KI im Maschinenbau bedeutet, dass intelligente Software lernfähige Algorithmen nutzt, um Aufgaben in der Fertigung zu übernehmen. Es geht vor allem darum, Daten sinnvoll zu nutzen und Abläufe schlauer zu machen. Du erfährst hier aus 10 Beispielen, wie andere Unternehmen diese Technik bereits erfolgreich einsetzen.
Das Wichtigste in Kürze
- KI hilft bei der automatischen Erstellung von Angeboten in der Metallbearbeitung.
- Unternehmen nutzen Datenanalysen zur Optimierung ihrer gesamten Fertigungsprozesse.
- Die Qualitätsprüfung wird durch intelligente Systeme bei der Kabelherstellung verbessert.
- Vorausschauende Wartung verhindert Ausfälle durch die ständige Überwachung des Zustands.
Wie wird die Produktion wirklich schlau?
KI übernimmt in der Werkstatt Aufgaben, die bisher nur Menschen lösen konnten. Du siehst hier, wie Maschinen selbstständig prüfen oder Daten auswerten, um Fehler direkt abzufangen.
Bosch optimiert die Fertigung durch Datenanalyse
Hast du dich schon mal gefragt, wie viel Zeit deine Anlagen beim Hochlauf verlieren? Bosch nutzt intelligente Software, um die Produktion wieder auf Kurs zu bringen. Dabei werden wichtige Werte wie Druck oder Temperatur genau unter die Lupe genommen, damit alles reibungslos läuft.
Die Taktzeiten sinken dadurch um etwa 15 Prozent. In den Pilotwerken spart das Unternehmen jährlich zwischen einem und zwei Millionen Euro ein.
Die Software analysiert während des Hochlaufs neuer Linien ständig die Maschinenzustände und andere Prozessdaten. So werden Abweichungen frühzeitig erkannt und Abläufe geglättet.
Ich würde sagen, dass das ein echter Hebel ist, wenn deine Datenqualität stimmt. Für kleine Betriebe ohne riesige Datenmengen ist das aber schwer eins zu eins zu kopieren. Wo ein kleiner Betrieb stattdessen anfangen kann, beschreibe ich in KI für Schreiner: erst mal im Büro anfangen.
Nachzulesen bei focus.de.
Phoenix Contact: KI-Prüfung für Kabel
Wenn du jedes einzelne Teil händisch kontrollieren musst, nervt das deine Leute extrem. Phoenix Contact setzt hier auf eine automatisierte Lösung, um genau dieses Problem zu lösen. Mir fällt auf, dass das System durch den Einsatz von Technik die Fehlerquote senkt und die Arbeit deutlich leichter macht.
Die Ausgangslage sieht so aus: Die Kabel werden in eine spezielle Vorrichtung geklemmt und durch eine beleuchtete Kugel geschoben.
- Zehn Kameras machen Fotos von dem Produkt.
- Die KI erkennt Fehler wie den falschen Farbton, Schmutz oder eine fehlerhafte Umspritzung.
- Die Prüfung läuft so über verschiedene Standorte hinweg standardisiert ab.
Das Ergebnis ist eine entlastete Belegschaft und ein Qualitätsmanagement, das überall gleich funktioniert.
Siemens optimiert die Prüfung von Leiterplatten
Siemens zeigt, wie KI in der Produktion echt was bewegt. Durch den Einsatz von intelligenten Algorithmen wird die Qualitätskontrolle bei Leiterplatten deutlich effizienter. Das ist ein Paradebeispiel für KI im Maschinenbau, weil hier riesige Datenmengen genutzt werden, um genau zu wissen, wann eine manuelle Prüfung wirklich nötig ist.
Bisher war die Röntgenprüfung ein riesiger Aufwand in der Fertigung. Man musste jede Leiterplatte einzeln checken, was viel Zeit und Ressourcen gefressen hat.
Siemens hat das Ganze digitalisiert und lässt die KI nun 40.000 Produktionsparameter korrelieren. Die Software erkennt so selbstständig, welche Teile eine Röntgenprüfung brauchen und welche nicht.
Das Ergebnis ist beeindruckend: Die Anzahl der Röntgenprüfungen in der Fertigung sank um 30 %. Aus meiner Sicht zeigt das, wie man unnötige Prüfschritte durch kluge Datenanalyse einfach weglassen kann.
