Wie generative KI die Fertigungsindustrie verändert: Die wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis

Generative KI ist allgegenwärtig – und die Fertigungsindustrie bildet da keine Ausnahme.

Es gibt viel Aufsehen (und auch eine gehörige Portion Skepsis) darüber, was das für die Produktion bedeutet. Die eigentliche Frage lautet also: Kann generative KI Ihrem Betrieb heute tatsächlich helfen?

Die Antwort? Ja – aber nur, wenn man es mit Bedacht einsetzt.

Generative KI ist nicht nur eine Sache der Zukunft. Sie hilft Herstellern bereits heute dabei, digitale Tools schneller zu entwickeln, Produktionserkenntnisse intuitiver zu gewinnen und Bediener in Echtzeit zu unterstützen.

Wir bei Tulip sind der Überzeugung, dass Technologie die Menschen, die die Arbeit leisten, unterstützen sollte – und sie nicht ersetzen darf. Genauso gehen wir auch mit KI um: als Werkzeug, das Ihren Teams hilft, schneller voranzukommen, Probleme intelligenter zu lösen und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie praktische, praxisnahe KI in der Fertigung aussieht – und wie Sie die Voraussetzungen schaffen, um sie erfolgreich einzusetzen.

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Seit Jahren nutzen Hersteller künstliche Intelligenz, um ihre Daten zu analysieren – beispielsweise um mithilfe von Computervision Fehler zu erkennen oder anhand von Sensordaten vorherzusagen, wann eine Maschine gewartet werden muss, und vieles mehr. Bislang lag der Schwerpunkt darauf, die Gegenwart auf der Grundlage vorhandener Daten zu verstehen.

Generative KI hingegen ist in der Lage, etwas Neues zu erschaffen.

Sei es die Digitalisierung von Arbeitsanweisungen, die Übersetzung von Fertigungs-Apps in verschiedene Sprachen, die Gewinnung von Erkenntnissen aus Produktionsdaten oder sogar die Entwicklung maßgeschneiderter Software: Das System lernt Muster aus riesigen Informationsmengen (Text, Code, Bilder usw.) und nutzt diese Erkenntnisse, um völlig neue Ergebnisse zu erzielen.

Genau diese Fähigkeit zum Dialog, wie wir sie bei Tools wie ChatGPT sehen, macht dieses Tool zu einem praktischen Hilfsmittel für Ihre Mitarbeiter.

Auch wenn diese Technologie nicht unbedingt brandneu ist, hat der verbesserte Zugang zu großen Sprachmodellen (LLMs) in den letzten Jahren zu einem drastischen Anstieg der Nutzung generativer KI geführt.

Modelle wie ChatGPT, Gemini, Claude und andere sind mittlerweile in der Lage, natürliche menschliche Sprache und Zusammenhänge auf eine Weise zu verstehen, wie es frühere KI-Systeme nicht konnten, wodurch sie flexibel genug sind, um für eine Vielzahl von alltäglichen Aufgaben eingesetzt zu werden. Da sich diese Modelle ständig weiterentwickeln, befinden wir uns nun in einer Phase, in der diese Technologie für wirklich nützliche Anwendungen genutzt werden kann.

Wie sieht das konkret in der Fertigungsindustrie aus?

Einem Bericht von Infosys zufolge haben sich die Ausgaben der Fertigungsindustrie für generative KI im Jahr 2024 im Vergleich zu 2023 auf 2,4 Milliarden US-Dollar verdoppelt – was zeigt, dass Unternehmen dies als wichtig für die Aufrechterhaltung ihrer Wettbewerbsfähigkeit erachten.

Doch diese Begeisterung in den Arbeitsalltag in der Produktion umzusetzen, ist für viele noch ein laufender Prozess. Schauen wir uns einige praktische Anwendungsbeispiele an, die wir bisher gesehen haben.

Aus den Gesprächen, die wir mit Herstellern geführt haben, zeichnen sich bestimmte Muster ziemlich deutlich ab:

Generative KI ist längst mehr als nur ein Hype. Sie hält bereits Einzug in die Produktion – und hilft den Teams dabei, schneller zu arbeiten, Probleme intelligenter zu lösen und komplexe Sachverhalte etwas leichter zu bewältigen.

Lassen Sie uns über einige Orte sprechen, an denen dies bereits einen echten Unterschied macht.

KI-gestützte Fehlerbehebung und Bedienerunterstützung

Wir alle haben schon einmal gesehen, wie Bediener sich mit umfangreichen Handbüchern herumschlagen oder versuchen, Fehlercodes an einer Maschine zu entschlüsseln. Stellen Sie sich vor, Sie könnten eine In-App-Chat-Funktion nutzen – wie Tulip Frontline Copilot™ – direkt in ihrer Arbeitsoberfläche nutzen könnten.

