Der Status quo der KI in der Fertigung
In der modernen Fertigung ist der Fachkräftemangel die größte Herausforderung. Angesichts eines Mangels von 3,8 Millionen Mitarbeitern in der Branche verändert KI, wie Führungskräfte in der Industrie ihre Belegschaft planen, einstellen und weiterqualifizieren. Workday überwindet traditionelle HR-Silos und ermöglicht es Fertigungsunternehmen, ihr Humankapital mit derselben Präzision wie Rohstoffe zu steuern. So können sie den Arbeitsbedarf vorhersagen, Kompetenzlücken identifizieren und die Produktivität jedes neuen Mitarbeiters schneller steigern.
KI in der Fertigung: Neue Horizonte für die industrielle Intelligenz
Eine Studie von Deloitte und dem Manufacturing Institute zeigt, dass Fertigungsunternehmen bis 2033 bis zu 3,8 Millionen neue Mitarbeiter benötigen könnten. Diese Lücke auf dem Arbeitsmarkt verdeutlicht, vor welchen Herausforderungen Fertigungsunternehmen stehen, wenn sie qualifizierte Fachkräfte gewinnen und binden möchten. KI löst diese Probleme, indem sie Abläufe optimiert, die Agilität erhöht und die Gewinnung von Erkenntnissen automatisiert.
Künstliche Intelligenz bietet Fertigungsunternehmen leistungsstarke Lösungen, um diese Personalherausforderungen zu meistern und gleichzeitig operative Exzellenz zu erreichen. KI-Systeme analysieren Echtzeit-Produktionsdaten, um Ineffizienzen aufzudecken, Wartungsbedarf frühzeitig vorherzusagen und die Ressourcenzuteilung zu optimieren – ganz ohne zusätzlichen Bedarf an Fachkräften. Machine-Learning-Algorithmen verbessern die Qualitätskontrolle kontinuierlich, indem sie Defekte erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. So reduzieren sie zudem die Abhängigkeit von spezialisierten Prüfern.
Verkürzen Sie die Einarbeitungszeit mit HiredScore und Paradox. Auf einem hart umkämpften Arbeitsmarkt gilt: Wer schneller einstellt, produziert auch schneller. Durch die Integration von HiredScore und Paradox in die Workday-Systemlandschaft können Fertigungsunternehmen ihre Talentakquise mit der gleichen Geschwindigkeit wie eine Just-in-Time-Lieferkette steuern:
Interaktive KI (Paradox): Ermöglicht es Frontline-Kandidaten, sich in wenigen Minuten mobil zu bewerben. Das System übernimmt die Vorauswahl und plant Interviews, was der Erwartung moderner Mitarbeiter an ständige Erreichbarkeit entspricht.
Talentorchestrierung (HiredScore): Nutzt KI, um „zweitplatzierte“ Kandidaten aus früheren Talentpools sofort aufzuspüren und sie anhand ihres Workday Skills Cloud-Profils passenden technischen Rollen zuzuordnen.
Gleichzeitig übernimmt die KI-gestützte Prozessautomatisierung repetitive Aufgaben, die bisher wertvolle Arbeitszeit in Anspruch nahmen. So können Fertigungsunternehmen ihre knappen Personalressourcen für wichtigere Aufgaben einsetzen, die Kreativität und kritisches Denken erfordern.
Die wichtigsten Erkenntnisse zu KI in der Fertigung im Überblick:
KI macht die Fertigung von einer reaktiven zu einer prädiktiven Disziplin. Indem sie Muster erkennt, die Menschen leicht übersehen, ermöglicht KI proaktive Wartung sowie Qualitätskontrolle und minimiert so kostspielige Ausfallzeiten.
Die Implementierung von KI erfordert keinen kompletten Systemaustausch: Fertigungsunternehmen können mit gezielten Anwendungsfällen wie prädiktiver Wartung oder Qualitätsprüfung beginnen, bevor sie KI auf alle Abläufe ausweiten.
