Fallstudie: KI-gestützte Optimierung in der Fertigungsindustrie
Künstliche Intelligenz ist in der Schweizer Fertigungsindustrie längst kein Zukunftsthema mehr. Immer mehr Unternehmen – von grossen Konzernen bis hin zu mittelständischen Zulieferern – setzen maschinelles Lernen gezielt ein, um operative Abläufe zu verbessern, Fehlerquoten zu senken und Durchlaufzeiten zu verkürzen. Doch der Weg von der Idee zur produktiven Anwendung ist selten geradlinig. In dieser Fallstudie zeigen wir, wie ein strukturierter Ansatz in der Fertigung konkret aussehen kann und welche Erfolgsfaktoren dabei entscheidend sind.
Warum gerade jetzt? Die Ausgangslage in der Fertigung
Fertigungsunternehmen in der Schweiz stehen unter zunehmendem Druck: steigende Rohstoffkosten, Fachkräftemangel und wachsende Anforderungen an Qualität und Nachhaltigkeit fordern effizientere Prozesse. Gleichzeitig sind viele Abläufe – von der Wareneingangskontrolle über die Produktionsplanung bis zur Qualitätssicherung – noch stark von manuellen Entscheidungen geprägt. Genau hier entfaltet maschinelles Lernen seine Stärke: Es erkennt Muster in bestehenden Daten, die menschlichen Prüfern oft verborgen bleiben, und liefert datenbasierte Empfehlungen in Echtzeit.
Wichtig ist dabei eine realistische Erwartungshaltung. KI ersetzt keine erfahrenen Fachkräfte, sondern unterstützt sie. Die Technologie übernimmt repetitive Auswertungen, priorisiert Ausnahmen und schafft so Freiräume für Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Ein konkretes Szenario: Qualitätssicherung in der Metallverarbeitung
Stellen wir uns ein mittelständisches Unternehmen in der Zentralschweiz vor, das Präzisionsteile für die Medizintechnik fertigt. Die Qualitätsprüfung erfolgt bisher manuell: Jedes Teil wird visuell inspiziert, Messwerte werden händisch erfasst und mit Toleranzgrenzen abgeglichen. Bei hohen Stückzahlen führt das zu Engpässen, und die Beurteilung variiert je nach Prüfperson.
Ein ML-basierter Ansatz könnte hier folgendermassen aussehen:
- Datengrundlage nutzen: Das Unternehmen verfügt bereits über historische Prüfprotokolle, Maschinendaten aus der CNC-Fertigung und Bilddaten aus bestehenden Kamerasystemen. Diese Daten bilden die Basis für das Training eines ML-Modells.
- Automatische Klassifikation: Ein Bilderkennungsalgorithmus lernt, Oberflächenfehler wie Kratzer, Lunker oder Massabweichungen zu identifizieren und die Teile in Kategorien einzuteilen – «in Ordnung», «Nacharbeit erforderlich» oder «Ausschuss».
- Priorisierung der manuellen Prüfung: Teile mit eindeutigem Befund werden automatisch weitergeleitet oder aussortiert. Grenzfälle hingegen werden erfahrenen Prüfern vorgelegt – inklusive der Gründe, warum das System Unsicherheit signalisiert.
- Kontinuierliche Verbesserung: Jede manuelle Entscheidung fliesst als Feedback zurück ins Modell, das sich dadurch laufend verbessert.
Der Zwei-Spuren-Ansatz: Automatisierung mit Augenmass
Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist die bewusste Trennung in zwei Verarbeitungsspuren. Routinevorgänge mit geringem Risiko – etwa Teile, die klar innerhalb der Toleranz liegen – durchlaufen den Prozess automatisiert und ohne Verzögerung. Komplexere Fälle werden gezielt an qualifizierte Mitarbeitende weitergeleitet, die zusätzlichen Kontext und eine nachvollziehbare Entscheidungshistorie erhalten.
Dieser Ansatz verbindet Effizienz mit Verantwortung: Die Automatisierung beschleunigt Standardprozesse, während die menschliche Kontrolle dort erhalten bleibt, wo sie am meisten zählt.
Für regulierte Branchen wie die Medizintechnik ist das besonders relevant. Audit-Trails, rollenbasierte Zugriffsrechte und klar definierte Eskalationspfade sorgen dafür, dass Compliance-Anforderungen jederzeit erfüllt werden.
Vom Pilotprojekt zur skalierbaren Lösung
Unternehmen, die mit KI in der Fertigung starten, sollten bewusst klein beginnen. Ein Pilotprojekt, das sich auf eine einzelne Produktionslinie oder einen bestimmten Prüfschritt beschränkt, minimiert die Komplexität und schafft schnell messbare Ergebnisse. Typische Kennzahlen für den Erfolg sind:
- Reduktion der Durchlaufzeit in der Qualitätsprüfung
- Senkung der Fehlerquote bzw. der Anzahl übersehener Mängel
- Konsistenz der Bewertungen über verschiedene Schichten und Prüfpersonen hinweg
- Kapazitätsgewinn – also die Möglichkeit, höhere Stückzahlen ohne zusätzliches Personal zu bewältigen
Erst wenn der Pilot seine Wirksamkeit im Tagesgeschäft bewiesen hat, erfolgt die schrittweise Ausweitung auf weitere Bereiche – etwa die vorausschauende Wartung von Maschinen (Predictive Maintenance) oder die automatisierte Planung von Produktionsreihenfolgen.
Über die Qualitätssicherung hinaus: Weitere Anwendungsfelder
Die Erfahrungen aus der Qualitätssicherung lassen sich auf zahlreiche weitere Bereiche in der Fertigung übertragen. Besonders vielversprechend sind:
- Predictive Maintenance: ML-Modelle analysieren Sensordaten von Maschinen und prognostizieren Ausfälle, bevor sie eintreten – das reduziert ungeplante Stillstände erheblich.
- Lieferkettenoptimierung: Algorithmen erkennen Nachfragemuster und helfen, Lagerbestände effizienter zu steuern.
- Dokumentenverarbeitung: Lieferscheine, Zertifikate und Prüfberichte werden automatisch klassifiziert, relevante Daten extrahiert und den richtigen Prozessen zugeordnet.
Fazit: Pragmatisch starten, strukturiert skalieren
Die Schweizer Fertigungsindustrie hat ideale Voraussetzungen für den Einsatz von KI: hohe Datenqualität, gut dokumentierte Prozesse und eine starke Ingenieurskultur. Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht in der Grösse des Projekts, sondern in der Disziplin des Vorgehens. Wer ein klar umrissenes Problem wählt, auf vorhandene Daten setzt, die menschliche Kontrolle beibehält und den Erfolg anhand konkreter Kennzahlen misst, legt das Fundament für eine nachhaltige KI-Strategie – Schritt für Schritt.
Source: forvismazars.us