KI in der Produktion: Einsatz und Verbreitung

Wie verbreitet ist KI in der Produktion?

KI ist verbreitet, aber die Zahlen hängen stark davon ab, wen man fragt. Das liegt an unterschiedlichen Grundgesamtheiten und Fragen. Drei Quellen zeigen das Spektrum:

Das Statistische Bundesamt kommt für 2024 auf 20 Prozent der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten, bei Großunternehmen mit 250 und mehr Beschäftigten auf 48 Prozent. Als Einsatzgebiete nennt es unter anderem Marketing und Vertrieb (33 Prozent), Produktions- oder Dienstleistungsprozesse (25 Prozent) sowie Verwaltung und Buchführung (jeweils 24 Prozent). Büro und Verwaltung stehen also nicht weit hinter der Produktion.

Das Fraunhofer ISI ergänzt zwei Beobachtungen. Die meisten Betriebe nutzen KI nur in einem Produktionsbereich, und vorn liegen Betriebe mit großen Serien und komplexen Produkten. Für Hersteller von Sondermaschinen und Anlagen heißt das: Die Branchenwerte beschreiben oft Betriebe, deren Fertigung sich stärker wiederholt als Ihre.

Für den Maschinenbau nennt eine VDMA-Umfrage vom Frühjahr 2025 unter rund 200 Unternehmen einen Anteil von 43 Prozent, die KI oder Machine Learning bereits produktiv einsetzen. Besonders im Fokus stehen laut der Auswertung Softwareentwicklung, Marketing sowie Service und Inbetriebnahme, also auch Bereiche außerhalb der Fertigung.

Wo wird KI in der Produktion eingesetzt?

KI wird heute vor allem bei Qualität, Wartung, Prozessführung, Logistik und Robotik eingesetzt. In der Bitkom-Umfrage von 2025 nutzen 32 Prozent der Industrieunternehmen KI für Analysen, vor allem zur Überwachung der Maschinenfunktion, und 19 Prozent in der Robotik. Das Fraunhofer IGCV nennt in seinen Projekten diese Felder:

• Qualität: Anomalieerkennung, Bildverarbeitung und Qualitätsprognose.
• Wartung: Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung an Anlagen.
• Prozessführung: adaptive Regelungen und datenbasierte Prozessmodelle, mit denen sich laut IGCV Ausschuss verringern und die Produktqualität verbessern lässt.
• Logistik: KI-gesteuerte Lagerhaltung und Regalplatzoptimierung.
• Robotik: Industrieroboter, die durch KI-basiertes Lernen flexibler und vielseitiger werden.

Das Institut nennt auch Hürden. Es fehlen oft Datengrundlagen und qualifizierte Fachkräfte, und das Vertrauen in die neuen Methoden ist nicht überall da. Vor allem kleine und mittelständische Unternehmen sehen sich laut IGCV häufig großen Herausforderungen gegenüber. Bei Bestandsanlagen baut das Institut in Projekten oft Schnittstellen oder zusätzliche Geräte ein, damit überhaupt eine nutzbare Datenbasis entsteht. Die Bitkom-Umfrage von 2025 nennt als Gründe fehlende Expertise, KI in bestehende Prozesse einzubinden (42 Prozent), und das Abwarten auf die Erfahrungen anderer (50 Prozent).

Was Sondermaschinen- und Anlagenbauer betrifft: Viele dieser Anwendungen leben von großen gleichartigen Datenmengen, wie sie in der Serienfertigung entstehen. Wo jede Maschine ein Unikat ist, gibt es diese Mengen seltener. Dort lohnt sich der Blick auf andere Stellen.

Wie kann KI in der Produktionsplanung helfen?

KI kann in der Planung Reihenfolgen vorschlagen und bei Störungen neue Varianten durchrechnen. Dazu braucht sie Auftrags-, Kapazitäts- und Materialdaten sowie Rückmeldungen aus der Werkstatt. Die Arbeitsvorbereitung prüft den Vorschlag und gibt ihn frei.

