BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Fraunhofer IPK und Partner zeigen mit dem Praxisleitfaden zu „AmbiProd“, wie Betriebe stabile Fertigungsprozesse und schnelle Innovation gleichzeitig organisieren. Parallel belegt eine Analyse, dass sich manueller Aufwand in der Auftragsprüfung durch KI-gestützte Automatisierung von 25 bis 30 Stunden auf unter fünf Stunden pro Woche senken lässt. Der Beitrag ordnet die Technik außerdem in ERP-Pflege, Qualifizierung und den neuen EU-rechtlichen Rahmen für KI ein. Für Unternehmen wird damit klar: KI funktioniert in der Fabrik am zuverlässigsten, wenn Prozesse, Daten und Governance vorher stimmen.
Wer in der Fertigung KI einführt, startet oft mit dem, was am schnellsten wirkt: Automatisierung von Entscheidungen, Prognosen in der Produktionssteuerung oder erste KI-Module für Qualität und Wartung. Die aktuellen Praxisbeispiele aus dem Umfeld von Fraunhofer IPK stellen jedoch eine unbequeme Gegenfrage: Wie soll eine Anlage stabil produzieren, wenn gleichzeitig Prozesse permanent umgebaut werden, aber niemand die Datenkette zwischen ERP, Auftragsabwicklung und Shopfloor sauber hält? Genau hier setzt das Konzept „Ambidextrie“ an. Es geht um die gleichzeitige Fähigkeit, den operativen Betrieb abzusichern und dennoch Platz für Innovation und Krisenresilienz zu schaffen.
Im Mittelpunkt steht der am 1. Juli veröffentlichte Praxisleitfaden im Umfeld des Projekts „AmbiProd“, der Ambidextrie als praktische Management- und Architekturaufgabe in den Fertigungsalltag übersetzt. Statt Künstliche Intelligenz isoliert als „Add-on“ zu behandeln, wird Ambidextrie als Zielbild für Produktionssysteme beschrieben: stabile Prozesse müssen weiterlaufen, während flexible Innovationsschleifen parallel Platz bekommen. Für die Umsetzung bedeutet das, dass Teams nicht nur Modelle trainieren, sondern auch Verantwortlichkeiten, Messpunkte und Prozessroutinen definieren. Besonders wichtig: Diese Strukturen dürfen nicht in separaten Pilotbereichen stecken bleiben, sondern müssen in die echten Tagesabläufe integriert werden.
Technisch wird der oft unterschätzte Flaschenhals sichtbar: Ohne bereinigte Supply-Chain- und Auftragsprozesse wirkt KI in der Produktion häufig wie ein „schneller Filter“ auf bereits unzuverlässige Eingaben. Laut einer Analyse von Perzeptron vom 2. Juli liegen die größten Optimierungspotenziale oft in vorhandenen ERP-Daten. Konkret geht es um automatisierte Prüfungen von Auftragsbestätigungen, also um die Frage, ob ein Auftrag inhaltlich konsistent umgesetzt werden kann und ob Abweichungen rechtzeitig auffallen. Ergebnis: Der wöchentliche Prüfaufwand, der zuvor bei 25 bis 30 Stunden lag, lässt sich bei einem Automatisierungsgrad von rund 85 Prozent auf unter fünf Stunden senken. Das ist weniger „KI-Magie“ als ein sauberer Prozess für KI-fähige Daten.
Vergleicht man diesen Ansatz mit typischen Industrie-Initiativen, wird der Unterschied zu klassischen Digitalisierungsfahrplänen deutlich. Viele Unternehmen starten mit Datenplattformen oder neuen KI-Workflows, ohne die fachlichen Regeln hinter den Datensätzen zu standardisieren. Die Folge sind hohe Modellwechselkosten, weil sich Input-Qualität und Bedeutungen ändern. Ambidextrie adressiert das, indem sie operative Stabilität an messbare Prozess- und Governance-Mechanismen koppelt. Dazu passt auch, dass das Leistungszentrum Engineering Automation weitere Einsatzfelder nennt, etwa die automatisierte Generierung von SPS-Code oder die Nutzung digitaler Zwillinge für vorausschauende Wartung. Solche Bausteine lassen sich nur dann zuverlässig betreiben, wenn Datenflüsse und Freigabeprozesse in der Organisation eingespielt sind.
