iosys - KI in der Fertigung: der Einstieg für KMU

KI Automatisierung in der Fertigung

Dieser Artikel wurde ursprünglich im KI Kompass Magazin veröffentlicht (Ausgabe 01 – Dez. 2025 / Jan. 2026, WEKA Business Media AG).

Künstliche Intelligenz (KI) mag in aller Munde sein, aber noch längst nicht in allen Fabrikhallen. Im Gegenteil: Laut verschiedenen Studien stockt der Einzug KI-gestützter Technologien in Tech-Unternehmen speziell in der Fertigung. Mangels Strategie haben erst wenige Betriebe den vermeintlich schweren, ersten Schritt gewagt. Dabei muss der gar nicht der grosse Wurf sein. Überschaubare Automatisierungen ineffizienter, manueller Abläufe bieten sich als Knotenlöser an.

KI in der Schweizer Fertigung

Anders als in der Konsumgüterindustrie, wo die künstliche Intelligenz bereits häufig zentrale Unternehmensprozesse wie z. B. die Qualitätskontrolle durch KI-gestützte Bildanalyse bestimmt, steckt KI bei Schweizer Technologiefirmen meist noch in den Kinderschuhen.

Es besteht zwar ein breites Feld von möglichen Anwendungen – von der Prozessanalyse über Maschinensteuerung bis hin zum virtuellen Kundenservice via Chatbots und vielem mehr. Jedoch fehlt es vielerorts am notwendigen Zugang zu KI-Know-how, nicht zuletzt aufgrund mangelnder IT-Infrastruktur und Datenbasis für KI.

Sorgenkind Fertigung

Speziell Fertigungsbetriebe tun sich mit der Implementierung von KI schwer. Gemäss einer 2024 publizierten Studie von ETH Zürich, Swissmem und Next Industries hat über die Hälfte der 200 befragten Schweizer Tech-Unternehmen KI in der Fertigung noch nicht in Betracht gezogen. Nur knapp ein Viertel der Unternehmen plant oder führt bereits Tests durch bzw. wendet KI bereits in der Fertigung an.

Neben fehlender KI-Expertise und IT-Infrastruktur weisen die Studienautoren auf die vergleichsweise schwierige Verfügbarkeit von Daten im Fertigungsumfeld als Ursache hin. Zudem verfügen rund 75% der befragten Firmen über keine KI-Strategie. Es scheint an der Orientierung zu fehlen, wo und wie das Thema betriebsgerecht in Angriff zu nehmen ist.

Wie mit KI loslegen?

Die Studienautoren empfehlen, mit der Frage «Welches Problem wollen wir mit KI lösen?» zu beginnen. Zur Beantwortung dieser Frage eignet sich unter anderem der Smart Factory Navigator (SFN). Der in langjähriger Forschungsarbeit entwickelte Ansatz vergleicht Unternehmensbereiche mit Entwicklungsstadien (Digitalisierungsgrad) und bietet Handlungsoptionen für 44 definierte Anwendungsfelder.

Dadurch wird der aktuelle Stand der Digitalisierung, zu der auch die KI-Nutzung gehört, sichtbar – und Bereiche und Prozesse mit dem grössten Optimierungspotenzial greifbar. Auf dieser Grundlage lässt sich ein unternehmensspezifischer Aktionsplan definieren. Dieser hält fest, welche Aufgabe oder welcher Prozess durch KI am meisten an Effizienz zulegen kann.

Beispiel: Automatisiertes Bestellwesen

Für einen Zentralschweizer CNC-Lohnfertiger mit rund 30 Mitarbeitern ergab die Analyse mittels SFN, dass in der Verarbeitung von Bestellungen das unmittelbar grösste Potenzial für Effizienzgewinne liegt. Der mit KI optimierte Prozess soll folgende Schwächen beheben:

Bestellungen unterschiedlicher Formate erfordern manuelle Anpassungsschritte
Die Übertragung der relevanten Daten ins ERP erfolgt nicht automatisch
Die Übermittlung der Informationen an die Produktion läuft auch nicht direkt

iosys erhielt den Auftrag, das Bestellwesen mittels einer KI-gestützten Lösung zu automatisieren. Auf Basis einer detaillierten Analyse der bestehenden, weitgehend manuellen Prozesse ebnete das Projektteam den Weg für eine vereinheitlichte Abwicklung von Bestellung heterogener Formate.

Drei Schritte im neuen Ablauf

Datentransformation: Die Daten von unterschiedlichen Bestellungsformaten durchlaufen eine Extraktion und kommen durch Transformation in ein einheitliches Format.
Validierung: Mithilfe eines KI-Sprachmodells erfolgt die Validierung der aufbereiteten Daten. Die validierten Daten gelangen über eine neu geschaffene Datenbank bzw. eine Programmierschnittstelle ins ERP.
Produktion: Im ERP erhält jede Bestellung eine Auftragsnummer, die zusammen mit allen relevanten Informationen automatisch in die Fertigung weitergeht.

