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Engineered KI: Wie Prozessautomatisierung die Fertigung 2026 neu definiert

von Chris Ryan

Industrielle KI ist vom Versuch in den Betrieb gewechselt. Der Fokus liegt auf messbarer Wirkung auf Produktionsleistung und Betriebskosten, nicht mehr auf Machbarkeitsnachweisen. Hersteller fragen nicht mehr, ob KI funktioniert. Sie fragen, was sie täglich einbringt. Getragen wird das von Engineered AI: Systeme für einen Prozess, eingebunden in die vorhandene Systemlandschaft.

Kurzüberblick

  • Industrial AI wird messbar: Automatisierte Prozesse liefern konkrete Resultate in Zeit, Kosten und Qualität.

  • Von RPA zu flexibler KI: Während klassische Automatisierung auf starren Regeln basierte, reagieren neue Systeme dynamisch – auch bei Sonderfällen.

  • Integration in bestehende Systeme: Der grösste Nutzen entsteht, wenn KI direkt mit ERP- und Produktionssystemen interagiert.

  • Proaktive KI: Systeme melden Abweichungen früh, der Mensch entscheidet.

  • Adaptive Oberflächen: Intelligente Benutzeroberflächen passen sich der jeweiligen Rolle und Situation an.

  • iosys Prozessanalyse: Wir identifizieren konkrete Verbesserungsmöglichkeiten mit messbarem Einfluss auf Ihre Erfolgsrechnung.

Engineered AI: Von der Experimentierphase zu messbaren Resultaten

Über Jahre war die industrielle KI vor allem ein Versprechen. Erfahrung sammeln, Pilotprojekte aufsetzen, Potenziale prüfen – das war der Modus vieler Unternehmen. Diese Phase ist nun vorbei.

Das industrielle Umfeld hat zwar unzählige "KI"-Prototypen gesehen, doch die meisten basierten auf starren, regelbasierten RPA-Prozessen. Heute übernehmen flexible, lernfähige Systeme die Steuerung – auch bei Ausnahmen und komplexen Bedingungen.

Diese Transformation wird von einer neuen Generation Engineered AI getragen – intelligenten Automatisierungslösungen, die speziell dafür entwickelt wurden, in einer unübersichtlichen, datenreichen realen Welt zuverlässig zu funktionieren. Sie kombinieren Machine Learning, Prozessintegration und Echtzeitüberwachung, um konstanten Mehrwert zu liefern.

Engineered AI: KI-basierte AutomatisierungZeitStunden/ ZyklenKostenBudget/ RessourcenQualitätLeistung/ Genauigkeit Zeit, Kosten und Qualität als messbare Dimensionen der KI-basierten Automatisierung.

Beispiel: KI-gestützte Auftragsverarbeitung in der Praxis

Ein typisches Beispiel aus dem Produktionsalltag: Aufträge treffen in unterschiedlichen Formaten ein – PDFs, E-Mails oder strukturierten Datensätzen. Die manuelle Erfassung im ERP-System kostet Zeit und erzeugt Fehlerquellen.

Eine KI-basierte Lösung löst dieses Problem in drei Schritten:

  1. Automatische Erkennung und Extraktion der Auftragsdaten

  2. Prüfung auf Vollständigkeit und Rechenrichtigkeit durch feste Regeln im Code

  3. Übergabe an das ERP-System, sobald alle Prüfungen bestehen, sonst zuerst zur Freigabe

Resultate:

  • Verarbeitungszeit um bis zu 90 % reduziert

  • Erfassungsfehler nahezu eliminiert

  • Konsistente und aktuelle Auftragsdaten für Produktion und Planung

So wird selbst ein administrativer Prozess zu einem intelligenten Ablauf, der kontinuierlich Qualität und Geschwindigkeit verbessert.

Integration und proaktives Prozess-Monitoring

Den grössten Nutzen entfaltet KI erst, wenn sie sich nahtlos in ERP- oder MES-Systeme einfügt. In Projekten mit Fertigungsunternehmen entwickelte iosys beispielsweise Datenbrücken auf Basis offener Protokolle wie MQTT oder REST. Lesen Sie die vollständige maxon-Fallstudie.