Nachzulesen bei controleng.com.
STIHL nutzt KI für die Anomalieerkennung
Dank einer neuen Erkennung von Abweichungen treffen die Verantwortlichen bei STIHL Entscheidungen auf Basis von Daten, die sie viel schneller verstehen. Das hilft dabei, Auffälligkeiten in der Fertigung gezielt zu finden. Die Produktionsdaten schneller verstehen und so fundierte Entscheidungen treffen zu können, ist das Ziel.
Die Entwicklung lief Hand in Hand mit den Experten direkt an den Maschinen. Diese Leute aus der Produktion haben das System mit aufgebaut, damit es wirklich passt.
Dadurch wurden die Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll ausgewertet. Die KI erkennt Muster, die für das menschliche Auge allein schwer zu greifen sind.
Ehrlich gesagt ist dieser Ansatz extrem wertvoll, wenn du deine Fachkräfte direkt in den Prozess einbindest. Dennoch musst du selbst schauen, ob deine Datenqualität für so eine Lösung überhaupt ausreicht.
Nachzulesen bei ki-allianz.de.
Trumpf optimiert das Laserschneiden
Die Qualität deiner Schnittkanten entscheidet oft darüber, ob ein Bauteil am Ende überhaupt gebraucht werden kann. Trumpf nutzt hierfür digitale Unterstützung, um Fehler frühzeitig zu erkennen. Ich sehe das so: Die Maschine lernt durch die Analyse von Bildern, wie sie die Einstellungen selbstständig anpassen kann.
Bisher mussten erfahrene Bediener die Kanten genau prüfen und manuell eingreifen. Der neue Assistent übernimmt diese Aufgabe nun digital:
- Er bewertet die Schnittkanten anhand von Bildern.
- Der Algorithmus wurde mit mehr als 100.000 Bildern von Schnittkanten trainiert.
- Das System schlägt neue Parameter für den Prozess vor.
Ein konkretes Ergebnis in Zahlen nennt die Quelle nicht. Du erhältst durch diese Technik aber eine digitale Version von jahrelanger Erfahrung direkt an deine Maschine.
Was bringt vernetzte Technik für deinen Betrieb?
Die Maschinen reden miteinander und halten den Betrieb am Laufen. Das hilft dir, Abläufe zu steuern oder Ausfälle vorherzusehen, bevor sie deinen Zeitplan ruinieren.
Rittal: Vernetzte Produktion durch Smart Factory
Rittal verbindet die gesamte Kette von der Konstruktion bis zum Betrieb digital miteinander. Das sorgt dafür, dass alles Hand in Hand läuft und die Abläufe reibungsloser funktionieren. Wenn du dir anschaust, wie KI Maschinenbau, Konstruktion und Fertigung verknüpft, siehst du hier ein echtes Beispiel für 250 digital integrierte Maschinen.
Früher waren die einzelnen Schritte oft getrennt, heute fließt alles zusammen. Die Vernetzung sorgt für einen lückenlosen Datenfluss durch den gesamten Prozess.
- Die Maschinen kommunizieren ständig miteinander.
- Der gesamte Weg wird digital abgebildet.
- Daten fließen von der Bestellung bis zur Auslieferung.
Ich halte das für einen klaren Weg, um Stillstände zu vermeiden. Das Ergebnis ist eine Fabrik, die deutlich weniger Ausfälle hat und alles viel besser im Griff behält.
Lenze: Wartung durch KI-Analyse
Hast du genug von ungeplanten Stillständen, die deine Produktion lahmlegen? Lenze zeigt, wie KI im Maschinenbau hilft, Verschleiß an Riemen oder Führungsrädern zu erkennen, bevor die Anlage wirklich streikt. Das ist meiner Meinung nach ein echter Gamechanger für deine Anlagenverfügbarkeit, weil man Probleme sieht, bevor sie zu einem teuren Problem werden.
Bisher war es oft so, dass Verschleiß an Bauteilen erst dann auffiel, wenn die Maschine bereits stillstand. Das sorgt für Ärger und unnötige Kosten in deiner Werkstatt oder Fabrik.
Die Firma nutzt jetzt einfach die Daten aus den Antriebssensoren und kombiniert sie mit KI-Analysen. Damit wird der Zustand von Riemen und Rädern ständig überwacht.
