Von KI-Experimenten zu messbarem ROI: Worauf Hersteller jetzt achten sollten

Von KI-Experimenten zu messbarem ROI: Worauf Hersteller jetzt achten sollten

Industrieunternehmen haben sich in den vergangenen Jahren intensiv mit dem Potenzial von KI beschäftigt. Inzwischen hat sich die Diskussion weiterentwickelt.

Die Frage lautet nicht mehr nur, was KI grundsätzlich leisten kann. Entscheidend ist zunehmend, wo KI messbaren Mehrwert schafft: niedrigere Kosten, höhere Resilienz, bessere Anlagenperformance, schnellere Entscheidungen und neue operative Fähigkeiten.

Diese Entwicklung ist relevant, weil Industrieunternehmen gleichzeitig unter mehreren Druckpunkten stehen. Sie müssen Effizienz steigern und Legacy-Systeme modernisieren. Sie müssen Nachhaltigkeitsziele verfolgen, ohne Margen aus dem Blick zu verlieren. Und sie müssen Fachkräftelücken schließen, während sie intelligentere und stärker automatisierte Arbeitsweisen einführen.

Aktuelle HFS-Research-Ergebnisse, die in Partnerschaft mit GlobalLogic entstanden sind, zeigen diese Spannung deutlich. Führungskräfte in der Industrie sehen KI als zentralen Transformationsfaktor, stehen aber zugleich vor Hürden wie fehlenden internen Kompetenzen, Cybersecurity- und regulatorischen Bedenken, unzureichender Datenqualität, Legacy-Integration und der Herausforderung, Anwendungsfälle mit echtem Business Impact zu identifizieren.

Auf der Hannover Messe war derselbe Wandel sichtbar: Hersteller wollen über KI-Experimente hinausgehen und sich stärker auf messbare Ergebnisse konzentrieren, die mit einem klaren ROI ihrer KI-Investitionen verbunden sind.

Genau diesen Perspektivwechsel vertiefe ich in einem Interview, das ich auf der diesjährigen Hannover Messe gegeben habe: Warum KI-Initiativen in der Industrie jetzt über Experimente hinausgeführt und stärker auf belastbare Use Cases, messbaren Business Impact und skalierbaren ROI ausgerichtet werden müssen.

Interview ansehen: Von KI-Experimenten zu messbarem ROI

Reliable AI beginnt mit der richtigen Business-Frage

Für Hersteller sollte KI nicht mit Technologie um ihrer selbst willen beginnen. Ausgangspunkt sollte eine konkrete Business-Frage sein:

Wo kann KI operativen Druck reduzieren?

Wo kann sie Planung, Wartung, Qualität oder Lieferkettenresilienz verbessern?

Wo kann sie messbaren ROI schaffen?

Gerade in industriellen Umgebungen ist das entscheidend. Ausfallzeiten, Qualitätsprobleme, Sicherheitsrisiken und ineffiziente Prozesse haben direkte wirtschaftliche Auswirkungen.

Digitale Zwillinge und Simulation-first können Risiken reduzieren

Ein wichtiger Bereich sind digitale Zwillinge und Simulation-first-Ansätze.

Hersteller haben Änderungen schon immer simuliert, bevor sie Produktionslinien angepasst haben. Traditionelle Methoden basieren jedoch häufig auf Tabellenkalkulationen, Offline-Tools oder semi-automatisierten Anwendungen, die die reale Shopfloor-Umgebung nicht vollständig abbilden und weiterhin erheblichen manuellen Aufwand erfordern.

Digital-Twin-Umgebungen können hier einen Schritt weitergehen. Sie können dabei helfen, Produktionslinien anhand operativer KPIs abzubilden, Prozesse schneller zu validieren und zu optimieren und ein realistischeres Bild davon zu liefern, wie sich Änderungen auf die Performance auswirken können, bevor sie auf dem Shopfloor umgesetzt werden. Das reduziert Risiken, verbessert die Planung und spart Zeit im Vergleich zu traditionellen manuellen oder semi-automatisierten Simulationsansätzen.

Ein starkes Beispiel für diese übergeordnete Entwicklung ist Hitachi Rails digital fortschrittliche Fabrik in Hagerstown, Maryland, die Hitachi Rail als eine seiner weltweit fortschrittlichsten Fabriken beschreibt. Der Standort bringt digitale Fähigkeiten wie Echtzeit-Digital-Twins, die den Factory Floor spiegeln, Smart Logistics, Quality Inspection sowie Worker Safety and Wellbeing zusammen.

