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Industrial AI Bitkom: So sichert KI die Zukunft der Industrie

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Der Bitkom hat neue Zahlen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion vorgestellt. Demnach nutzt bereits knapp die Hälfte der Industrieunternehmen KI-Lösungen im operativen Betrieb. Gleichzeitig identifiziert der Verband wachsende strukturelle Hürden – insbesondere bei Datenqualität, Fachkräften und Integration in bestehende Systeme.

Bitkom meldet: 42 Prozent der Industrie nutzen KI in der Produktion. Wachstum ja, aber Integrations- und Datenhürden bremsen.(Bild: Midjourney / KI-generiert)
Bitkom meldet: 42 Prozent der Industrie nutzen KI in der Produktion. Wachstum ja, aber Integrations- und Datenhürden bremsen.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Die deutsche Industrie zieht KI zunehmend in den produktionsnahen Alltag: Laut Bitkom setzen 42 Prozent der Industrieunternehmen bereits KI-Tools oder KI-gestützte Verfahren in der Fertigung ein. Der Verband betont, dass sich die technologische Rolle der sogenannten Industrial AI damit deutlich verschoben hat – weg vom Pilotprojekt, hin zur produktiven Anwendung in Linienprozessen. Parallel gehen 82 Prozent der Unternehmen davon aus, dass KI künftig ein entscheidender Faktor für ihre Wettbewerbsfähigkeit sein wird.

Anwendungen richten sich stärker auf operative Effizienz

In den Betrieben dominieren praxisnahe Szenarien: KI-gestützte Qualitätskontrolle, automatisierte Fehlererkennung, vorausschauende Wartung sowie simulationsbasierte Prozessoptimierung. Ergänzend gewinnen adaptive Roboter, Produktionsplanungssysteme mit KI-Modellen und datengetriebene Logistikentscheidungen an Bedeutung. Während viele dieser Lösungen bereits in einzelnen Bereichen laufen, bleibe die vollständige Integration in die Produktions-IT für die Mehrheit eine offene Baustelle.

Auffällig sei, dass Unternehmen KI insbesondere dort einsetzen, wo Engpässe entstehen: bei komplexen visuellen Prüfprozessen, in datenintensiven Maschinenparks oder bei hochvarianten Fertigungslinien. Laut Bitkom gelten gerade datengetriebene Qualitätsprozesse als vielversprechendes Feld. Allerdings nur, wenn ausreichend verwertbare Sensordaten verfügbar seien.

Strukturelle Hürden bleiben bestehen

Trotz wachsender Nutzung verweist der Verband auf zentrale Hemmnisse. Neben dem Mangel an qualifiziertem Personal nennen Unternehmen vor allem die heterogene Datenlage, fehlende Datenstandards und den hohen Aufwand für die Integration in vorhandene IT-/OT-Strukturen. In vielen Industriezweigen treffen moderne KI-Verfahren auf Jahrzehnte alte Maschinenparks, proprietäre Schnittstellen und gewachsene Prozesslandschaften.

Hinzu kommt der organisatorische Aspekt: KI-Projekte würden zwar schnell starten, so Bitkom, blieben aber häufig in der Pilotphase stecken, weil Verantwortlichkeiten, Budgetlinien oder Datengovernance-Regeln nicht klar definiert sind. Für die Skalierung entscheidend sei daher nicht allein die Technologie, sondern ein belastbares Zusammenspiel aus Datenmanagement, IT-Security und Prozessautomatisierung.

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