabei, die Anforderungen nationaler und europäischer Regulierungen zu erfüllen. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und des verstärkten AI-Einsatzes entwickeln sich Daten zu einem bedeutenden Wirtschaftsgut, das Unternehmen neue Wachstumsperspektiven eröffnet.

Durch den kontinuierlichen Ausbau ihrer Datenstrategien und die durchdachte Integration von AI können Unternehmen nicht nur ihre Produktionsabläufe optimieren, sondern stärken auch nachhaltig ihre übergreifende Wettbewerbsposition.

Der Einsatz von AI in Unternehmen erfordert eine strategische und fokussierte Herangehensweise. Anstelle einer undifferenzierten „Gießkannenmentalität“ empfiehlt sich eine Implementierung, bei der AI gezielt Schritt für Schritt in einzelnen Prozessen oder Geschäftsbereichen eingeführt wird – vorzugsweise durch sofort einsatzbereite Anwendungen. Diese berücksichtigen bereits die komplexen Verknüpfungen verschiedener Datenquellen und integrieren sich nahtlos in die bestehende Business-Software der Mitarbeitenden. Besonders im Mittelstand ist dieser gezielte Ansatz entscheidend, denn AI kann nur dort nachhaltige Veränderungen bewirken und Akzeptanz finden, wo sie einen eindeutigen Mehrwert schafft. Die Proalpha Industrial AI Platform bietet genau das: paketierte und praxisnahe Applikationen, die sich nahtlos in bestehende Systeme einfügen und entlang der wertschöpfenden Prozesse sofort einsatzbereit sind.

Dieser Transformationsprozess bedarf jedoch der aktiven Unterstützung durch die Unternehmensleitung, die Technologie und Innovation als strategische Kernziele verankern muss. Die Operationalisierung von AI erfolgt dabei durch einen ganzheitlichen Ansatz: Eine strategische Top-down-Initiative bildet den Ausgangspunkt und wird durch eine systematische Bottom-up-Umsetzung in den einzelnen Abteilungen vervollständigt.

Die praktischen Erfahrungen und Erkenntnisse der Fachabteilungen im Umgang mit AI sollten kontinuierlich an die Führungsebene zurückgespielt werden. Dieser Kreislauf schafft eine solide Basis für datenbasierte strategische Entscheidungen und bereitet den Weg für die weitere Integration von AI im Unternehmen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur erfolgreichen AI-Implementierung

Bestandsaufnahme und Analyse der Prozesse

Der erste Schritt zur erfolgreichen AI-Implementierung ist eine gründliche Bestandsaufnahme: Welche Prozesse sind bereits digitalisiert, wo liegen die größten Optimierungspotenziale und wie steht es um die Datenqualität? Diese Analyse bildet die Grundlage für alle weiteren Schritte. Erfolgreiche Unternehmen investieren hierfür typischerweise vier bis sechs Wochen.

Pilotphase und erste Erfahrungen

In der Pilotphase sollten Unternehmen erste Erfahrungen mit AI-basierten Systemen sammeln. Die Integration dieser Systeme in bestehende IT-Infrastrukturen erfordert sorgfältige Planung. Eine der größten Herausforderungen ist die Schaffung nahtloser Schnittstellen zwischen Legacy-Systemen und modernen AI-Komponenten, um den laufenden Betrieb nicht zu gefährden. Spezialisten wie beispielsweise Proalpha können dabei helfen, diese Komplexität zu managen und einen reibungslosen Übergang sicherzustellen.

Datenintegration und Konsistenz

Die Integration unterschiedlicher Datenquellen (wie MES, ERP und Service-Management-Systeme) ist entscheidend, um eine für die AI-Systeme notwendige, konsistente Datenbasis zu schaffen.

Skalierung nach Unternehmensgröße

• • Kleine Unternehmen (<50 Mitarbeitende): Standardisierte, Cloud-basierte Lösungen bieten einen idealen Einstieg. Diese Lösungen minimieren Investitionskosten und technische Risiken.
  • Mittlere Unternehmen (50-250 Mitarbeitende): Hier sollte eine AI-Roadmap entwickelt werden, um Ressourcen zielgerichtet einzusetzen und Abhängigkeiten frühzeitig zu erkennen. Parallel dazu muss der Aufbau interner Kompetenzen erfolgen.
  • Große mittelständische Unternehmen (>250 Mitarbeitende): AI-Initiativen müssen über mehrere Standorte und Abteilungen hinweg koordiniert werden. Ein „AI Center of Excellence“ hilft dabei, Kompetenzen zu bündeln und Standards zu entwickeln.

Kultureller Wandel und Führung

Die Einführung von AI bedingt oft einen Wandel in der Unternehmenskultur. Führungskräfte sollten eine Kultur fördern, die kontinuierliche Verbesserung und datengestütztes Entscheiden betont. Es ist entscheidend, AI als Werkzeug zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit zu positionieren und den Mythos des Jobkillers in Richtung eines Jobtransformators deutlich zu machen. Workshops, in denen Mitarbeitende AI-Anwendungen frühzeitig testen, sind eine effektive Methode, um Vertrauen auf- und Widerstände abzubauen.

In der Regel übernimmt der AI-Softwareprovider viele der oben aufgeführten Schritte, wie zum Beispiel die Bestandsaufnahmen, die Schnittstellen zu bestehenden Systemen und die intelligente Verknüpfung von Daten entlang bereichs- oder sogar systemübergreifender Prozesse.

Fazit: AI unverzichtbar für die industrielle Zukunft

Die systematische Integration von Industrial AI markiert einen entscheidenden Wendepunkt in der industriellen Entwicklung. Die Frage ist längst nicht mehr, ob Unternehmen AI einsetzen sollten, sondern wie sie diese Technologie am effektivsten implementieren können. Die technologische Reife ermöglicht mittlerweile auch klassischen Industrieunternehmen einen wirtschaftlich sinnvollen Einsatz. Der Schlüssel zum Erfolg liegt dabei in den Fachabteilungen, die als zentrale Treiber der Implementation fungieren. Nur wenn AI dort stattfindet, wo die Kernprozesse gesteuert werden, können nachhaltige Wettbewerbsvorteile entstehen.

Unternehmen müssen die Experimentierphase hinter sich lassen – es gilt nun, AI systematisch und gewinnbringend in die Unternehmensprozesse zu integrieren. Unternehmen, die diesen Transformationsprozess konsequent vorantreiben, werden nicht nur ihre betriebliche Effizienz steigern, sondern auch innovative Geschäftsmodelle entwickeln und ihre Marktposition langfristig ausbauen können. Die Ära der Industrial AI steht erst am Anfang – und der Mittelstand hat das Potenzial, diese Entwicklung maßgeblich mitzugestalten.