Sie könnten einfach fragen: „Was bedeutet der Fehlercode 123 bei dieser CNC-Maschine?“ und würden eine klare, schrittweise Antwort erhalten, die aus den spezifischen Standardarbeitsanweisungen, Handbüchern oder Anleitungen zur Fehlerbehebung zusammengestellt wurde, die Sie der KI zur Verfügung gestellt haben.

Das ist die Art von praktischer Unterstützung, die generative KI bieten kann – sie agiert dabei fast wie ein erfahrener Kollege, der die Dokumentation in- und auswendig kennt. Und da diese Tools so gut mit Sprache umgehen können, lässt sich diese Unterstützung oft sofort in der Muttersprache des Bedieners bereitstellen, was für globale Teams ein riesiger Vorteil ist. Schnellere Fehlerbehebung bedeutet weniger Ausfallzeiten, so einfach ist das.

Datenanalyse und -auswertung

Produktionsanlagen erzeugen unermessliche Datenmengen. Doch wie lässt sich diese Rohdatenmenge in verwertbare Informationen umwandeln? Bislang war dies ein langwieriger, technischer Prozess, der nur von Spezialisten durchgeführt werden konnte.

Generative KI senkt diese Hürde durch Funktionen wie die „AI Insights“Tulip erheblich. Ingenieure und Vorgesetzte können in einfacher Sprache nach den benötigten Informationen fragen – „Zeig mir die häufigsten Ausschussgründe von gestern auf Linie 3“ – und erhalten tatsächlich eine Antwort. Schnell. Anschaulich. Umsetzbar.

Anstatt auf maßgeschneiderte Berichte zu warten oder sich mit komplexen Dashboards auseinanderzusetzen, können diejenigen, die die Prozesse am besten kennen, die Daten selbst auswerten – und dadurch schneller vorankommen.

Natürlich hängt die Qualität der Antworten – wie bei jedem Werkzeug – nach wie vor von der Qualität Ihrer Daten ab. Sobald diese Grundlage jedoch geschaffen ist, verändert sich die Geschwindigkeit, mit der sich ein Team anpassen und verbessern kann.

Unterstützung beiApp von No-Code App

Wir beobachten zudem, dass generative KI Einfluss darauf nimmt, wie digitale Tools für den Fertigungsbereich entwickelt werden. Das Konzept der„Citizen Developer“ – Ingenieure oder Mitarbeiter aus dem operativen Bereich, die mithilfe von No-Code-Plattformen ihre eigenen Apps entwickeln – ist nicht neu. Doch KI kann nun als starker Beschleuniger wirken.

Beispielsweise Tools wie der „AI Composer“Tulip sind speziell darauf ausgelegt, Ingenieuren dabei zu helfen, vorhandene Dokumente – PDFs, SOPs, Arbeitsanweisungen – mit nur wenigen Klicks sofort in interaktive, nahezu produktionsreife Apps umzuwandeln. Anstatt bei Null anzufangen, können Ingenieure innerhalb von Sekunden eine funktionsfähige Basis-App erhalten, die ihren dokumentierten Prozess widerspiegelt.

Zwar lässt sich damit (noch!) keine extrem komplexe Logik automatisch erstellen, doch erste Ergebnisse haben gezeigt, dass sich dadurch erhebliche Entwicklungszeit einsparen lässt und die Hürde für Teams, die statisches Wissen in dynamische, datenerfassende Anwendungen umsetzen möchten, deutlich gesenkt wird. Dies trägt dazu bei, die bereits in Ihrem Team vorhandenen Kompetenzen zu ergänzen und digitale Transformation voranzutreiben.

Sprachübersetzungen für globale Geschäftstätigkeiten

Schließlich haben wir festgestellt, dass die durch generative KI ermöglichten Übersetzungsfunktionen für Unternehmen, die in verschiedenen Ländern und Sprachen tätig sind, unglaublich leistungsstark sind.

Denken Sie darüber nach, die Erfassung von Fehlerbeschreibungen zu vereinheitlichen – unabhängig davon, ob ein Mitarbeiter in Mexiko diese auf Spanisch und ein Mitarbeiter in Deutschland auf Deutsch eingibt.