Damit wird der Datenaustausch zwischen Maschinen, Planung und Logistik in Echtzeit möglich. Neue KI-Komponenten übernehmen dabei nicht nur einzelne Aufgaben, sondern überwachen laufende Prozesse proaktiv. Sie erkennen Abweichungen, melden Störungen und schlagen Korrekturen vor, bevor ein Problem entsteht.

Diese proaktiven Funktionen schaffen Vertrauen, und zwar durch nachvollziehbare Ergebnisse statt durch eine Selbstfreigabe des Systems. Was das System allein tun darf, ist vorher festgelegt und wächst nicht mit der Nutzung:

  • Das System liefert Hinweise und Vorschläge, der Mensch entscheidet.

  • Feste Prüfungen im Code bestimmen, was ohne Freigabe weiterläuft.

  • Freigegebene Fälle fliessen als Beispiele zurück und verbessern die Erkennung.

Aus unserer eigenen Produktentwicklung: Bestehen alle Prüfungen, läuft der Fall automatisch weiter. Fällt eine durch, prüft und gibt ein Mensch frei. Bei einem neuen Kunden gehen die ersten Dokumente in jedem Fall an einen Menschen.

Das Ergebnis sind Prozesse, die nicht nur schneller, sondern auch stabiler und transparenter laufen.

Adaptive Benutzeroberflächen – Die neue Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine

Als nächste Entwicklungsstufe entstehen adaptive Benutzeroberflächen, die sich aktiv an den jeweiligen Nutzer anpassen.

Das offene Projekt A2UI – Agent-Driven Interfaces von Google zeigt, wie solche interaktiven Oberflächen entstehen:

  • Benutzer können Dashboards mündlich oder schriftlich anpassen.

  • Das System erkennt Arbeitskontext, Rolle und Standort.

  • Anzeigen verändern sich automatisch, je nachdem, welche Kennzahlen und Werkzeuge gerade relevant sind.

So wird das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine natürlicher und effizienter.

Fazit: Die Zukunft der industriellen KI liegt nicht nur in der Automatisierung, sondern auch in der Kommunikation – Systeme, die verstehen, reagieren und mitdenken.

Der Weg zur Umsetzung für fertigende Unternehmen

Eine schrittweise Einführung bringt den grössten Erfolg:

  1. Prozess mit Potenzial erkennen – Wo entstehen manuelle Engpässe, Verzögerungen oder Datenlücken? Welche Kategorien sich dabei rechnen und unter welcher Bedingung, steht in Welche KI-Tools lohnen sich für Fertigungs-KMU?.

  2. Messbare Ziele festlegen – Zeit, Kosten oder Qualität, ergänzt um ein klares Budgetlimit für den ersten Umsetzungsschritt.

  3. Integration planen – Systeme verbinden statt ersetzen.

  4. Monitoring und Feedback aktivieren – Ergebnisse überwachen und laufend optimieren.

  5. Skalierung und Schulung – Nachweisbare Resultate als Basis für die nächsten Schritte nutzen.

Dieser strukturierte Ansatz sorgt für sichtbare Erfolge schon ab der ersten realisierten Anwendung.

Ausblick: Engineered AI und begrenzte Autonomie

Industrielle KI arbeitet zunehmend vorausschauend. Sie meldet, bevor etwas schiefläuft, und bereitet die nächste Handlung vor. Ein Mensch entscheidet. Autonomie ist dabei kein Ziel, sondern ein Mass, das so klein bleibt, wie es die Aufgabe erlaubt. Was das System allein tun darf, bleibt vorher festgelegt und nachvollziehbar.

Daraus entsteht eine neue Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch, Maschine und Daten.

Kostenlose Prozessanalyse mit iosys

iosys bietet eine unverbindliche Prüfung eines Prozesses in Ihrer Produktion oder umliegenden Abteilungen an.

Wir identifizieren ein bis zwei Automatisierungsmöglichkeiten, die sofort realisierbar sind und nachweisbare Auswirkungen auf Ihre Erfolgsrechnung haben.

Jetzt Termin sichern und erfahren, wo KI-gestützte Prozessautomatisierung den grössten unmittelbaren Nutzen stiftet.

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Quellen

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