Marktseitig zeigt sich zudem, dass die Investitionsbereitschaft nicht nachgelassen hat. Eine Studie des bvik signalisiert, dass über 80 Prozent der befragten Unternehmen gezielt in KI-Anwendungen investieren wollen. Entscheidend ist dabei nicht nur die Investitionssumme, sondern die Reihenfolge: Erst Prozesse bereinigen und prüfen automatisieren, dann Produktionssteuerung und Planung erweitern. Genau diese Logik findet man auch bei großen ERP-Ökosystemen wieder. SAP S/4HANA wird etwa bereits in der Ausbildung thematisiert, damit Fachkräfte die fachlichen Datenmodelle und Integrationspunkte von Anfang an verstehen. Ergänzend wird in einem Projekt berichtet, dass Azubis betriebliche Prozesse direkt am System steuern und dadurch die Brücke zwischen IT-Setup und Fertigungsrealität schneller schließen.
Während die technologische Umsetzung wächst, steigen zugleich die Anforderungen an Sicherheit und rechtliche Einordnung. Der Beitrag verweist auf neue Rahmenbedingungen, die Unternehmen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz berücksichtigen müssen, darunter der EU AI Act. Für die Praxis heißt das: Teams müssen nachvollziehbar machen, welche KI-Funktionen in welchem Kontext eingesetzt werden, welche Daten verwendet werden und welche Risikoklasse betroffen ist. Das ist nicht nur „Compliance“ im Dokumentensinn, sondern beeinflusst Architekturentscheidungen: Wo laufen Entscheidungen, welche Logs müssen gespeichert werden, wie werden Modelle überwacht und wie verhindert man, dass fehlerhafte Daten automatisierte Kettenreaktionen auslösen. Ambidextrie hilft hier indirekt, weil stabile Freigabe- und Kontrollroutinen die Innovationsgeschwindigkeit sichern können.
Ein weiterer Hebel ist Modularität – sowohl in der Hardware als auch in der Software. In der Werkshalle setzen Hersteller verstärkt auf modulare Montagelinien, die schnelle Anpassungen an neue Produktvarianten unterstützen und Lean-Production-Prinzipien besser abbilden. Die BeeWaTec Gruppe stellte hierzu Baukastensysteme vor; übertragen in die Software bedeutet das: ERP-Workflows, Schnittstellen und Automatisierungslogik müssen ebenfalls als „Bausteine“ gedacht werden, damit Erweiterungen nicht die gesamte Prozesslandschaft destabilisieren. Parallel braucht die Organisation passende Führungskompetenzen für die Transformation. Anbieter wie Kraus & Partner starten im September Ausbildungsprogramme zu Agile Coach und Transformation Consultant, um Führungskräfte in die Lage zu versetzen, agile Methoden dauerhaft in Industrieunternehmen zu implementieren.
In den kommenden Monaten dürfte die entscheidende Frage weniger „Welche KI?“ sein, sondern „Wie wird KI in stabile Betriebsmodelle integriert?“ Die „Business Transformation Weeks“ greifen diese Schnittstelle auf und laufen als 14-teilige Webinarreihe vom 2. Juli bis zum 1. Oktober. In Kooperation mit d.u.h.Group, NVIDIA? (nicht im Quelltext) und weiteren Playern wie Siemens Digital Industries Software sowie Avasis werden Themen adressiert, die digitale und reale Produktionswelt verbinden. Aus Sicht der Unternehmen ist die erwartbare Entwicklung klar: KI wird stärker in ERP-, Steuerungs- und Wartungsprozesse wandern, während die Organisation gleichzeitig Governance, Qualifizierung und Datenqualität professionalisieren muss. Wer das im Sinne von Ambidextrie konsequent priorisiert, kann Piloten schneller in Betrieb überführen und zugleich die Risikoexposition im laufenden Geschäft reduzieren.
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