Im Wettbewerb reichen Kraft und Präzision nicht mehr aus - KI muß her

Irgendwie spüren auch traditionell geprägte Maschinenbauer und Metallverarbeiter, dass Kraft und Präzision nicht mehr die alleinigen Faktoren für den Industrieprozess sind. Dennoch geht es nur sehr zögerlich voran Künstlicher Intelligenz (KI) im Maschinenbau einzusetzen – obwohl die Potenziale enorm sind.

Eine klare Erkenntnis: Es ist weniger eine technische Frage als vielmehr eine Frage der Daten, Unternehmenskultur und Organisation.

Hier sind aus meiner Sicht die wichtigsten Hemmnisse:

🧱 1. Heterogene und wenig strukturierte Daten
    • Maschinenbauunternehmen haben oft viele verschiedene, teils alte Maschinen im Einsatz.
    • Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen (Sensoren, Steuerungen, manuelle Eingaben) und sind
       oft nicht standardisiert.
    • Ohne saubere, strukturierte Datenbasis funktioniert KI nur eingeschränkt.

⚙️ 2. Dominanz von physischen Prozessen
    • Im Maschinenbau geht es um Mechanik, Thermodynamik, Materialwissenschaft – also physische
      Realität. Da passen Daten oder gar Datenwisschenschaftler erstmal nicht dazu.
    • Viele Prozesse sind komplex, aber deterministisch – hier helfen klassische Ingenieurmodelle besser als
       datengetriebene.
    • Die „Black Box“ Natur von KI (z. B. neuronale Netze) wird kritisch gesehen, weil Sicherheit,
       Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit entscheidend sind. Durch schlechte Trainingsdaten mit der
       KI Modelle ungenügend trainiert wurden, hat KI zu Unrecht leider oftmals ein Imageproblem aus der
       Sicht der Präzisions-Fanatiker.

🧠 3. Kulturelle und organisationale Barrieren
    • Viele Maschinenbauunternehmen haben eine traditionelle Ingenieurskultur: „Erklären statt schätzen“.
      „Präzise das Ziel zu treffen und sich nicht annähern“.
    • Skepsis gegenüber KI: Wenn ein System keine physikalisch nachvollziehbare Erklärung liefert, wird
       es oft abgelehnt.
    • Fachabteilungen und IT arbeiten häufig isoliert – das erschwert datengetriebene Innovationsprojekte.

💸 4. Kosten-Nutzen-Verhältnis unklar
    • KI-Projekte kosten Zeit und Geld, oft mit unklarem ROI (Return on Investment).
    • Kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) scheuen die Investitionen, besonders wenn sie
       keine Erfahrung mit Digitalisierung haben.
    • Viele Pilotprojekte bleiben in der „Proof of Concept“-Phase stecken.

🧩 5. Komplexität in der Implementierung
    • KI braucht nicht nur Daten, sondern auch Infrastruktur, Fachpersonal und ein Verständnis für die
      Geschäftsprozesse.
    • Es gibt oft zu wenige Fachkräfte, die gleichzeitig KI- und Maschinenbauwissen mitbringen
       (sogenannte „T-shaped experts“).
    • Fehlende Standards für KI-Integration in bestehende Steuerungssysteme und Produktionsanlagen.

 👄 6. Kommunikationsproblem
    • Die reale, physische Welt in der Fabrik mit der Datenwelt zu kombinieren ist ein Hürdenlauf. Die
       sprachlichen Grenzen der Fachsprachen sind hoch, die Bezüge zwischen abstrakten Metadaten und
       konkreten Vorgängen oder Anwendungen herzustellen ist ungemein schwierig. Hier versuchen wir im
       Digital Ausschuss der IHK Brücken zu bauen. Mehr dazu: IHK Digital Auschuss

Ein  📉 Fazit: Kein technisches, sondern ein strukturelles und Mindset-Problem!

Die Technik ist da – es hapert an:
    • Datenqualität
    • Unternehmenskultur
    • Qualifikation
    • Strategie

Wer das allerdings überwindet, kann mit KI enorme Effizienzgewinne erzielen -

z. B. in der Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, automatisierten Konstruktion oder Supply-Chain-Optimierung.

Der Maschinenbau steht bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) vor bedeutenden Herausforderungen, und zugleich sind die technologischen und vor allem wirtschaftlichen Potenziale enorm sind. Eine klare Erkenntnis: Es ist weniger eine technische Frage als vielmehr eine Frage der Daten, Unternehmenskultur und Organisation.

Kurz gefasst: "Wir brauchen einen strategischen Wandel" Der Grund, warum sich der Maschinenbau mit KI schwer tut, liegt vor allem an unstrukturierten Daten, kulturellen Barrieren, hohen Implementierungskosten und Fachkräftemangel. Trotz dieser Hürden bietet KI enorme Chancen, etwa in der vorausschauenden Wartung, Qualitätskontrolle und Produktionsoptimierung. Doch der Weg dorthin erfordert einen strategischen Wandel.