Die erfolgreichsten KI-Implementierungen kombinieren Technologie mit menschlichem Fachwissen. Sie unterstützen Mitarbeiter, anstatt sie zu ersetzen, und schließen dabei kritische Kompetenzlücken.
Die Einführung von KI / KI-Adaption bringt zwar Herausforderungen wie Datenintegration und die Anpassung der Belegschaft mit sich, doch der potenzielle ROI umfasst einen höheren Durchsatz, weniger Abfall und einen klaren Wettbewerbsvorteil.
Ganzheitliche Unternehmenslösungen wie Workday kombinieren KI-gestützte Fertigungsintelligenz mit Finanz- und Personalplanung. Das Ergebnis ist ein einheitliches System, das die Abläufe im Werkstor nahtlos mit den strategischen Unternehmenszielen verknüpft.
„Unsere globale Partnerschaft mit Workday ist entscheidend, um unser rasantes Wachstum und unsere operative Exzellenz zu unterstützen.“
– Head of Shared Services, Averis
Was ist KI in der Fertigung?
Anwendungsfälle für KI in der Fertigung umfassen prädiktive Wartung, Echtzeitüberwachung, Qualitätskontrolle und Supply Chain Management. Intelligente Automatisierung reduziert menschliche Fehler, die im gesamten Unternehmen einen Dominoeffekt auslösen können. KI in der Fertigung steigert die Effizienz, verbessert die Qualität und senkt die Gesamtkosten. Gleichzeitig versetzt sie Fertigungsunternehmen in die Lage, auf einem zunehmend komplexen und hart umkämpften globalen Markt zu florieren.
Die Entstehungsgeschichte der KI in der Fertigung
Der Weg zur intelligenten Fertigung begann mit Lean-Methoden und mechanischer Automatisierung. Diese frühen Ansätze standardisierten zwar Workflows, ließen jedoch Anpassungsfähigkeit vermissen.
In den 1970er-Jahren hielten speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) Einzug. In den 1980er-Jahren folgte die computerintegrierte Fertigung, die zuvor isolierte Systeme vernetzte.
Die wahre Transformation begann in den 2010er-Jahren mit Industrie 4.0. Diese Entwicklung integrierte cyberphysische Systeme, IoT-Sensoren und elementares Machine Learning. Das Ergebnis: „Smart Factories“, die sich in gewissem Maße selbst optimieren konnten.
Die heutige KI in der Fertigung ist ein regelrechter Quantensprung. Moderne Systeme nutzen Deep Learning, um aus unstrukturierten Daten handfeste Erkenntnisse zu gewinnen. Computer Vision erkennt Qualitätsmängel, die das menschliche Auge nicht wahrnimmt. Reinforcement-Learning-Algorithmen verbessern die Produktion kontinuierlich – ganz ohne explizite Programmierung.
Generative KI revolutioniert das Produktdesign. Sie erstellt automatisch Tausende von Konfigurationen, basierend auf festgelegten Parametern und Rahmenbedingungen. Gleichzeitig ermöglichen autonome Abläufe den Fabriken, ihre Produktionspläne selbst zu organisieren. So reagieren sie mit minimalem menschlichen Eingreifen auf Lieferkettenprobleme oder Nachfrageschwankungen.
Diese Entwicklung markiert einen grundlegenden Wandel. Wir haben den Sprung von starren, programmierten Maschinen zu wahrhaft kognitiven Fertigungssystemen geschafft.
KI im Vergleich zu traditionellen Fertigungssystemen
Traditionelle Fertigungssysteme stützen sich stark auf manuelle Prozesse und menschliche Arbeit, wobei die Automatisierung auf einfache mechanische Lösungen beschränkt ist. Ein klassisches Beispiel ist die Verpackungsmaschine am Fließband. Die Mitarbeitenden sind für das Befüllen zuständig, während die Maschine das eigentliche Verpacken übernimmt. KI-Automatisierung hingegen nutzt eine Kombination aus Machine Learning und KI-Algorithmen, um Aufgaben völlig ohne menschliche Hilfe zu erledigen.
