BU: Holger Robioneck, Geschäftsleitung Produktion bei INFORM. Foto: INFORM
Ob als Entscheidungsassistent bei komplexen Produktionsprozessen oder als datengetriebene Unterstützung bei der Optimierung innerbetrieblicher Logistikketten: Künstliche Intelligenz (KI) in der Intralogistik und Produktion spielt eine immer größere Rolle. Ihre volle Leistungsfähigkeit entfaltet KI jedoch erst innerhalb einer modernen Infrastruktur. Gerade in industriellen Umgebungen besteht hier laut dem Optimierungsexperten INFORM noch erheblicher Nachholbedarf.
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Transformation: Noch große Lücke in der industriellen Wertschöpfungskette
Laut der Forrester-Studie „The Top 10 Trends 2024“ haben rund 60 % der produzierenden Unternehmen in der DACH-Region ihre IT-Systeme noch nicht vollständig migriert. Und selbst dort, wo Technologie bereits genutzt wird, zielt der Fokus meist auf IT-Vorteile – nicht auf die Optimierung operativer Geschäftsprozesse. Die McKinsey-Analyse „Business Transformation“ zeigt: Nur wenige Industrieunternehmen heben das echte Potenzial für Intralogistik, Produktionsplanung und Prozessautomatisierung.
Gleichzeitig ist der Mehrwert längst belegt. „Dabei zeigen Untersuchungen und Erfahrungen, dass etwa zwei Drittel des potenziellen Wertes der Cloud aus der Verbesserung von Geschäftsabläufen resultiert“, so Holger Robioneck, Geschäftsleitung Produktion bei INFORM. Insbesondere KI-basierte Anwendungen in der Werkslogistik oder Fertigungssteuerung benötigen skalierbare, performante Infrastrukturen. „Cloud Services sind hier klar im Vorteil. Unternehmen, die zu lange zögern, riskieren technologische Rückstände und ihre Wettbewerbsfähigkeit“, so Robioneck.
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1. Nahtlose Interoperabilität für industrielle KI-Lösungen
Software für Produktion und Logistik ermöglicht eine reibungslose Integration zwischen verschiedenen digitalen Systemen: Von ERP-Plattformen über Telematik bis zur Lagerverwaltung. Dank standardisierter Schnittstellen und API-Architekturen können KI-gestützte Optimierungssysteme Informationen aus der gesamten Supply Chain in Echtzeit verarbeiten – ein Vorteil, den lokal installierte Systeme nicht bieten. Diese Interoperabilität erlaubt es, Prozesse ganzheitlich zu vernetzen und aufeinander abzustimmen – von der Bestandsoptimierung über Fertigungsreihenfolgen bis zur Routenplanung in der Intralogistik.
2. Predictive Maintenance in Echtzeit
Vorausschauende Instandhaltung in der Produktion wird durch moderne Infrastrukturen entscheidend verbessert. GPS-Tracking, maschinengenerierte Sensordaten und KI-basierte Diagnosemodelle fließen zusammen. Systeme analysieren den Zustand von Maschinen, Fahrzeugen und Anlagen in Echtzeit und leiten proaktiv Wartungsmaßnahmen ein. So lassen sich ungeplante Stillstände minimieren, Serviceeinsätze gezielt planen und Ausfälle vermeiden. Predictive Maintenance in der Cloud ist damit ein zentraler Baustein moderner Produktions- und Logistikumgebungen.
3. Echtzeit-Kollaboration mit KI-Unterstützung
Cloud-basierte KI-Anwendungen schaffen völlig neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit über Abteilungs- und Standortgrenzen hinweg. Mitarbeitende erhalten standortunabhängig Zugriff auf KI-gestützte Analysen und Handlungsempfehlungen in Echtzeit. Beispielsweise unterstützt eine automatische Textanalyse den Vertrieb bei der Auswertung von Kundenfeedback aus E-Mails oder Social-Media-Kanälen. Disponenten überwachen in Echtzeit Fahrzeugdaten, während Ingenieure mittels KI-gestützter Bilderkennung Produktionsfehler frühzeitig erkennen. Die Infrastruktur dient hier als zentrale Daten- und Entscheidungsplattform für vernetzte Industrieprozesse.
4. Flexible Integration in bestehende Prozesse
Ein weitverbreiteter Irrtum ist, dass KI-Software mit großem Integrationsaufwand verbunden sei. Tatsächlich ermöglicht moderne KI-Software für Produktion und Logistik eine modulare Einführung, die sich flexibel an interne Prozesse anpassen lässt. Vom kleinen Analysemodul bis zur umfassenden Entscheidungsautomatisierung ist alles möglich – ohne langwierige IT-Großprojekte. Diese technologische Agilität der Cloud reduziert Investitionshürden, beschleunigt Time-to-Value und fördert die Akzeptanz bei den Anwendern.
5. Cloud Services ermöglichen maximale Kosteneffizienz
Moderne KI-Plattformen überzeugen auch in puncto Wirtschaftlichkeit. Durch die dynamische Skalierbarkeit von Rechenressourcen lassen sich Infrastrukturkosten optimieren. Unternehmen zahlen nur für tatsächlich genutzte Leistungen – ganz im Sinne eines Pay-as-you-go-Modells. Investitionen in lokale Hardware entfallen ebenso wie Wartungs- und Updateaufwand. Das Ergebnis: Signifikante Einsparungen bei IT-Kosten, verbunden mit hoher Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance.
IT-Infrastruktur entscheidet über den Erfolg von KI in der Industrie
„KI hat das Potenzial, die Softwarelandschaft und damit auch die Wirtschaft grundlegend zu verändern“, so Robioneck. Um das Potenzial dieser Technologien in vollem Umfang zu nutzen, bräuchten Unternehmen die passende Systembasis. Services würden neben Performanz und IT-Sicherheit auch die nötige Skalierbarkeit und Flexibilität gewährleisten, die zukunftsfähige Anwendungen erst ermöglichen. Vor der KI-Revolution stehe die Transformation, um das volle Potential von KI zu entfalten.