KI kann diese Übersetzung – entweder über spezifische, app-basierte Auslöseaktionen oder integriert in Frontline Copilot™ – in Echtzeit übernehmen, unterstützt dabei Dutzende von Sprachen und stellt sicher, dass die Daten für die Analyse stets konsistent sind. Außerdem kann sie Arbeitsanweisungen, Sicherheitswarnungen oder Schulungsunterlagen sofort übersetzen und so dafür sorgen, dass alle auf dem gleichen Stand sind. Wir haben diese Art der KI-gestützten Übersetzung direkt in Tulip integriert, Tulip weil sie ein so häufiges, praktisches Problem für globale Hersteller löst.

Diese Beispiele verdeutlichen einige der konkreten Möglichkeiten, wie generative KI in der Fertigung Unterstützung leisten kann – vom abstrakten Potenzial hin zu konkreten Werkzeugen, die in Plattformen wie Tulip integriert sind. Um dieses Potenzial jedoch effektiv zu nutzen, reicht es nicht aus, die Technologie einfach nur einzubinden; vielmehr erfordert es sorgfältige Überlegungen hinsichtlich der Umsetzung, der Datenstrategie und des Managements der damit verbundenen Risiken.

Sie erkennen also das Potenzial generativer KI – vielleicht haben Sie sogar schon konkrete Anwendungsmöglichkeiten für Ihren Betrieb identifiziert. Das ist großartig. Doch es reicht nicht aus, die Technologie einfach nur einzuführen – wie Sie bei der Umsetzung vorgehen, entscheidet darüber, ob das Pilotprojekt ein Erfolg wird oder in einer frustrierenden Sackgasse endet.

individuell gestaltbar

Eines der ersten Themen, über die wir oft mit Herstellern sprechen, ist die Grundlage, auf der sie aufbauen. Wenn Ihre aktuellen Systeme starre, monolithische Kolosse sind, die sich nur schwer aktualisieren lassen oder an die sich neue Komponenten nur schwer anbinden lassen, wird der Versuch, modernste KI-Tools daran anzuhängen, mühsam, wenn nicht gar unmöglich sein. Sie brauchen Flexibilität.

Deshalb gewinnt ein Ansatz, der stärker individuell gestaltbar setzt, zunehmend an Bedeutung. Der Aufbau und die Weiterentwicklung einer individuell gestaltbar ermöglichen es Ihnen, Komponenten problemlos auszutauschen, neue Technologien wie KI-Agenten anzubinden und kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen, ohne alles von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

Der Versuch, auf unflexiblen Altsystemen Innovationen voranzutreiben, ist oft der Grund, warum vielversprechende Projekte scheitern. Ein agiler Plattformansatz, der bei Tulip im Mittelpunkt unseres Denkens steht, ist wirklich entscheidend dafür, dass wir uns anpassen und neue Tools, sobald sie auf den Markt kommen, auch effektiv nutzen können.

Datenmanagement als Grundlage

Dann ist da noch das offensichtliche Problem mit den Daten. Wir kommen immer wieder darauf zurück, weil es für KI ein unumstößliches Prinzip ist: „Garbage in, garbage out“ – wer schlechte Daten eingibt, bekommt schlechte Ergebnisse. Aber lassen Sie sich davon nicht abschrecken und verfallen Sie nicht in jahrelange Analyseparalyse, in der Sie versuchen, alle Ihre Daten zu perfektionieren.

Der praktische Ansatz, der sich unserer Erfahrung nach bewährt hat, besteht darin, sich zunächst darauf zu konzentrieren, die richtigen Daten mit dem richtigen Kontext für das konkrete Problem zu beschaffen, bei dessen Lösung die KI helfen soll. Sind die Daten bereinigt? Sind sie zugänglich? Spiegeln sie tatsächlich die Realität des Prozesses wider? Fangen Sie dort an. Bauen Sie die benötigte Infrastruktur nach und nach auf, aber warten Sie nicht auf perfekte Daten, bevor Sie etwas ausprobieren. Schöpfen Sie Nutzen aus einem konkreten Anwendungsfall, lernen Sie daraus und erweitern Sie dann Ihren Ansatz.

Die Partnerschaft zwischen Mensch und KI

Und was ganz entscheidend ist: Sprechen wir über die Menschen. Es gibt verständliche Ängste davor, dass KI Arbeitsplätze ersetzen könnte. Aber aus unserer Sicht bei Tulip ist das die falsche Sichtweise.

Der wahre Mehrwert entsteht dadurch, dass Sie Ihr Team stärken – indem Sie ihm Werkzeuge an die Hand geben, die die Arbeit erleichtern, und es so ermöglichen, sich auf die Dinge zu konzentrieren, die Menschen am besten können. Das bedeutet, dass die Menschen weiterhin die Verantwortung behalten, insbesondere bei kritischen Entscheidungen.

