Vorsprung durch kluge Systeme

Die Entwicklungsabteilung von Sieb & Meyer in naher Zukunft: Ein Ingenieur öffnet ein internes KI-gestütztes Wissensmanagementsystem. Statt sich durch alte Dokumentationen zu kämpfen, tippt er eine präzise Frage ein. Sekunden später liegt die Antwort vor: fundiert, kontextbezogen und mit Querverweisen zu allen relevanten Daten. „Auf diese Weise werden wir nicht nur Zeit sparen, sondern auch Fehler vermeiden“, prognostiziert Torsten Blankenburg, CTO des Unternehmens. „Das ist einer der Punkte, an dem KI einen echten Mehrwert bietet.“

KI als Werkzeug – kein Hype, sondern Praxis

Künstliche Intelligenz wird bei Sieb & Meyer nicht zum Selbstzweck betrieben, sondern als strategisches Werkzeug genutzt. Im Kern geht es dabei um:

• die Automatisierung und Optimierung von Standardprozessen
• eine schnellere Recherche und Wissensbereitstellung
• die Strukturierung komplexer Datenmengen
• eine gezielte Kundenkommunikation sowie
• um neue Produktfeatures. 

„Wir sehen die KI als Hebel, um Wissen im Unternehmen besser nutzbar zu machen und es gleichzeitig für die nächste Generation von Mitarbeitern zu sichern“, erklärt Torsten Blankenburg. Die Technologie ist also kein Ersatz für Fachleute, sondern ein kluges Hilfsmittel, das Arbeitsprozesse unterstützen, beschleunigen und verbessern kann.

Dabei verfolgt der Hersteller von Drive Controllern eine ganzheitliche KI-Strategie, die verschiedene Unternehmensbereiche einbindet. Mit den Einsatzoptionen ergeben sich jeweils Vorteile.

Stöber macht sich fit für globalen Maschinenbau‑Boom

Der Maschinenbau steckt in einer der schwersten Phasen seit Jahrzehnten. Stöber zeigt sich dennoch vorsichtig optimistisch: Internationalisierung, stabile Auslandsmärkte und Innovation stärken die Position – besonders in Automation und Robotik.

Redaktion Automation NEXT

Gleichzeitig müsse aber auch die (aktuellen) Hürden berücksichtigt werden, die die Möglichkeiten heute zum Teil noch limitieren:

• In der Verwaltung können Routineaufgaben wie Übersetzungen durch den Einsatz von KI automatisiert werden, was eine deutliche Effizienzsteigerung ermöglicht. Eine zentrale Herausforderung bleibt jedoch die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden sowie die reibungslose Integration in bestehende Software-Systeme.
• Im Bereich Marketing bietet KI die Chance, Kunden gezielter anzusprechen und Content automatisch zu erstellen. Einschränkungen bestehen allerdings bei Spezialthemen und Nischenanwendungen, da Large-Language-Modelle hier aufgrund mangelnder Trainingsdaten an ihre Grenzen stoßen können.
• Auch bei den Produkten gibt es Potenzial. So lassen sich mit sinnvollen KI-gestützten Funktionen Alleinstellungsmerkmale gegenüber dem Wettbewerb schaffen. Gleichzeitig fehlen jedoch gerade bei Nischenanwendungen ausreichend Datenmengen, um spezifische Modelle wirksam zu trainieren, da diese nicht zugänglich sind oder die Datenhoheit bei den Endkunden liegt.
• In der eigenen Produktion unterstützt KI die Identifikation von Optimierungspotenzialen, die mit klassischen Methoden nicht erfasst werden können. Eine Hürde stellt hier für Sieb & Meyer die Abhängigkeit vom Maschinenhersteller bei der Integration entsprechender Lösungen dar.
• Großes Potenzial sieht das Unternehmen im KI-Einsatz in der eigenen Entwicklungsabteilung. Hier bietet KI die Möglichkeit, Entwicklungszyklen deutlich zu verkürzen und damit die „Time to Market“ zu verbessern. Voraussetzung für einen Einsatz ist jedoch der zuverlässige Schutz sensibler Entwicklungsdaten.

Fokus Produktentwicklung: Wissen bewahren, Komplexität beherrschen

Die Einsatzmöglichkeiten von KI-Tools in der Produktentwicklung stoßen derzeit allgemein auf großes Interesse – nicht zuletzt, weil viele Unternehmen mit großen Herausforderungen konfrontiert sind. Der demographische Wandel führt dazu, dass wertvolles Erfahrungswissen mit dem Ausscheiden älterer Mitarbeiter verloren zu gehen droht. Gleichzeitig nimmt die Komplexität moderner Produkte stetig zu, sodass einzelne Mitarbeitende kaum noch in der Lage sind, Systeme in ihrer Gesamtheit zu überblicken. Hinzu kommen verschärfte regulatorische Anforderungen, die aufwendige Dokumentationen und Nachweise erfordern, sowie steigende Erwartungen seitens der Kunden, die schnellere Entwicklungszyklen und kürzere Iterationen verlangen.