Das Ergebnis ist eine vorausschauende Wartung, die Abplattungen an Führungsrädern frühzeitig erkennt. So bleibt deine Anlage länger einsatzbereit und du planst Reparaturen einfach vor.
Schau dir an, wie deine Sensoren sprechen könnten.
Nachzulesen bei produktion.de.
Programmieren mit Schaeffler und Siemens
Wenn du merkst, dass deine Maschinen immer komplexer werden, aber gleichzeitig die Leute fehlen, die sie verstehen, wird es brenzlig. Schaeffler nutzt deshalb den Industrial Copilot von Siemens, um diesen Prozess zu verändern. Das Thema generative KI im Maschinenbau wird hier ganz praktisch angewendet.
Die Software erstellt den Programmcode einfach aus natürlicher Sprache. Das hilft dabei, das wertvolle Wissen der erfahrenen Fachkräfte schneller verfügbar zu machen.
Ein Ingenieur beschreibt dem Assistenten einfach, was die Maschine tun soll. Die KI übernimmt dann das Übersetzen in den eigentlichen Code. Was mich überzeugt, ist die Idee dahinter: Die Technik hilft dabei, das Fachwissen aus Köpfen und Handbüchern greifbarer zu machen.
Ein konkretes Ergebnis in Zahlen nennt die Quelle jedoch nicht. Für dich ist das wichtig: Die Technik kann viel, aber sie ersetzt nicht das Verständnis für die Prozesse selbst.
Nachzulesen bei focus.de.
Woran merkt man Effizienz im Vertrieb und Sortieren?
Manchmal geht es nicht um die große Fabrik, sondern um schnelle Prozesse im Hintergrund. Hier wird KI genutzt, um Angebote schneller zu machen oder Produkte sortierfähig zu machen.
JUCOWA: Automatisierte Angebote durch KI
Früher hat die manuelle Kalkulation bei der JUCOWA Metallbearbeitung GmbH extrem viel Zeit gefressen. Heute nutzt das Unternehmen KI-Tools im Maschinenbau, um Angebote und Arbeitspläne automatisch zu erstellen. Das spart massiv Zeit in der Arbeitsvorbereitung, was ich bei der Effizienzsteigerung wirklich beeindruckend finde.
Bisher lief die Angebotserstellung mühsam über Excel und basierte auf Expertenwissen. Das war bei wechselnden Aufträgen einfach zu zeitaufwendig für den Betrieb.
Die Firma hat deshalb die Software up2parts eingeführt. Diese nutzt KI, um Bauteile und Arbeitspläne direkt aus den CAD-Modellen zu kalkulieren.
Das Ergebnis ist deutlich: Die Zeit für die Angebotserstellung sank um 80 %. Damit ist KI im Maschinenbau für Lohnfertiger ein echter Hebel.
Schau dir das an, wenn du deine Prozesse beschleunigen willst.
IFSYS: Sortieren mit KI-Power
Die neue Sortiergenauigkeit und der Durchsatz bei IFSYS sind Marktstandards, die es vorher nicht gab. Durch den Einsatz von KI im Maschinenbau wird die Sortierung von Haselnüssen extrem präzise. Das System entscheidet in Echtzeit, was gut ist und was nicht.
Bisher mussten Menschen die guten von den schlechten Nüssen händisch trennen. Das war einfach zu langsam und ineffizient für den Prozess.
Die Firma hat deshalb ein maßgeschneidertes KI-Modell in ihre Maschinen integriert. Damit läuft die Klassifizierung jetzt vollautomatisch direkt während des Sortiervorgangs ab.
Das Ergebnis ist eine Geschwindigkeit und Genauigkeit, die man so auf dem Markt bisher nicht finden konnte. Mein Tipp: Schau dir solche Spezialanwendungen genau an.
Nachzulesen bei prognostica.de.