KI kann ein hervorragender Co-Pilot sein, der Probleme aufzeigt oder Maßnahmen vorschlägt, aber sie verfügt nicht über den gesunden Menschenverstand oder die umfassende Erfahrung, die Ihr Team mitbringt.

Vertrauen aufzubauen ist von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört, die Mitarbeiter im Umgang mit der KI zu schulen, transparent darzulegen, was sie leisten kann und was nicht, und den Wandel umsichtig zu gestalten, damit er als Hilfe und nicht als Bedrohung empfunden wird.

Umgang mit Risiken und Einschränkungen

Schließlich muss man sich unbedingt der Risiken bewusst sein. Heutige KI-Modelle, insbesondere generative Modelle, können Fehler machen – manchmal erfinden sie selbstbewusst Dinge, was oft als „Halluzinationen“ bezeichnet wird. Man benötigt Prozesse zur Überprüfung der Ergebnisse, insbesondere in qualitätskritischen oder regulierten Situationen.

Indem Sie die KI auf Ihre spezifischen Unternehmensdokumente abstimmen, lässt sich dies minimieren, und es ist wichtig, Grundsätze wie „Lieber sagen, dass man es nicht weiß, als etwas zu erfinden“ zu befolgen. Die menschliche Aufsicht bleibt entscheidend. Und Datensicherheit und Datenschutz? Das ist eine Selbstverständlichkeit. Stellen Sie sicher, dass Sie verstehen, wie Ihre Daten behandelt werden, dass sie in Ihrem Besitz bleiben und dass sie nicht dazu verwendet werden, Modelle für andere zu trainieren.

Die Zusammenarbeit mit Partnern, die Unternehmenssicherheit ernst nehmen (z. B. durch die Einhaltung der SOC-2-Typ-II-Konformität), robuste Datenschutzmaßnahmen bieten und mit vertrauenswürdigen Cloud-Anbietern wie Microsoft und AWS ist unerlässlich. Die Festlegung intelligenter Leitplanken und klarer Richtlinien ist entscheidend für den Erfolg im Bereich KI.

Die richtige Umsetzung dieser Strategien – mit Schwerpunkt auf einer flexiblen Grundlage, intelligenten Datenverfahren, der Stärkung Ihrer Mitarbeiter und dem Risikomanagement – ist entscheidend, um das Potenzial generativer KI in echten, nachhaltigen Mehrwert für Ihre Fertigungsabläufe umzuwandeln.

Ein Blick in die Zukunft der generativen KI in der Fertigung ist spannend, denn die Entwicklungen schreiten mit rasender Geschwindigkeit voran. Wir haben zwar darüber gesprochen, was derzeit praktikabel ist, doch man kann bereits deutlich erkennen, wie die nächsten Schritte aussehen könnten. Letztendlich versuchen wir herauszufinden, wohin die aktuellen Trends logischerweise in die Zukunft weisen.

KI-gesteuerte autonome Systeme (unter menschlicher Aufsicht)

Eines scheint unvermeidlich zu sein: KI wird zunehmend routinemäßige Entscheidungsprozesse übernehmen und vielleicht bestimmte Parameter spontan optimieren, um die Effizienz oder Qualität zu steigern. Ich glaube jedoch nicht, dass dies in absehbarer Zeit zu vollständig automatisierten „Lights-out“-Fabriken führen wird, die ausschließlich von KI betrieben werden. Auf absehbare Zeit wird es notwendig sein, den Menschen weiterhin in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.

Stellen Sie sich vor, die KI würde die Standardanpassungen innerhalb sicherer Grenzen vornehmen, aber alles Ungewöhnliche oder Kritische kennzeichnen, damit ein Mensch es überprüfen und genehmigen kann. Die KI wird weiterhin immer besser darin werden, die vorhersehbaren Aufgaben zu bewältigen, sodass den Menschen mehr Zeit für die komplexen oder unerwarteten Fälle bleibt. Zumindest derzeit lässt sich diese Überprüfung mit gesundem Menschenverstand noch nicht ohne Weiteres automatisieren.

Integrierte HMI-Erlebnisse mit KI-Assistenten

Interessant wird auch, wie die Menschen mit diesen Systemen interagieren werden. Der typische HMI-Bildschirm könnte sich bald wesentlich dynamischer anfühlen.