Die Grenze liegt bei den Daten. Eine Planung ist nur so gut wie die Arbeitspläne, Zeiten und Rückmeldungen dahinter. Sind die Zeiten im ERP seit Jahren unverändert oder fehlt die Zeichnungsfreigabe, rechnet auch die beste Software mit falschen Annahmen. Wie Planung, Fertigungssteuerung und Auftragssteuerung zusammenhängen, erklärt der Ratgeber Produktionsplanung, Fertigungssteuerung und Auftragssteuerung.

Was ist ein KI-Agent im Einkauf?

Ein KI-Agent im Einkauf ist Software, die nicht nur Fragen beantwortet, sondern Schritte selbst vorbereitet oder ausführt. Bitkom beschreibt Agenten so: Anders als ein Chatbot handelt ein Agent selbstständig, indem er zum Beispiel Preisvergleiche durchführt, Angebote einholt und Entscheidungsoptionen ausarbeitet. Nach der Bitkom-Umfrage von 2026 nutzen 11 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, planen oder diskutieren, bereits solche Agenten. Weitere 29 Prozent planen es.

Im Einkauf eines Maschinenbauers fallen dafür typische Aufgaben an: Lieferantenmails mit Terminänderungen lesen, offene Bestellungen nachfassen, Angebote vergleichen. Wie das Nachfassen und Terminverfolgen im Einkauf aufgebaut wird, steht im Ratgeber Bestellüberwachung. Welche ERP-Hersteller dafür Funktionen anbieten und wo deren Grenzen liegen, beschreibt KI im ERP. Was einen Agenten technisch von einem Chatbot unterscheidet und warum die Freigabe beim Menschen bleiben sollte, behandelt der Artikel Agentic AI in der Fertigung.

Was bringt Prozessautomatisierung in der Produktion?

Prozessautomatisierung nimmt Mitarbeitenden wiederkehrende Handgriffe ab, etwa Daten von einem System ins nächste zu übertragen oder Dokumente zu sortieren. Im Auftragsgeschäft liegt dieses Potenzial oft außerhalb der Halle. Ein Hersteller konfigurierter Maschinen bekommt die Stückliste per Mail, klärt eine Rückfrage im Telefonat und trägt das Ergebnis von Hand ins ERP ein. Jede dieser Stellen kostet Zeit und kann den Liefertermin verschieben.

Die Hemmnisse liegen weniger in der Technik als im Umfeld. Von den Unternehmen, die KI nicht nutzen, nennen laut Destatis 71 Prozent fehlendes Wissen, 45 Prozent Probleme mit Datenverfügbarkeit oder Datenqualität und 44 Prozent die fehlende Vereinbarkeit mit bestehenden Systemen. Im Bitkom-Bericht von 2026 sind es bei den Nicht-Nutzern fehlendes technisches Know-how (85 Prozent), Rechtsunsicherheit (66 Prozent) und schwer kalkulierbare Kosten (63 Prozent). Bei den Nutzern führen Datenschutzanforderungen (66 Prozent). Die Zahlen sind nicht direkt vergleichbar, zeigen aber dieselbe Richtung: Wissen, Daten und der Anschluss an vorhandene Systeme bremsen mehr als die Technik selbst.

Was kostet KI und was bringt sie?

Belastbare Euro-Werte gibt es für den Einzelfall nicht, die Umfragen zeigen aber, wo Kosten und Nutzen liegen. Im Bitkom-Bericht von 2026 nennen die Befragten als größte Kostentreiber Infrastruktur oder Cloud (51 Prozent), die Aufbereitung der Daten (50 Prozent) und die Integration in bestehende Systeme (41 Prozent). Lizenzen sind für 21 Prozent ein großer Posten. Der Aufwand steckt also weniger in der Software selbst als in den Daten und im Anschluss an die Systeme.

Auf der Nutzenseite berichten von den Unternehmen, die KI einsetzen, 48 Prozent von merklich schnelleren internen Abläufen und 40 Prozent von besserer Qualität bei Produkten oder Dienstleistungen. Das sind Selbstauskünfte aus einer Befragung, keine gemessenen Einsparungen. In der VDMA-Umfrage nennen Unternehmen als Effekte unter anderem geringeren Personalaufwand und kürzere Prozesszeiten, ebenfalls als Einschätzung. Planen Sie solche Effekte deshalb nicht in Euro ein, bevor Sie sie an einem eigenen Prozess gemessen haben.