Eine Kombination aus Data Engineering, Know-how im Umgang mit KI-Sprachmodellen sowie Programmierkenntnissen ermöglichte die Bereitstellung des neuen, automatisierten Bestellwesens. KI-gestützte Lösungen in der Fertigung bedürfen in der Regel multidisziplinärer Fertigkeiten. Branchen- und firmenspezifisches Prozessverständnis können als wertvolle Beschleuniger bei der Entwicklung der Lösung dienen.

Effizienzsteigerungen dank KI

Beim Zentralschweizer CNC-Fertiger hat die neue, KI-gestützte Lösung innerhalb von drei Monaten den Zeitaufwand für die Abwicklung von Bestellungen von rund 20 Stunden auf zwei Stunden pro Woche reduziert. Selbstverständlich gehen damit auch bemerkenswerte Kosteneinsparungen einher, nicht zuletzt wegen einer deutlichen Fehlerreduktion durch Automatisierung.

Ebenso wertvoll ist die Verankerung von KI in der Fertigung grundsätzlich:

Aufbau von KI-Know-how: Durch eine niederschwellige, schnell bereitgestellte Lösung nähern sich Management und Belegschaft dem Thema an.
Akzeptanz durch Effizienz: Die erfahrenen Vorteile der Nutzung reduzieren Ängste und steigern neben der Effizienz auch die Akzeptanz.
Fokus auf strategische Aufgaben: Die von monotonen, repetitiven Aufgaben entlasteten Mitarbeiter haben mehr Zeit für anspruchsvolle, innovationsfördernde Tätigkeiten.

Entgegen dem weitverbreiteten KI-Hype-Hyperaktivismus zeigt sich speziell im KMU-Umfeld bei der Nutzung von KI für Fertigungsprozesse: Es geht nicht um den einen, grossen Sprung. Kleine, sichere und auf die Unternehmenskultur abgestimmte Schritte führen auch ans Ziel.

Daten als Fundament

Das Beispiel des Zentralschweizer CNC-Fertigers veranschaulicht, dass auch kleine, traditionelle Fertigungsunternehmen sich dem Thema KI betriebsgerecht öffnen können. Entscheidend ist, die Mitarbeiter von Anfang an mitzunehmen, die Vorteile durch geeignete Projekte rasch aufzuzeigen und Ängste abzubauen bzw. Akzeptanz aufzubauen.

Sind die initialen Hürden beseitigt, haben Folgeprojekte bessere Erfolgsaussichten. Von den jüngsten Fortschritten in der KI-Entwicklung sorgen speziell sogenannte KI-Agenten, die selbstständig lernen und Entscheidungen treffen, für viel Euphorie. Bei aller Begeisterung dürfen die Risiken nicht aus dem Blickfeld fallen:

Sicherheit: Interagierende KI-Lösungen bringen grosse Vorteile mit sich. Sie können aber auch neue Sicherheitslücken schaffen.
Unternehmenskultur: Die Einführung von KI-Lösungen kann zu Unmut in der Belegschaft führen. Proaktive Kommunikation kann dies abmildern.
Erwartungshaltung: Innovationssprünge gelingen nur Schritt für Schritt auf der Grundlage vorhandener oder extern beschaffter Kompetenzen.

In Erwägung dieser Risiken wird das «KI-Intensitätslevel» immer je nach Unternehmen, Umfeld, Art der Fertigung usw. variieren. Unabhängig davon wird die Erfassung zentraler Fertigungsdaten nicht nur für die Entwicklung neuer, sondern auch die Optimierung bestehender Lösungen entscheidend sein.

So kann KI in der Fertigung gelingen

Antwort auf «welches Problem wollen wir mit KI lösen» definieren
Fokus auf überschaubare, unbeliebte und ineffiziente Abläufe
Mitarbeiter früh an Bord holen
Vorteile visualisieren und kommunizieren
Daten für weitere KI-Schritte gezielt erfassen

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Ergänzung 2026: Welche KI-Kategorien sich heute für ein Fertigungs-KMU rechnen und unter welcher Bedingung, haben wir in Welche KI-Tools lohnen sich für Fertigungs-KMU? zusammengefasst. Wie der Auftragseingang heute Stufe für Stufe abläuft, steht in KI-Agenten im Auftragseingang. Wie sich solche Bausteine zu einer Gesamtarchitektur fügen, zeigt Das Sprachmodell kommt zuletzt.

Quelle: KI Kompass Magazin, Ausgabe 01 – Dez. 2025 / Jan. 2026, WEKA Business Media AG, Zürich. Referenzen: ETH Zürich Studie, HSG Servitization Studie.

Wie kommt KI in der Fertigung in die Gänge?