Alle 10 Beispiele im Überblick
| Nr. | Beispiel | Kurz gesagt |
|---|---|---|
| 1 | Bosch optimiert die Fertigung durch Datenanalyse | Bosch optimiert Produktionslinien und Prüfvorgänge durch Analyse von Fertigungsdaten |
| 2 | Phoenix Contact: KI-Prüfung für Kabel | Phoenix Contact nutzt KI-basierte Prüfzellen zur Qualitätsprüfung in der Kabelfertigung |
| 3 | Siemens optimiert die Prüfung von Leiterplatten | Siemens nutzt KI zur Identifizierung von Leiterplatten für Röntgenprüfungen |
| 4 | STIHL nutzt KI für die Anomalieerkennung | STIHL nutzt KI-basierte Anomalieerkennung zur Analyse von Produktionsdaten |
| 5 | Trumpf optimiert das Laserschneiden | Trumpf bewertet Schnittkanten beim Laserschneiden mittels KI-basiertem Cutting Assistant |
| 6 | Rittal: Vernetzte Produktion durch Smart Factory | Rittal betreibt eine Smart Factory mit vernetzten Maschinen |
| 7 | Lenze: Wartung durch KI-Analyse | Lenze nutzt KI-basierte Analysen zur vorausschauenden Wartung durch Zustandsüberwachung |
| 8 | Programmieren mit Schaeffler und Siemens | Schaeffler programmiert Maschinen mittels KI durch natürliche Sprache |
| 9 | JUCOWA: Automatisierte Angebote durch KI | JUCOWA Metallbearbeitung GmbH automatisiert Angebotserstellung und Kalkulation von Bauteilen |
| 10 | IFSYS: Sortieren mit KI-Power | IFSYS nutzt KI für die automatisierte Echtzeit-Sortierung von Haselnüssen |
Häufige Fragen zu KI im Maschinenbau
Welche KI eignet sich für den Maschinenbau?
Du solltest nach Systemen suchen, die auf Mustererkennung oder Datenanalyse spezialisiert sind. Das hilft dir dabei, Fehler in der Produktion schneller zu finden oder Wartungsbedarf vorherzusehen. Es geht nicht darum, alles auf einmal zu machen, sondern gezielt dort anzusetzen, wo deine Maschinen Daten liefern.
Wie viel kostet der Einsatz von KI?
Die Kosten hängen stark davon ab, ob du fertige Software kaufst oder eigene Lösungen entwickeln lässt. Kleine Anpassungen an bestehenden Anlagen sind meist günstiger als komplett neue Systeme. Du musst erst einmal prüfen, wie viel Investition sich für deinen speziellen Prozess wirklich lohnt. Dabei hilft der Unterschied zwischen Use Case und Business Case.
Brauche ich für KI Experten im Haus?
Das kommt darauf an, wie tief du in die Technik eintauchen willst. Für einfache Anwendungen reicht oft die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern oder Softwareanbietern völlig aus. Wenn du die Prozesse selbst steuern willst, brauchst du intern Leute, die sich mit Daten und Programmierung auskennen.
Wie sicher sind KI-Systeme in der Produktion?
Die Sicherheit deiner Maschinen bleibt durch die KI meistens sogar besser, weil Anomalien früh erkannt werden. Du musst aber darauf achten, dass die Software sauber programmiert ist und deine Daten korrekt verarbeitet. Ein kritischer Blick auf die Schnittstellen zwischen Software und Hardware ist daher wichtig.
Was sind die ersten Schritte bei der Einführung?
Fang am besten mit einem kleinen, abgeschlossenen Prozess an, bei dem du schnelle Ergebnisse siehst. Such dir eine Aufgabe, die deinen Arbeitsalltag spürbar entlastet, wie etwa die Qualitätskontrolle oder die Angebotserstellung. So lernst du das Werkzeug kennen, ohne direkt dein ganzes Unternehmen umzustellen.
Fazit
KI ist kein Zauberstab, der über Nacht alles perfekt macht, aber sie ist ein verdammt nützliches Werkzeug für deinen Betrieb. Ob es um die Sortierung von Kleinteilen oder die Überwachung deiner Maschinen geht: Die Technik hilft dir, Fehler zu finden, bevor sie teuer werden. Wenn du das Thema angehen willst, solltest du dich nicht von dem Hype blenden lassen. Schau dir stattdessen ganz konkret an, welcher kleine Prozess in deiner Werkstatt gerade am meisten Zeit frisst. Such dir genau diesen Punkt aus und teste eine passende Lösung.
Quellen
- Top 10 Anwendungen: KI im Maschinenalltag – Produktion.de
- Hoffmann Group | Go Digital Store
- Industrielle KI: So nutzen Siemens, Bosch, SAP und Trumpf künstliche ...
- Four AI case study successes in industrial manufacturing
- KI in der Produktion – KI-Allianz Baden-Württemberg
- AI in Mechanical Engineering: 5 Use Cases for production
