In der Produktionsindustrie wird aktuell besonders großes Potenzial gesehen, das sich durch KI und speziell durch Agentic AI in allernächster Zukunft erschließen lässt. Auch Österreichs IT-und Digitalisierungs-Verantwortliche zeigen sich dafür prinzipiell offen, wie der KI Survey von it&d business und CIDO Guide zeigt. Unser Expertise-Partner bei diesem Survey, NTT DATA Business Solutions, beleuchtet dieses Potenzial näher.

Foto: NTT DATA Business Solutions Für Stefan Maier, Innovation Manager bei NTT DATA Business Solutions, eröffnet KI aktuell vielfältige neue Use Cases, die weit über den klassischen Anwendungsfall Predictive Maintenance hinausgehen. Der KI-Survey, den die Magazine it&d business und CIDO Guide gemeinsam unter Österreichs Technologie-Verantwortlichen durchgeführt haben, zeigt, dass die heimischen Unternehmen entgegen so mancher Klischees für neue Use Cases durchaus offen sind. So planen 30 Prozent der Befragten sogar bereits den baldigen Einsatz des Trendthemas Agentic AI – und zwar in vielfältigen Bereichen, im Kundenservice genauso wie in der Logistik und der Produktion. Gerade in der Fertigungsindustrie wird aktuell besonders großes Potenzial verortet, das sich durch KI-Agenten heben lässt. Der Fokus beim Einsatz von KI liegt laut unserer Umfrage aktuell in erster Linie allerdings nach wie vor auf Effizienzoptimierung und weniger auf dem Schaffen von komplett neuen Prozessen oder Erlösmodellen.

Wir matchten diese Survey-Ergebnisse mit den Einschätzungen von hochkarätigen Expert-Partnern – für das Thema Produktions- und Prozessoptimierung ist das NTT DATA Business Solutions. Ausstrahlend von tiefgreifender, langjähriger SAP-Expertise als Herzstück, unterstützt das Unternehmen mit vielfältigem Branchenwissen, sowie einem starken Partnernetzwerk weltweit Kunden mit Lösungen und Technologien bei ihrer Transformation zu einem intelligenten Unternehmen.
Die Optimierung der Effizienz und Profitabilität durch den Einsatz von KI, Big Data und modernen Analysemethoden ist dabei eine absolute Kernkompetenz.

Auch Stefan Maier, Innovation Manager bei NTT DATA Business Solutions, sieht das große Potenzial, das sich durch KI in Produktionsprozessen erschließen lässt – vorausgesetzt, sie wird als Teil des großen Ganzen gesehen, als ein Baustein der gesamten Systemlandschaft .
 

Herr Maier, welche Entwicklung und welche Trends beobachten Sie für 2025 im Bereich der Prozessautomatisierung und -optimierung durch KI – vor allem im Produktionsbereich, aber auch darüber hinaus?

Durch den Hype rund um generative KI entsteht seit über zwei Jahren ein spürbarer Innovationsschub – jetzt zunehmend auch jenseits der bislang dominierenden Anwendungsfelder in wissensbasierten Tätigkeiten. Neben Verwaltung, Kundenservice, Entwicklung und anderen White-Collar-Bereichen rücken vermehrt auch der Shopfloor und die Supply Chain in den Fokus.
GenAI-gestützte Tools kommen beispielweise in intelligenten Werkerassistenzsystemen vor, bei der Arbeit an der Fertigungslinie oder optimieren bereits vorhandene Automatisierungslösungen – etwa bei der Dokumentenverarbeitung im Wareneingang. Um dabei echten Nutzen zu stiften, müssen diese Anwendungen nahtlos in bestehende Prozess- und Systemlandschaften integriert werden. Projekte müssen heute einen klaren Business Case vorweisen, um umgesetzt zu werden. Diese stärkere Ergebnisorientierung führt jedoch auch zu einer wachsenden Investitionsbereitschaft – insbesondere dann, wenn der Nutzen für Produktivität, Qualität oder Effizienz nachvollziehbar ist.
 

Welche neuen Potenziale und Use Cases werden durch KI erschlossen und ermöglicht? Eröffnen sich über die klassischen Use Cases wie etwa Predictive Maintenance hinaus neue Anwendungsfälle – zum Beispiel um neue Software-Services und auch Geschäftsmodelle zu etablieren?

KI eröffnet derzeit vielfältige Potenziale, die weit über den klassischen Anwendungsfall Predictive Maintenance hinausgehen. Einerseits ermöglicht sie den Auf- und Ausbau bestehender oder sogar völlig neuer Geschäftsmodelle, andererseits treibt sie die Optimierung und Automatisierung von Prozessen – insbesondere im Shopfloor und in der Supply Chain – entscheidend voran. Allerdings ist KI nur ein Baustein innerhalb der gesamten Systemlandschaft, kein Allheilmittel. Durch den gezielten Einsatz lassen sich manuelle Abläufe in der In- und Outbound-Logistik mithilfe von Text- und Bilderkennung automatisieren; oft genügen inkrementelle Anpassungen, um ohne großen Investitionsaufwand spürbare Verbesserungen zu erzielen. Auch das Qualitätsmanagement profitiert durch den Einsatz von Bild- und Sensordaten, was die Fehlerquote reduziert, und die Effizienz erhöht. KI-gesteuerte Systeme ermöglichen eine dynamischere Informationsverarbeitung im Shopfloor, etwa durch die Echtzeitanpassung von Stücklisten oder eine adaptive Fertigungssteuerung. Dadurch steigt die Flexibilität und Fehler werden minimiert. Human-in-the-loop-Konzepte zur finalen Entscheidungsfindung oder Kontrolle sind aktuell noch unerlässlich, wenngleich Fachkräfte künftig weniger Kapazitäten für Routineaufgaben binden müssen.
 

