Plädoyer gegen Umsetzungsfrust: Wie Unternehmen in und aus Deutschland Chancen der industriellen Transformation mit KI-Industriesoftware nutzen können

Kostenprogramme und Nachhaltigkeitsinitiativen gehen dabei Hand in Hand!

Der Befund ist wohl unstrittig: Unternehmen mit industrieller Produktion in Deutschland stehen unter gewaltigem Handlungsdruck. Konkret stehen Vorstände und Geschäftsführungen vor der Herausforderung, die industrielle Produktion unter hohem Zeitdruck auf die nachhaltigen Veränderungen der relevanten Rahmenbedingungen einzustellen. War Deindustrialisierung über viele Jahrzehnte kein Thema der öffentlichen Debatte, so ist in den letzten Monaten vor diesem Hintergrund, insbesondere in den energieintensiven Branchen, die Sorge um den Abbau von industrieller Produktion und industriellen Arbeitsplätzen sehr real und zunehmend laut geworden. In vielen Unternehmen in Deutschland unabhängig von der jeweiligen Größe steht eine Frage im Raum: Wachstum und Zukunft hier oder woanders?

Enormer Handlungsdruck lässt sich dabei sowohl mit Blick auf die Kostenseite als auch mit Blick auf die Notwendigkeit von Maßnahmen zur Dekarbonisierung konstatieren. Neue Regulatorik und zunehmende Bürokratie tragen ihr Übriges dazu bei.

An dieser Stelle ist es an der Zeit, mit einem beliebten Mythos aufzuräumen: Kostenprogramme mit Initiativen für mehr Effizienz und Maßnahmen zur Absenkung von klimaschädlichen Emissionen sind nicht zwangsläufig Gegensätze. Beides kann durchaus Hand in Hand gehen. Und mehr noch: Potenziale auf beiden Seiten lassen sich auch in laufenden Industrieanlagen sehr zeitnah heben. Der Einsatz von KI-basierten Lösungen versetzt Betreiber laufender Anlagen in die Lage, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies ermöglicht es, Ressourcen in der Stahlherstellung effizienter zu nutzen und Kosten zu senken – und gleichzeitig den CO2-Ausstoß zu reduzieren. Diese Potenziale brachliegen zu lassen, kann sich eigentlich niemand mehr leisten. Unverändert gilt somit: Jeder Tag, an dem produzierende Unternehmen nicht mit KI-basierter Prozessoptimierung starten, ist unnötig teuer und schmutzig.

Vertrauensdilemma in der Praxis

Bei der industriellen Transformation ist Künstliche Intelligenz (KI) zweifellos eine Schlüsseltechnologie. Dennoch fehlt in einigen Unternehmen (noch) das nötige Vertrauen, was nicht selten zu beobachtbarem Umsetzungsfrust führt.

Woran liegt das? Ein Grund ist, dass die aktuelle Diskussion in Deutschland nicht immer das volle Potenzial von KI-Technologie für die Industrie widerspiegelt. Diskutiert wird doch vor allem über generative KI, wie beispielsweise in der Bild- oder Textgenerierung. Diese Art von KI produziert Ergebnisse, die jeder von uns aus dem Alltag kennt und die teils Erstaunen teils aber auch Unbehagen hervorrufen. Nicht zuletzt, weil kaum bis gar nicht nachvollziehbar ist, wie Ergebnisse zustande kommen oder inwieweit ethische Fragen berücksichtigt sind.

Im Gegensatz dazu zeichnet sich der Einsatz von KI in Industriesoftware zur Optimierung von Unternehmensprozessen und die Verbesserung der operativen Effizienz grade durch ein besonders hohes Maß an Nachvollziehbarkeit aus. Außerdem sind wesentliche Parameter, in denen sich Ergebnisse bewegen müssen, klar und sehr transparent vorgegeben. Die eingesetzten KI-Modelle sind transparent und die Entscheidungsprozesse werden nachvollziehbar dokumentiert. Das eröffnet auch neue Möglichkeiten für Innovation in laufenden Prozessen.

Hierfür in den Unternehmen und auch bei Entscheiderinnen und Entscheidern das Bewusstsein zu schaffen und damit Vertrauen in KI zu stärken, ist ein zentrale Voraussetzung, um Umsetzungsfrust entgegen zu wirken und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Dass der Einsatz von KI-Industriesoftware etwa – in der Stahlindustrie –zahlreiche Vorteile wie Steigerung der Produktqualität oder eine Optimierung von Produktionsprozessen bietet, ist mit Zahlen aus verschiedensten Kundenprojekten belegbar. Probleme werden frühzeitig identifiziert und in Echtzeit behoben, bevor sie zu Produktionsausfällen oder Qualitätsproblemen führen.