Um diesen Paradigmenwechsel zu begreifen, lohnt ein Blick auf die wichtigsten Unterschiede zwischen klassischen Fertigungsansätzen und KI-gestützten Systemen:
KI
- Flexibilität, um je nach Bedarf nach oben oder unten zu skalieren
- Verbesserte Qualitätskontrolle
- Höherer Durchsatz
- Energieeffizienz
- Reduzierte Gesamtbetriebskosten
Traditionelle Fertigungssysteme
- Schwer oder unmöglich nach oben bzw. unten zu skalieren
- Inkonsistente Qualitätskontrolle
- Oftmals verminderter Durchsatz
- Höherer Energieverbrauch
- Höhere Betriebskosten
Schon gewusst?
„72 % der befragten Fertigungsunternehmen berichten von reduzierten Kosten und verbesserter betrieblicher Effizienz nach dem Einsatz von KI-Technologie.“ – National Association of Manufacturers (NAM)
Die Vorteile von KI in der Fertigung
KI revolutioniert die Fertigungsabläufe und liefert messbare Vorteile, die für eine rasante Verbreitung sorgen.
Prädiktive Wartung
KI minimiert Ausfallzeiten, indem sie Anlagenprobleme erkennt, bevor sie überhaupt entstehen. Unternehmen können Wartungen und Reparaturen proaktiv einplanen. Das reduziert Ausfallzeiten, senkt Reparaturkosten und verlängert die Lebensdauer der Maschinen.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Fertigungsunternehmen deutlich schneller agieren als der traditionelle 30-Tage-Zyklus für Einstellungen erlaubt. Durch die Integration von HiredScore und Paradox in die Workday-Systemlandschaft nutzen Branchenführer KI, um die Reise für Kandidaten radikal zu vereinfachen.
• Automatisierung bei großen Bewerbungsvolumen: Mit der interaktiven KI von Paradox können sich Frontline-Mitarbeiter per Smartphone bewerben, während das System Vorabprüfungen übernimmt und in Minuten statt Tagen Interviews plant.
• Präzises Talent-Matching: Die Orchestrierungs-Ebene von HiredScore nutzt KI, um sofort die passendsten Kandidaten aus bestehenden Talentpools zu ermitteln. Das senkt die Kosten pro Einstellung und stellt sicher, dass spezialisierte Rollen – etwa CNC-Programmierer oder Robotertechniker – mit Mitarbeitern besetzt werden, die exakt das geforderte Skills Cloud-Profil mitbringen.
Reduzierte Betriebskosten
KI-gestützte Algorithmen liefern Echtzeit-Daten und geben Fertigungsunternehmen so einen viel besseren Einblick in ihre täglichen Abläufe. Mit diesen Erkenntnissen erkennen Führungskräfte Engpässe sofort und können Verbesserungen gezielt anstoßen. Diese neuen Methoden führen zu geringeren Kosten und höherem Output, was wiederum Profitabilität und Wettbewerbsfähigkeit steigert. Um am Markt zu bestehen, müssen Fertigungsunternehmen den traditionellen 30-Tage-Zyklus für Einstellungen hinter sich lassen und schneller agieren. Durch die Integration von HiredScore und Paradox in die Workday-Systemlandschaft nutzen Branchenführer KI, um die Reise für Kandidaten radikal zu vereinfachen.
Besseres Supply Chain Management
Dank Erkenntnissen in Echtzeit erhalten Fertigungsunternehmen ein klareres Bild ihrer Bestandsverwaltung und Lieferketten. KI-generierte Daten helfen Managern dabei, den Bedarf passgenau zu decken – ohne teure Über- oder Unterbestände. So können Unternehmen finanzielle Verluste durch Probleme bei der Bestandsverwaltung oder in der Lieferkette deutlich besser abwenden.
