Künstliche Intelligenz in der Produktion erfolgreich einsetzenNeu

Grundlagen: Was KI in der Produktion heute leisten kann – und was nicht

• Einordnung von Künstlicher Intelligenz, generativer KI und Machine Learning im Produktionskontext: Was leisten aktuelle Werkzeuge bereits heute, wo liegen typische Missverständnisse und welche Grenzen sind zu beachten?
• Überblick über relevante KI-Anwendungsfelder in der Produktion und Fertigung, Shopfloor und produktionsnahen Bereichen – von Informationsaufbereitung, Dokumentation, Analyse und Entscheidungsunterstützung über vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) bis hin zu Computer-Vision-Anwendungen wie automatisierter Qualitätskontrolle und Prozessüberwachung.
• Grundlagen für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Produktion: Datenqualität, Datenschutz, fachliche Plausibilisierung und sinnvolle Rollenverteilung zwischen Mensch und KI.

KI und Lean Management: produktive Zusammenarbeit statt Technik um der Technik willen

• Verbindung von KI und Lean Management in der Produktion: Wie KI bestehende Verbesserungsarbeit unterstützt, ohne Lean-Prinzipien durch reine Technikbegeisterung zu ersetzen.
• Digitalisierung als notwendiger Zwischenschritt: Warum belastbare Daten und digitalisierte Prozesse die Grundlage für einen sinnvollen KI-Einsatz in der Produktion sind und wie sich der Weg vom analogen Shopfloor über die Digitalisierung hin zu KI-gestützten Routinen stufenweise gestalten lässt.
• Ansätze zur Produktivitäts- und Prozessoptimierung, z. B. Reduzierung von Verschwendung in indirekten und produktionsnahen Prozessen durch schnellere Auswertung, bessere Transparenz und strukturierte Problembearbeitung.
• Praxisbeispiele für KI-gestützte Shopfloor-Routinen mit Fokus auf Daten und konkrete Handlungsvorschläge; etwa das Erkennen von Abweichungen, das Priorisieren von Maßnahmen und die strukturierte Problembearbeitung statt reiner Gesprächszusammenfassungen am Shopfloor.

KI-Assistenten im Produktionsalltag: von guten Prompts zu belastbaren Ergebnissen

• Grundlagen guter Prompts im Produktionsumfeld: klare Rollen, präzise Aufgabenstellung, passende Kontextinformationen und gezielte Qualitätsprüfung der Ergebnisse – anwendbar auf gängige KI-Assistenten und generative KI-Tools wie Microsoft Copilot, ChatGPT oder vergleichbare Werkzeuge.
• Anwendungsfälle mit echtem Hebel für Fach- und Führungskräfte, über einfache Office-Aufgaben hinaus: Aufbereiten und Interpretieren von Produktionsdaten und Prozessdaten, Vorbereiten von Entscheidungsvorlagen, Strukturieren von Problemlösungs- und Verbesserungsprozessen sowie Erstellen erster fachlicher Konzept- und Dokumentationsentwürfe.
• Umgang mit Qualität, Verantwortung und Datennutzung: Wann KI-Ergebnisse übernommen werden können, wann fachliche Prüfung notwendig ist und welche Informationen nicht in KI-Tools gehören.

Citizen Development: einfache Lösungen selbst mitgestalten – mit Konzept statt Aktionismus

• Einführung in Citizen Development und Low-Code anhand eines konkreten Beispiels (z. B. 5S-App oder Störmeldungs-Workflow): Welche Möglichkeiten Fachbereiche haben, einfache digitale Lösungen selbst zu gestalten und wo die realistischen Grenzen liegen.
• Vom Einzelfall zum tragfähigen Konzept: Wie ein Citizen-Development-Ansatz im Unternehmen aufgesetzt wird: Rollen und Verantwortlichkeiten, Auswahl geeigneter KI- und Digitalisierungs-Use Cases, Zusammenspiel mit der IT und schrittweiser Ausbau, damit aus einzelnen Ideen ein wiederholbares Vorgehen wird.
• Rahmenbedingungen für sichere Umsetzung: Governance, Verantwortlichkeiten, Datenzugriff und Zusammenarbeit mit IT, damit KI-Lösungen und digitale Anwendungen sicher und skalierbar bleiben.

Praxistransfer und Zukunftsausblick für die Produktion

• Vom Anwendungsfall zum Fahrplan: Die Teilnehmenden identifizieren Zeitverluste, Medienbrüche und Informationslücken im eigenen Bereich und überführen einen priorisierten KI-Use Case für die Produktion in eine kompakte Umsetzungsskizze („Project Charter"), mit Zielbild, ersten Schritten, Beteiligten und erwartetem Nutzen, mit der sie direkt mit einem Team im eigenen Unternehmen starten können.
• Erfolgsfaktoren für Einführung und Nutzung: Geeignete KI-Anwendungsfälle und Use Cases auswählen, klein starten, Mitarbeitende einbinden und Ergebnisse regelmäßig fachlich überprüfen.
• Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Produktion und Fertigung, einschließlich Physical AI, Assistenzsystemen und der zunehmenden Verbindung von digitalen und physischen Prozessen.