Stellen Sie sich vor, statt nur statischer Dashboards oder Schaltflächen hätten Sie einen KI-Assistenten – vielleicht eine Weiterentwicklung von etwas wie dem „Frontline Copilot™“ Tulip – direkt als Ihre primäre Benutzeroberfläche. Sie könnten ihm Fragen in einfachem Englisch stellen, Hilfe bei der Fehlerbehebung erhalten oder sich die Leistung zusammenfassen lassen, ohne sich durch Menüs wühlen zu müssen. Dies deutet auf eine wesentlich flüssigere und weniger umständliche Art und Weise hin, wie Bediener während ihrer Arbeit die Informationen und Unterstützung erhalten, die sie benötigen.

Individuelle Benutzererfahrungen

In diesem Zusammenhang dürfte die KI dazu führen, dass das Erlebnis für den Nutzer deutlich persönlicher wird.

Derzeit sind Arbeitsanweisungen oder Schulungen in der Regel einheitlich für alle ausgelegt. Man kann sich jedoch vorstellen, dass KI die Anleitungen an den jeweiligen Nutzer anpasst – indem sie beispielsweise einem neuen Bediener detailliertere Informationen bereitstellt oder bestimmte Punkte hervorhebt, die aufgrund kürzlich aufgetretener Qualitätsprobleme auf dieser Produktionslinie besonders wichtig sind.

Eine individuelle Anpassung dieses Informationsflusses könnte entscheidend dazu beitragen, die Lernkurven zu verkürzen und die Leistung an vorderster Front zu verbessern.

Entwicklung hin zu speziell für die Fertigung konzipierten KI-Modellen

Abschließend möchte ich noch anmerken: Auch wenn die großen, allgemeinen KI-Modelle wie ChatGPT beeindruckend sind, gehe ich davon aus, dass es eine deutliche Verlagerung hin zu KI geben wird, die speziell für die Fertigung trainiert wurde. Man denke dabei an Modelle, die Fachbegriffe aus dem Ingenieurwesen, Prozesssteuerung, Qualitätsstandards oder Wartungsverfahren tiefgreifend verstehen, weil sie aus riesigen Mengen relevanter Fertigungsdaten gelernt haben – und nicht nur aus dem allgemeinen Internet.

Die Beschaffung der richtigen Daten zum Trainieren dieser spezialisierten Modelle ist zweifellos eine Herausforderung. Doch eine speziell entwickelte KI, die die Feinheiten der Produktion wirklich „versteht“, könnte für bestimmte Anwendungen in der Fertigung weitaus effektiver und zuverlässiger sein als die heute verwendeten Allround-Tools. Genau darauf konzentrieren wir bei Tulip unsere Bemühungen Tulip darauf Tulip KI so einzusetzen, dass sie reale betriebliche Probleme löst.

Diese sich abzeichnenden Trends deuten auf eine Zukunft hin, in der KI noch stärker in die Fertigung integriert ist und als intelligenter Partner fungiert, um die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und operative Exzellenz voranzutreiben.

Wie wir gesehen haben, helfen Tools wie Tulip„Frontline Copilot™“ und „AI Composer“ Teams bereits dabei, intelligenter zu arbeiten – sie liefern Anwendern sofortige Antworten, beschleunigen die App-Entwicklung auf Basis vorhandener Dokumente, überwinden Sprachbarrieren und machen den täglichen Umgang mit Daten einfacher.

Doch um KI in der Fertigung in echten Mehrwert umzuwandeln, reicht es nicht aus, sie einfach nur anzuschließen. Es beginnt mit den Grundlagen: flexible Systeme, auf denen man tatsächlich aufbauen kann, die Daten an einem Ort zu bündeln, an dem sie nützlich sind, und den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen. Man muss sich auch ehrlich mit den Risiken auseinandersetzen – etwa mit fehlerhaften Daten, Modellfehlern oder Sicherheitslücken – und im Voraus Vorkehrungen treffen.

Die Realität ist: KI wird nicht verschwinden. Sie wird immer stärker in die Abläufe der Fertigung eingebunden werden – von der Erstellung von KI-Arbeitsanweisungen bis hin zur Beschleunigung von Entscheidungsprozessen. Aber sie funktioniert am besten, wenn sie dazu dient, Menschen zu unterstützen, statt sie zu ersetzen. Darin liegt die wahre Chance: Ihrem Team bessere Werkzeuge an die Handzu geben, damit es noch mehr von dem tun kann, was es am besten kann.

Wenn Sie bereit sind zu erfahren, wie KI in Ihren Betriebsabläufen eingesetzt werden könnte, zeigen wir Ihnen gerne, was möglich ist. Entdecken Sie die KI-Tools Tulip, die speziellfür die Mitarbeiter an vorderster Front entwickelt wurden – oder nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um ins Gespräch zu kommen.