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Industrials

Industrieunternehmen stehen vor der Herausforderung, Produktivität und Nachhaltigkeit gleichzeitig zu steigern.
 
Entdecken Sie, wie KI Produktion, Instandhaltung und Lieferketten optimiert – und aus Daten strategische Vorteile entstehen lässt.

01   Herausforderungen der Branche.

Die Industrie steht unter massivem Transformationsdruck. Globaler Wettbewerb, volatile Lieferketten, steigende Energiekosten und der Fachkräftemangel zwingen produzierende Unternehmen dazu, ihre Prozesse neu zu denken. Gleichzeitig eröffnet die Digitalisierung – insbesondere durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz – die Chance, Produktivität, Qualität und Nachhaltigkeit entscheidend zu steigern. Typische Herausforderungen sind:

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  • Volatile Lieferketten und Materialengpässe: Globale Krisen und geopolitische Spannungen führen zu unvorhersehbaren Unterbrechungen in Beschaffung und Logistik. Transparente, datenbasierte Steuerung ist selten vorhanden.

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  • Intransparente Produktionsprozesse: Viele Unternehmen verfügen über fragmentierte Datensysteme. Informationen aus Maschinen, Sensoren, ERP und Lagerverwaltung werden selten integriert ausgewertet.

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  • Steigende Energie- und Rohstoffkosten: Energieintensive Fertigungsprozesse geraten unter Druck. Ohne intelligente Optimierung lassen sich Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeitsziele kaum vereinen.

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  • Fachkräftemangel: Der Verlust von Erfahrungswissen und die zunehmende Komplexität moderner Anlagen erschweren den Betrieb und die Instandhaltung.

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  • Qualitätsanforderungen und Zeitdruck: Kunden erwarten kürzere Lieferzeiten und fehlerfreie Produkte, was bei manueller Kontrolle und klassischer Prozesssteuerung kaum noch realisierbar ist.

02  Wie KI unterstützen kann.

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Industrieunternehmen, Prozesse über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu optimieren – von Planung über Produktion bis Service. Dabei geht es nicht nur um Automatisierung, sondern um datengetriebene Entscheidungsfindung in Echtzeit.

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  • Predictive Maintenance: KI analysiert Sensordaten aus Maschinenparks, erkennt Muster im Verschleißverhalten und prognostiziert Ausfälle frühzeitig. So können Wartungen geplant und Stillstände minimiert werden. Systeme wie Uptake, Siemens MindSphere oder PTC ThingWorx sind hier führend.

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  • Qualitätssicherung: Durch Computer Vision und Deep Learning werden Fehler in Bauteilen, Lackierungen oder Schweißnähten automatisch erkannt. KI-Systeme von Landing AI oder Covision verbessern die Erkennungsrate und reduzieren Ausschuss.

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  • Produktionsoptimierung: Machine-Learning-Modelle können Durchsatz, Maschinenauslastung und Energieverbrauch in Echtzeit optimieren. KI-Plattformen wie Celonis, Neoception oder RapidMiner unterstützen die Prozesssteuerung.

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  • Lieferkettenmanagement: KI erkennt Muster in Materialflüssen, prognostiziert Engpässe und simuliert Alternativen. Tools wie Kinaxis oder o9 Solutions erhöhen die Resilienz und Planungssicherheit in der Supply Chain.

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  • Energieeffizienz: KI-basierte Energiemanagementsysteme analysieren Verbrauchsdaten, identifizieren Optimierungspotenziale und steuern Anlagen dynamisch, um Kosten und Emissionen zu senken.

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  • Produktentwicklung: Generative Design und Simulationen ermöglichen schnellere Entwicklungszyklen und leichtere, ressourceneffiziente Bauteile. Unternehmen wie Autodesk oder Altair setzen hier auf KI-gestützte Entwicklungsprozesse.

03  Anwendungsbeispiele und Akteure.

Von der Fertigung bis zur Logistik – KI verändert das industrielle Ökosystem fundamental.

