Smart Manufacturing 2025: KI stärkt Qualität und Sicherheit

Die Fertigungsindustrie setzt weltweit verstärkt auf intelligente Technologien. Im Mittelpunkt stehen KI-gestützte Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und Cybersicherheit. ITWelt.at hat sich eine aktuelle Studie von Rockwell Automation angesehen. [...]

Der 10. Jahresbericht zum Stand der intelligenten Fertigung von Rockwell Automation basiert auf 1.560 Befragungen in 17 Ländern aus Nordamerika, Europa und Asien. Mehr als die Hälfte der Unternehmen testet oder nutzt Smart-Manufacturing-Technologien bereits. Der Bericht zeigt, dass KI zunehmend zum Schlüssel für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit wird, während externe Risiken wie Inflation und Cyberangriffe den Handlungsdruck verstärken.

Transformation gewinnt Tempo

Viele Hersteller haben den Sprung von der Planung zur Umsetzung gemacht. Rund 55 bis 60 Prozent arbeiten mit Pilotprojekten, ein Fünftel hat künstliche Intelligenz im großen Maßstab eingeführt. Weitere 20 Prozent bereiten zusätzliche Investitionen vor. Die Studie bewertet dies als deutliche Beschleunigung der Transformation, die Stabilität und Flexibilität sichern soll.

Externe Risiken und interne Hürden

Zum dritten Mal in Folge nennen die Unternehmen Inflation als größtes externes Risiko. Cybersicherheit klettert auf Platz zwei, Lieferkettenprobleme bleiben eine Herausforderung. Entsprechend gewinnen Reshoring- und Nearshoring-Strategien an Bedeutung.

Intern erschweren Budgetgrenzen, Fachkräftemangel und Integrationsprobleme den Fortschritt. Besonders die nahtlose Verbindung neuer Systeme mit bestehender IT- und OT-Landschaft gilt als kritische Hürde. Ein weiteres Problem: Weniger als die Hälfte der gesammelten Daten fließt in Entscheidungen ein – eine deutliche Lücke in der Wertschöpfung.

KI als Werkzeug für Qualität und Sicherheit

Die Studie zeigt, dass Unternehmen vor allem in der Qualitätskontrolle auf KI setzen. Etwa die Hälfte plant in den nächsten zwölf Monaten den Einsatz von KI/ML in diesem Bereich. Ziel ist es, gleichbleibende Standards zu sichern und Ausschuss zu verringern.

Parallel gewinnt Cybersicherheit massiv an Bedeutung. Immer mehr Hersteller planen, KI auch für Security einzusetzen. Angesichts steigender Angriffe – ein Fünftel aller Ransomware-Fälle betrifft die Industrie – wird Sicherheit nicht mehr als technisches Randthema, sondern als Managementaufgabe betrachtet.

Nachhaltigkeit und Effizienz

Nachhaltigkeit bleibt ein wichtiges Handlungsfeld. Laut Studie sind Effizienzsteigerungen der wichtigste Treiber für Fortschritte. Qualitätsverbesserungen und Energiemanagement ergänzen die Nachhaltigkeitsprogramme. Besonders die Verbindung von stabilen Prozessen und weniger Ausschuss soll ökologische und ökonomische Vorteile bieten.

Arbeitswelt im Wandel

Automatisierung und KI sollen nicht primär Stellen abbauen, sondern Arbeitsprofile verändern. Hersteller erwarten steigenden Bedarf an Fähigkeiten in Analytics, Kommunikation, Teamarbeit und Security. Weiterbildung und Umschulung gewinnen an Gewicht, ebenso wie Remote-Arbeit, um mehr Fachkräfte zu erreichen.

Daten, Cloud und Architekturen

Cloud- und SaaS-Lösungen gehören zu den Top-Investitionen. In Kombination mit KI und Security bilden sie die Basis für Smart Manufacturing. Der Bericht erläutert zentrale Systeme wie MES (Manufacturing Execution System) und QMS (Qualitätsmanagementsystem), die Daten erfassen, standardisieren und kontextualisieren sollen. Nur durch klare Architekturen vom Edge bis zur Cloud lassen sich KI-Use-Cases skalieren.

Neben klassischem maschinellem Lernen gewinnen GenAI und kausale KI an Bedeutung. Während GenAI neue Inhalte und Strukturen erzeugt, richtet kausale KI den Fokus auf Ursache-Wirkungs-Beziehungen und soll so präzisere Entscheidungen ermöglichen.

Von Pilot zu Skalierung

Die Studie empfiehlt ein mehrstufiges Vorgehen: zunächst Bedarfe klären und Use Cases priorisieren, dann Pilotprojekte starten, MVPs entwickeln und in kurzen Zyklen skalieren. Acht Prinzipien unterstützen diesen Prozess – darunter schnelle Wertnachweise, Governance, Transparenz und die Förderung abteilungsübergreifender Zusammenarbeit.

Veränderungsmanagement als Erfolgsfaktor

Führungskräfte sehen Widerstand gegen Veränderungen als größte Hürde. Der Bericht empfiehlt, Vorteile neuer Technologien anhand konkreter Ergebnisse sichtbar zu machen. So sollen Skepsis abgebaut und Akzeptanz erhöht werden.

Prioritäten für die nächsten Jahre

Die Top-Use-Cases von KI verschieben sich: Während früher vorausschauende Wartung dominierte, stehen heute Qualität und Security im Vordergrund. Prozessoptimierung rückt ebenfalls auf. Unternehmen erwarten bis 2027 deutliche Effizienzgewinne und Zeitersparnisse.

Cloud/SaaS, GenAI und kausale KI gelten als Investitionen mit hoher Kapitalrendite. Auch das Lieferkettenmanagement soll zunehmend mit KI gesteuert werden – etwa durch Bestandsoptimierung und Risikoanalysen.

Governance und Standards

Damit aus Pilotprojekten ein belastbares Betriebsmodell wird, betont die Studie die Bedeutung von Governance, Security-by-Design und Prozessstandards. Nur mit klaren Regeln für Datenerfassung, Integration und Verantwortung lassen sich Technologien langfristig skalieren.

Das Fazit der ITWelt-Redaktion

Die Studie zeichnet ein Bild einer Branche, die KI nicht nur als Werkzeug, sondern als integralen Bestandteil von Qualität, Sicherheit und Effizienz begreift. Entscheidend wird sein, Daten nutzbar zu machen, Fachkräfte zu qualifizieren und Sicherheit als kontinuierliche Managementaufgabe zu etablieren. Wer früh in Cloud, GenAI und kausale KI investiert, dürfte Wettbewerbsvorteile sichern – vorausgesetzt, Integration, Governance und Change-Management werden mitgedacht.

Die Studie kann hier heruntergeladen werden.