Warum KI für Fachkräfte-Fragen wichtig wird

KI ersetzt keine Konstruktion oder Montage, kann aber Routinearbeit verkleinern. Das ist relevant, weil im Maschinenbau eine Lücke droht. Eine Studie des IW im Auftrag der Impuls-Stiftung erwartet, dass in zehn Jahren rund 296.000 Beschäftigte der Branche in den Ruhestand gehen, aber nur etwa 118.000 nachkommen. Das ergibt eine mögliche Lücke von 178.000 Fachkräften.

Die Entwicklung betrifft nicht nur den Maschinenbau. Nach einer Schätzung des Statistischen Bundesamts werden bis 2040 rund 13,3 Millionen Erwerbspersonen das gesetzliche Renteneintrittsalter von 67 Jahren überschritten haben, das sind 30,0 Prozent aller Erwerbspersonen des Jahres 2025. Wenn erfahrene Leute gehen, geht auch Wissen darüber, wie ein Auftrag im Haus läuft. Software, die Unterlagen und Stand eines Auftrags zusammenhält, hilft dann Neueinsteigenden, ohne dass sie jeden Ablauf aus dem Gedächtnis kennen müssen.

Was kann KI in der Produktion nicht?

KI ersetzt weder Erfahrung noch fehlende Daten. Das Fraunhofer IGCV nennt als Hürden fehlende Datengrundlagen, fehlende Fachkräfte und mangelndes Vertrauen in die neuen Methoden. Auch bei Robotern bremsen die Fachleute des Instituts die Erwartungen. Sie halten die Rolle humanoider Roboter in der eigentlichen Produktion für gering und weisen darauf hin, dass ein menschenähnliches Aussehen Roboter nicht dazu befähigt, menschliche Aufgaben vollumfänglich zu übernehmen.

Für Hersteller konfigurierter Maschinen gilt zusätzlich, dass die schwierigsten Entscheidungen im Auftrag selten datengetrieben sind. Ob eine Kundenänderung noch in den Liefertermin passt, entscheiden Projektleitung, Konstruktion und Arbeitsvorbereitung gemeinsam. KI kann dafür Unterlagen zusammenstellen und Auswirkungen sichtbar machen. Die Abwägung bleibt bei den Beteiligten.

Wie fangen Sie an?

Fangen Sie klein an, an einem Prozess mit klarer Wiederholung und einer Person, die ihn kennt. Drei Fragen helfen bei der Auswahl: Wie oft kommt der Vorgang vor? Liegen die nötigen Daten digital vor? Wer entscheidet am Ende?

Ein Beispiel mit angenommenen Verhältnissen, kein Messwert: Eine Auftragsleitung betreut mehrere Aufträge gleichzeitig und sucht bei jeder Kundenrückfrage Zeichnung, Stückliste und letzte Mail zusammen. Software kann diese Unterlagen bündeln und eine Antwort entwerfen, die die Auftragsleitung prüft und abschickt. Der Vorgang kommt oft vor, die Daten liegen digital vor, und die Verantwortung ist klar. Planen Sie außerdem Schulung ein. Laut Bitkom bieten 70 Prozent der Unternehmen ihren Beschäftigten KI-Schulungen an, und zwei Drittel schätzen die KI-Kompetenz ihrer Belegschaft als gering ein.

Die dritte Frage ist die wichtigste. Gerade im Auftragsgeschäft sollte Software vorschlagen und Menschen sollten freigeben, ändern oder stoppen. Bei Keralo ist das Prinzip so angelegt: Die Software hält den Stand eines Auftrags über ERP, PLM, Postfach und Dateiablage hinweg, schlägt an jeder Übergabe den nächsten Schritt mit allen Unterlagen vor, und jede Entscheidung wird protokolliert. Keralo sucht dafür gerade fünf Entwicklungspartner und ersetzt kein ERP und keine Planungssoftware. Mehr dazu auf der Seite zu KI-Agenten für die Auftragsabwicklung.