Gibt es Bereiche oder auch Branchen, in denen es mithilfe von KI aktuell besonders großes Potenzial zu heben gilt – möglicherweise auch deshalb, weil man hier das Potenzial noch gar nicht so auf dem Radar hatte?

In vielen Branchen schlummert noch ungenutztes KI-Potenzial, insbesondere dort, wo komplexe und oft historisch gewachsene Prozesse den Alltag bestimmen. Ein Beispiel dafür ist erneut der Shopfloor in Fertigungsbetrieben – speziell in Automotive- und Maschinenbauunternehmen. Hier lassen sich vorhandene Anlagen und Maschinen mittels sogenannter Retro-Fit-Strategien mit KI-Services verknüpfen, ohne die gesamte Infrastruktur austauschen zu müssen. Dadurch entstehen intelligente Produktions- und Supply-Chain-Netzwerke, die Engpässe frühzeitig erkennen und eine flexiblere, bedarfsgerechte Steuerung ermöglichen. Das Ergebnis sind nicht nur effizientere Abläufe, sondern auch eine durchgängige Datenkonsistenz, die es erleichtert, neue Wertschöpfungspotenziale zu erschließen.
 

Gibt es konkrete Paradebeispiele für solch eine neue Wertschöpfung?

Ein sehr gutes Beispiel mit beachtlichem Wachstumspotenzial ist der Consumer-Products-Bereich. Die hohe Akzeptanz bei Endkunden und der technologische Fokus aktueller KI-Entwicklungen begünstigen hier eine schnelle Einführung neuer KI-gestützter Geschäftsmodelle. Unternehmen können so ihre Produkte und Services besser auf Verbraucherverhalten ausrichten und dadurch sowohl die Kundenzufriedenheit als auch ihren Innovationsgrad steigern. In all diesen Szenarien sorgt KI dafür, dass bislang getrennte Systeme und Prozesse intelligenter zusammenwirken, was langfristig neue Chancen für Wachstum und Wettbewerbsvorteile eröffnet.
 

Sie haben Produktionsnetzwerke und durchgängige Datenkonsistenz angesprochen. Sehen Sie derzeit bereits den größten Benefit, den KI in Prozesse einbringen kann, bei diesen übergreifenden Effekten und darin, auch ganz neue Prozesse zu kreieren?  Oder liegen die Effekte, die sich heute und in nächster Zukunft erzielen lassen, noch vorrangig darin, die Geschwindigkeit und Qualität von bestehenden Prozessen zu optimieren?

Derzeit liegt der größte Nutzen von KI vor allem darin, Menschen gezielt bei Routineaufgaben zu unterstützen und gleichzeitig die Qualität und Geschwindigkeit von Prozessen zu steigern. Manuelle, fehleranfällige Abläufe lassen sich automatisieren, was nicht nur die Durchlaufzeit verkürzt, sondern auch Ressourcen freisetzt und Fehlerraten reduziert. Besonders im Zusammenspiel von Maschinen, KI-Systemen und menschlichem Know-how entfalten sich diese Vorteile: Während maschinelles Lernen Datenanalysen beschleunigt und Entscheidungen fundierter macht, ist es Aufgabe des Menschen, Ergebnisse zu interpretieren, bei seltenen Prozessabweichungen gezielt einzugreifen und die End-to-End-Abläufe zu überwachen. Neue Möglichkeiten ergeben sich zudem durch die Verknüpfung operativer Prozesse mit ERP-Systemen. Beispielsweise lassen sich Qualitätssicherungsmaßnahmen nahtlos in die Produktion integrieren, wenn KI kontinuierlich Daten aus Bild- oder Sensormodellen liefert und automatisch in das ERP übernimmt. Vision-KI und intelligente Agentensysteme, die Sprache verstehen oder erzeugen können, eröffnen weitere Potenziale. Allerdings ist Vorsicht geboten, wenn die Genauigkeit noch unter 100 Prozent liegt: Eine 96-prozentige Trefferquote könnte im Shopfloor bereits zu kritisch hohen Fehlerquoten führen. Langfristig jedoch wird KI gerade in diesen Bereichen ein enormes Entwicklungspotenzial entfalten.
 

Mehr Aspekte, Trends und Zahlen aus unserem Survey:
Sind Österreichs Unternehmen und ihre Technologie-Verantwortlichen beim Einsatz von KI tatsächlich zögerlich?

sowie auf der Plattform unseres Partnermediums digbiz-leader.media, aktuell zum Aspekt:
Wie KI-ready sind Österreichs Unternehmen schon?

Zum Blog von NTT DATA Business Solutions:
KI in der Produktion der Zukunft