Fallen für KI-Projekte in der Produktion
Produktionsbetriebe gelten als eines der größten und vielversprechendsten Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz. Doch häufig stehen Aufwand und Ertrag, Erwartungen und Ergebnisse von KI-Projekten in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind charakteristische Irrtümer und Fehlentscheidungen, die es zu vermeiden gilt.
In der Fertigung scheitern teure, ambitionierte KI-Initiativen allzu oft an den Tücken der betrieblichen Praxis. Dafür gibt es eine Reihe von Gründen, die den produktiven KI-Einsatz unterminieren. IFS, führender Anbieter von Industrial-AI-Software, zeigt die typischen Barrieren – und wie man produktiv damit umgeht.
Hürde 1: Mangelhafte Datenqualität. Die größte Schwachstelle bei KI-Projekten ist meist die Qualität der Daten. Typisch sind fragmentierte Datenlandschaften mit einer Mischung aus historisch gewachsenen Daten unterschiedlichster Provenienz. Sie sind unvollständig, nicht synchronisiert oder unterschiedlich interpretiert. Daher sollten sich KI-Projekte anfangs auf einen Kern selektierter operativer Daten stützen (etwa aus Instandhaltung oder Qualitätssicherung), die dann sukzessive optimiert werden.
Hürde 2: Ängste und latente Ablehnung. KI-Projekte werden in der Regel von Vorbehalten aufgrund intransparenter Entscheidungslogik, Angst vor Kontrollverlust oder unklaren Auswirkungen auf die eigene Rolle begleitet. Doch diese Faktoren werden auf der Führungsebene häufig unterschätzt und die Change-Prozesse vernachlässigt. Zur Überzeugungsarbeit gehört auch, Projekterfolge transparent zu machen. KI wird dann akzeptiert, wenn Mitarbeitende ihren Nutzen erkennen, weil sie hilfreiche Ergebnisse liefert.
Hürde 3: Fehlende Zielvorgaben und Use Cases. Viele KI-Business-Cases werden lediglich für die Investitionsentscheidung erstellt, nach Projektstart aber weder aktiv nachgehalten noch mit realen Betriebsdaten überprüft. In der Praxis fehlen oft klar definierte Zielkennzahlen, aber auch der kontinuierliche Abgleich zwischen geplantem und tatsächlichem Nutzen. Der erwartete Erfolg bleibt damit eine Annahme, aber keine messbare Größe.
Hürde 4: Mangelnde Praxistauglichkeit. Labor und Praxis sind zwei Paar Stiefel. Viele Pilotprojekte scheitern an der Übertragbarkeit in den Alltag. Sie sind als „Leuchtturm“ angelegt, ohne Integration in bestehende Systeme und Entscheidungsprozesse. Daher funktionieren sie im Labor, aber nicht im Betrieb. Das kann unter anderem an der Abhängigkeit von Spezialisten liegen, der schlechten Usability oder der eingeschränkte Nutzung durch Early Adopter.
Hürde 5: Fehlende Governance. Sie ist einer häufigsten Skalierungsblocker. Viele Unternehmen starten KI-Initiativen projektgetrieben, ohne klare Zuständigkeiten für die Datenqualität, den Modellbetrieb, die fachlichen Entscheidungen oder Haftung und Compliance. Es fehlen eindeutige Verantwortlichkeiten (sowohl in der IT als auch in den Fachbereichen), die Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams und eine definierte Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI.
Autor: Sören Michl, IFS
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