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Industrielle KI Warum die meisten KI-PoCs nie das Fließband sehen

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Fsas Technologies GmbH
Board Deutschland GmbH
QUNIS GmbH

Viele Unternehmen investieren in KI-Prototypen, aber nur ein Bruchteil schafft den Sprung in den produktiven Betrieb. Ein aktuelles Fraunhofer-Papier zeigt, woran industrielle KI-Projekte scheitern, bevor sie überhaupt relevante Datenströme oder Maschinen erreichen.

Ein KI-Agent vor der Werkshalle: Der Sprung vom Prototyp zur produktiven KI scheitert oft an realen Betriebsanforderungen – von Integration über Robustheit bis Wartbarkeit.(Bild: Midjourney / KI-generiert)
Ein KI-Agent vor der Werkshalle: Der Sprung vom Prototyp zur produktiven KI scheitert oft an realen Betriebsanforderungen – von Integration über Robustheit bis Wartbarkeit.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Forscher vom Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ziehen ein ernüchterndes Fazit: KI entfaltet ihren Wert nicht im Labor, sondern erst im dauerhaften Anlagenbetrieb. Doch genau dort kommen viele Projekte nie an. Der Übergang vom Prototyp zur produktiven Lösung gelingt selten, weil sich die Anforderungen im industriellen Umfeld grundlegend ändern.

Ein Proof-of-Concept (PoC) darf experimentieren. Er läuft mit gepflegten Daten, unter Aufsicht der Entwickler und ohne harte Vorgaben an Stabilität oder Verfügbarkeit. Spätestens im internen oder externen Deployment verschieben sich jedoch die Prioritäten. Maschinenumgebungen verändern sich durch Verschleiß, Komponentenwechsel oder andere Rohmaterialien. Modelle müssen regelmäßig überprüft, neu trainiert und versioniert werden. Ohne Drift Detection, Monitoring und klar definierte Update-Pipelines lässt sich ein KI-Modell in einer Produktionsanlage kaum betreiben.

Hinzu kommt die Integration in heterogene OT/IT-Landschaften. Was im Labor als Notebook-Skript funktioniert, braucht im Anlagenumfeld stabile Schnittstellen, ein definiertes Datenrouting und eine Trennung zwischen Trainingsumgebung und Modellserving. GPU-Ressourcen, Bandbreite und Latenz entscheiden oft darüber, ob Modelle zentral, am Edge oder hybrid ausgeführt werden.

Ein weiterer Stolperstein ist die Akzeptanz. In industriellen Teams arbeiten Bediener, Instandhaltung, IT und externe Maschinenbauer zusammen – oft mit unterschiedlichen Interessen. KI-Lösungen, die ihre Entscheidungen nicht erklären können oder die Rolle der Fachkräfte unklar lassen, stoßen schnell auf Widerstand. Fehlende Dokumentation oder unklare Verantwortlichkeiten verschärfen das Problem.

Regulatorische Anforderungen setzen zusätzliche Hürden. Insbesondere der EU AI Act fordert Nachvollziehbarkeit, Bias-Management und technische Dokumentation. Für risikorelevante KI-Lösungen gilt eine Dokumentationspflicht vom Datensatz über das Modell bis hin zu den Betriebsbedingungen. Viele PoCs sind darauf schlicht nicht vorbereitet.

Fraunhofer empfiehlt daher im Whitepaper „AI Beyond The Prototype“, operative Anforderungen bereits im frühen Projektstadium mitzudenken – nicht erst, wenn der Prototyp „fertig“ ist. Visualisierte Datenpipelines, klare Prozesse für Retraining und Wartung sowie ein abgestimmtes Deploymentmodell sollen die „Feasibility Gap“ zwischen PoC und Produktionsbetrieb verringern.

Die Botschaft: KI kann in der Industrie produktiv funktionieren. Aber nur, wenn Projekte von Anfang an als langfristige Systeme gedacht werden, nicht als isolierte Experimentierflächen.

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