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  • Smart Factory: Bosch, Schaeffler und Siemens nutzen KI-basierte Systeme zur Prozessoptimierung, Qualitätssicherung und Echtzeitüberwachung ihrer Werke.

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  • Instandhaltung: Deutsche Bahn und BASF setzen Predictive-Maintenance-Lösungen ein, um Maschinenstillstände zu reduzieren und Ersatzteilplanung zu verbessern.

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  • Energieoptimierung: Chemie- und Stahlkonzerne wie Covestro und Thyssenkrupp verwenden KI zur Steuerung energieintensiver Prozesse und CO₂-Reduktion.

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  • Lieferketten: Industrieunternehmen wie ZF Friedrichshafen oder Airbus nutzen KI, um Lieferkettenrisiken zu bewerten und Beschaffungsentscheidungen datenbasiert zu treffen.

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  • Forschung und Entwicklung: Automatisierte Simulationen und generatives Design verkürzen Entwicklungszeiten und senken Materialkosten – insbesondere in der Maschinenbau- und Elektronikfertigung.

04  Stolpersteine bei der KI-Einführung.

Trotz vieler Erfolgsgeschichten bleibt der großflächige KI-Einsatz in der Industrie herausfordernd. Gründe dafür liegen oft weniger in der Technologie, sondern in Organisation und Dateninfrastruktur:

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  • Fehlende Datenbasis: Viele Maschinen sind nicht vernetzt oder liefern proprietäre Formate, die schwer auswertbar sind. Ohne IoT-Anbindung und sauberes Datenmanagement bleibt KI wirkungslos.

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  • Uneinheitliche IT-Architektur: Historisch gewachsene Systeme (MES, ERP, SCADA) erschweren die Integration von KI-Anwendungen und Echtzeitanalysen.

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  • Pilotfalle: Viele Unternehmen starten Proof-of-Concepts, ohne strategische Skalierung zu planen. Projekte versanden, bevor sie produktiv werden.

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  • Kompetenzmangel: Data Scientists, Industrial Engineers und IT-Security-Spezialisten sind rar – insbesondere im Mittelstand.

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  • Datenschutz und Sicherheit: Der Umgang mit sensiblen Produktionsdaten und Know-how erfordert robuste Sicherheits- und Governance-Strukturen.

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  • Akzeptanz im Betrieb: Mitarbeitende in Produktion und Instandhaltung sehen KI teils als Bedrohung, wenn Nutzen und Schulung nicht klar kommuniziert werden.

05   Wie wir Sie unterstützen.

Sefilex hilft Industrieunternehmen, Künstliche Intelligenz gezielt und skalierbar einzusetzen – mit Fokus auf Effizienzsteigerung, Qualität und Zukunftsfähigkeit.

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  • Analyse und Strategieberatung: Wir identifizieren konkrete KI-Potenziale in Fertigung, Logistik und Produktentwicklung und entwickeln eine individuelle Digitalisierungsstrategie.

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  • Technologieauswahl und Integration: Wir unterstützen bei der Auswahl geeigneter Plattformen (z. B. für Predictive Maintenance oder Process Mining) und begleiten die Integration in bestehende Systeme.

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  • Datenstrategie und Infrastruktur: Wir helfen beim Aufbau einer robusten Datenarchitektur – von der IoT-Anbindung über Datenpipelines bis zur Cloud-Integration.

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  • Change-Management und Schulung: Wir fördern die Akzeptanz durch praxisnahe Trainings und Kommunikationskonzepte, um Mitarbeitende aktiv in den Wandel einzubeziehen.

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  • Regulatorik und Sicherheit: Wir stellen sicher, dass Ihre KI-Anwendungen höchsten Anforderungen an Datensicherheit, Governance und Nachvollziehbarkeit entsprechen.

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  • Langfristige Optimierung: Wir begleiten Sie kontinuierlich, um Ihre KI-Systeme zu verbessern, neue Use Cases zu identifizieren und den ROI Ihrer Digitalstrategie messbar zu steigern.

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