Höhere Produktqualität und Präzision
KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme analysieren hergestellte Waren und gleichen die Ergebnisse präzise mit Branchenstandards ab. Fertigungsunternehmen vermeiden kostspielige Rückrufaktionen und Haftungsrisiken, indem sie Mängel aufspüren, bevor die Massenproduktion anrollt. Ihr größter Vorteil liegt in der Anpassungsfähigkeit: Sie lassen sich blitzschnell neu konfigurieren, um Designänderungen oder benutzerdefinierte Aufträge zu unterstützen. Das macht sie zu unschätzbaren Assets in dynamischen Fertigungsumgebungen.
Innovation und Wettbewerbsvorteil
Die Kombination aus KI und Machine Learning wächst mit den Abläufen des Unternehmens mit – besonders durch die Integration mit weiteren hoch entwickelten Technologien wie IoT-Geräten und intelligenten Sensoren.
KI kann Produktionsprozesse analysieren und handlungsorientierte Empfehlungen ableiten, selbst in Zeiten des Wandels. Fertigungsunternehmen erhalten genau die Erkenntnisse, die sie brauchen, um ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen oder zu verteidigen.
Die Herausforderungen von KI in der Fertigung
Die Implementierung von KI in der Fertigung bietet handfeste Vorteile, doch die Einführung ist nicht ohne Hürden. Von der technischen Integration bis zur Vorbereitung der Belegschaft: Um diese Herausforderungen zu meistern, bedarf es strategischer Planung und gezielter Investitionen.
Integration in Legacy-Systeme
Die Anbindung von KI-Lösungen an ältere, fragmentierte Fertigungsplattformen kann eine immense Herausforderung darstellen. Ältere Systeme unterstützen KI-Technologien oft schlichtweg nicht – selbst wenn sie mit Upgrades und modernster Software aufgerüstet werden. Unternehmen können die anfallenden Kosten durch eine schrittweise Implementierungsstrategie abfedern.
Inkonsistente Daten
KI-Algorithmen benötigen hochwertige Daten. Inkonsistente oder qualitativ schlechte Daten führen unweigerlich zu ungenauen Erkenntnissen. Bei Legacy-Systemen ist dieses Problem besonders gravierend, da Informationen oft in Silos liegen oder uneinheitlich formatiert sind. Indem Unternehmen ihre Datenerfassung modernisieren und veraltete Systeme schrittweise ersetzen, lassen sich diese Probleme auf lange Sicht lösen.
Fehlende technische Kompetenzen
IT-Abteilungen fehlen oft die nötigen Kompetenzen, um KI-gestützte Technologien in der Fertigung effektiv einzusetzen. Die technologische Lücke wächst – daher wird die Weiterbildung der bestehenden Belegschaft immer wichtiger. Zukunftsorientierte Unternehmen integrieren KI-Weiterbildungen bereits in ihr Onboarding und schaffen spezialisierte Rollen für die Implementierung und Verwaltung von KI.
Schon gewusst?
„Das Marktvolumen für künstliche Intelligenz in der Fertigung wird bis 2028 voraussichtlich 20,8 Milliarden US-Dollar erreichen.“ – MarketsandMarkets
So implementieren Sie KI in der Fertigung
Die Implementierung von KI in der Fertigung gelingt am besten Schritt für Schritt.
Bewertung der Dateninfrastruktur
Neben der IT-Infrastruktur müssen Unternehmen auch ihre Daten entsprechend aufbereiten. Das Bereinigen und Kennzeichnen der Daten stellt sicher, dass das Format für das Lernen der KI-Modelle geeignet ist und verlässliche Ergebnisse liefert. Führen Sie Daten aus allen bestehenden Systemen zusammen, einschließlich Sensoren und manueller Eingaben.
Implementierung von Pilotprogrammen
Die Entwicklung und Weiterbildung des KI-Modells sind entscheidend für präzise Daten. Der KI-Algorithmus sollte exakt das Problem adressieren, das das Unternehmen lösen möchte. Bewerten Sie die Performance des KI-Modells, indem Sie die gesammelten Daten auf ihre Genauigkeit prüfen.