An genau diesen Punkten kann der Einsatz von KI unmittelbar ansetzen. Intelligente Wissensmanagementsysteme ermöglichen es, das Know-how erfahrener Ingenieure systematisch zu sichern und für nachfolgende Generationen nutzbar zu machen. Automatisierte Dokumentenprüfungen reduzieren den Aufwand bei regulatorischen Themen und schaffen Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten. KI-gestützte Recherchen beschleunigen Entwicklungsphasen erheblich, ohne dass dabei sensible Daten das Unternehmen verlassen müssen. Darüber hinaus kann KI in der Softwareentwicklung unterstützen – etwa beim Code-Review oder bei Abnahmetests – und so die Qualitätssicherung effizienter gestalten.

„Früher brauchten wir Tage, um regulatorische Dokumente zu prüfen. Mit einer KI-basierten Lösung gelingt das in Stunden“, sagt Torsten Blankenburg. „Diese Geschwindigkeit macht uns handlungsfähiger – und unsere Kunden profitieren unmittelbar davon.“

Wissensmanagement – drei Wege, eine Entscheidung

Sieb & Meyer hat sich intensiv mit dem Aufbau eines KI-basierten Wissensmanagements beschäftigt und in diesem Zusammenhang drei mögliche Ansätze überprüft:

1. Integration in bestehende Systeme wie Microsoft 365 – wirtschaftlich und schnell umsetzbar, aber fehlende Datenhoheit. Gerade für erste Pilotprojekte eignet sich dieser Weg, da er mit geringen Investitionen schnelle Ergebnisse ermöglicht.
2. Cloudbasierte Wissensplattformen: Nutzung von Diensten wie Google Cloud AI – verfügbar und skalierbar, aber keine Datenhoheit und Abhängigkeit von US-Firmen. Besonders interessant ist hier die Möglichkeit, flexibel Rechenleistung und neue KI-Funktionen nach Bedarf hinzuzubuchen.
3. Inhouse-Lösungen: Entwicklung maßgeschneiderter KI-Wissensplattformen beispielsweise mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) oder eigenen „nachtrainierten“ KI-Modellen – aufwendig in der Erstellung und Pflege, aber maximale Kontrolle. Dadurch lassen sich sensible Entwicklungs- und Fertigungsdaten vollständig im eigenen Unternehmen schützen und langfristig strategische Unabhängigkeit sichern.

Letztendlich fiel bei Sieb & Meyer die Wahl auf eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung, unterstützt durch eine Industrie-Promotion mit der Leuphana Universität, Lüneburg. Auf diese Weise entsteht aktuell ein System, das unternehmensspezifisches Fachwissen verfügbar macht, ohne dabei die Datenhoheit zu verlieren.

 Softwareentwicklung: Sicherheit vor Geschwindigkeit

Auch in der Softwareentwicklung setzt das Unternehmen auf KI – allerdings bewusst vorsichtig. Während viele Unternehmen cloudbasierte Tools wie Microsoft Copilot nutzen, sieht Sieb & Meyer darin ein Risiko bezüglich Know-how-Abfluss. Deshalb setzt das Unternehmen ausschließlich auf interne Modelle in der Entwicklung. „Unsere Daten sind unser Kapital“, betont Torsten Blankenburg. „Deshalb akzeptieren wir keine Grauzonen. Wir nutzen KI nur dort, wo wir die volle Kontrolle behalten.“

Für die allgemeine Recherche stehen Mitarbeitenden aber auch externe Modelle wie ChatGPT und Claude zur Verfügung – allerdings nur für nicht sensible Anfragen. Für alles, was mit Entwicklungsdaten oder personenbezogenen Informationen zu tun hat, existieren interne Modelle. Diese ermöglichen tiefgehende Fragen zu Produkten, Projekten und Dokumentationen, ohne dass dafür vertrauliche Daten das Unternehmen verlassen müssen.

Erste Erfolge, große Erwartungen

Noch sieht sich Sieb & Meyer beim Thema KI-Nutzung am Anfang. Doch die bisherigen Ergebnisse sind eindeutig und stimmen optimistisch: „Wir kratzen erst an der Oberfläche der Möglichkeiten“, betont Torsten Blankenburg. „Aber schon jetzt ist klar: KI wird unser Unternehmen in den kommenden Jahren tiefgreifend verändern.“

In fünf Jahren soll KI bei dem Hersteller nicht nur punktuell, sondern in allen Bereichen des Unternehmens wirken – von Verwaltung über Produktion bis hin zur Produktentwicklung. Das Ziel: ein vollständig vernetztes Unternehmen, in dem Wissen nahtlos fließt und Entscheidungen schneller, fundierter und transparenter getroffen werden können. Dabei ist KI kein Ersatz für Expertise. Sie ist das Werkzeug, das hilft, Wissen verfügbar zu machen, Komplexität zu beherrschen und schneller auf Kundenwünsche zu reagieren.