Change-Management
Bei der Implementierung von KI-Lösungen müssen Unternehmen eine Management- oder Implementierungsplattform wählen, die perfekt in ihre bestehende Umgebung passt. Die Integration von KI-Modellen in Fertigungssysteme sollte absolut methodisch erfolgen. Starten Sie mit kleinen Pilotprojekten, um die Wirksamkeit zu testen und mögliche Stolpersteine zu identifizieren, bevor Sie den Algorithmus auf das gesamte System ausweiten.
Sicherheit und Compliance gewährleisten
Sicherheitsaspekte sind das A und O. KI-Software vernetzt alle Aspekte des Unternehmens, doch sie kann auch Sicherheitsrisiken erhöhen. Setzen Sie auf eine KI-gestützte Plattform, die solche Schwachstellen erkennt, ohne Ihre Workflows zu stören. Achten Sie besonders auf Plattformen, die Zugriffskontrollen für Anwender sowie ein Reporting zu bekannten Schwachstellen und Risiken (CVEs) bieten.
Flexibles Skalieren nach Bedarf
Fertigungsunternehmen müssen die Performance im Blick behalten und KI-Modelle kontinuierlich anpassen, um sie je nach geschäftlichen Anforderungen nach oben oder unten zu skalieren. Eine kontinuierliche Überwachung ist während der gesamten Implementierung unerlässlich. Und diese Überwachung endet nicht, sobald das KI-Modell live ist. Es ist eine Daueraufgabe. Laufende Anpassungen sind Pflicht – besonders dann, wenn sich Rahmenbedingungen oder Daten im Jahresverlauf ändern. So erfordert beispielsweise KI im Handel oft saisonale Anpassungen.
„Wir sind überzeugt, dass Workday Extend für alles genutzt werden kann, was mit Ihren Mitarbeitern oder Ihren Finanzdaten zu tun hat“, erklärt der Präsident und CIO von Accuride Wheel-End Solutions. Er unterstreicht damit die branchenübergreifende Vielseitigkeit der Plattform – ein Hauptgrund, warum die Fast-Food-Kette Shake Shack auf Workday setzt, um ihr rasantes Wachstum zu stemmen.
Workday unterstützt die KI Transformation in der Fertigung
Die Funktionen der Workday AI machen Fertigungsunternehmen leistungsstärker. Die Lösungen sind flexibel und vereinfachen operative Aufgaben wie Sicherheits-Audits und das Tracking von Kennzahlen. Die verantwortungsvolle KI steigert die Produktivität, indem sie Routineaufgaben automatisiert, prädiktive Erkenntnisse liefert und die Benutzererfahrung personalisiert.
„Dank der handlungsorientierten Erkenntnisse von Workday ist mein Team agiler, trifft fundiertere Entscheidungen und kann sich schnell an veränderte geschäftliche Anforderungen anpassen.“
– Head of Shared Services, Averis
Mit den Workday AI-Lösungen erzielen Unternehmen diese messbaren Erfolge:
Maximale Betriebszeit, wodurch kostspielige Produktionsausfälle sinken
Bessere Entscheidungsfindung durch umfassende Business Intelligence in Echtzeit
Beschleunigtes Wachstum durch nahtlose Skalierbarkeit, um flexibel auf Marktanforderungen zu reagieren
Höhere Produktivität und Mitarbeiterbindung durch datengestützte Talentstrategien
Die Zukunft der KI in der Fertigung
KI durchdringt alle Bereiche der Fertigungsindustrie – von Fertigungsunternehmen über Lieferanten bis hin zu Handelsunternehmen. Automatisierte Maschinen machen Platz für Industrie 4.0, die auf Skalierbarkeit, Transparenz und operative Intelligenz setzt.
Die Workday AI-Lösungen unterstützen Fertigungsunternehmen bei der Übertragung zu generativer KI. Mit Lösungen für verantwortungsvolle KI hilft Workday Unternehmen dabei, ihre Ziele zu erreichen.