Ein solches leistungsfähiges digitales Fabrikökosystem ist auf eine robuste Kommunikations- und Datengrundlage angewiesen. GlobalLogic hat ebenfalls zu dieser Grundlage beigetragen, unter anderem durch das 5G-Netzwerk und die Datenkommunikationsebene, die eine nahtlose digitale Performance in der Fabrikumgebung unterstützen.

Für Hersteller liegt die zentrale Erkenntnis nicht nur im Bau einer neuen Fabrik. Es geht darum, die digitale Grundlage zu schaffen, um Geschwindigkeit, Präzision, Transparenz und operative Sicherheit in neuen wie bestehenden Produktionsumgebungen zu verbessern.

Supply Chain und Beschaffung bleiben starke ROI-Felder

Ein weiterer Bereich, in dem KI messbaren Mehrwert schaffen kann, ist Supply Chain und Beschaffung.

Viele Industrieunternehmen arbeiten weiterhin mit fragmentierten Systemen für Beschaffung, Rechnungsprozesse, Lieferantenkoordination, Bestandsplanung und Logistiktransparenz. Diese fragmentierten Abläufe erzeugen versteckte Kosten, verlangsamen Entscheidungen und erschweren es, schnell auf Störungen zu reagieren.

Die Disruptionen der vergangenen Jahre haben gezeigt, wie wenig Transparenz viele Organisationen über Lieferantenökosysteme, Logistikkanäle, Bestandsabhängigkeiten und Transportrisiken haben. Im heutigen geopolitischen und wirtschaftlichen Umfeld reicht Transparenz allein nicht mehr aus.

KI kann helfen, repetitive Aufgaben zu automatisieren, Datentransparenz zu verbessern, Bestands- und Nachfrageprognosen zu unterstützen, Transportkosten und Lieferzeiten vorherzusagen und schneller auf Störungen zu reagieren.

In einem GlobalLogic-Projekt konnte die Modernisierung von Beschaffungs- und Rechnungsprozessen geschätzte jährliche Einsparungen von 5 Millionen US-Dollar ermöglichen. Für Hersteller können ähnliche KI-gestützte Ansätze helfen, Kosten zu reduzieren, Abläufe zu optimieren, Lieferkettenresilienz zu stärken und das Cybersecurity-Niveau rund um zunehmend vernetzte Lieferanten- und Logistikökosysteme zu verbessern.

Physical AI wird Teil der industriellen Diskussion

Ein weiteres zentrales Thema auf der Hannover Messe war Physical AI.

Physical AI verbindet Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Handlung in realen Umgebungen. Dazu gehören Robotik und autonome Systeme, die manuelle Aufgaben unterstützen oder übernehmen können, die bisher nur schwer automatisierbar schienen.

Für Hersteller, die mit Fachkräftemangel, steigenden Kosten und Produktivitätsdruck umgehen müssen, kann Physical AI ein wichtiger Bestandteil der nächsten Stufe industrieller Automatisierung werden. Gleichzeitig steigt damit der Bedarf an verlässlicher Umsetzung, starken Datengrundlagen, sicherer Integration und klarer Governance.

Jede digitale Reise ist unterschiedlich

Es gibt keine KI-Roadmap, die für alle Hersteller gleichermaßen passt.

Einige Unternehmen stehen noch am Anfang ihrer digitalen Reise. Andere betreiben bereits hochgradig vernetzte Umgebungen. Der wichtige erste Schritt ist, den aktuellen Stand genau zu verstehen:

Wo stehen Sie heute?

Wo möchten Sie hin?

Welche Grenzen gibt es?

Welche Investitionen sind erforderlich?

Welcher Return ist realistisch zu erwarten?

Deshalb sollten Technologie-Assessments nicht nur toolbasiert erfolgen. Sie brauchen Expertendialog, Business-Kontext und ein klares Verständnis des jeweiligen Operating Models.

Von Experimenten zu Reliable AI

Die nächste Phase industrieller KI wird durch Verlässlichkeit geprägt sein.

Reliable AI bedeutet, KI so einzusetzen, dass sie nutzbar, skalierbar, sicher und messbar wird. Es bedeutet, Technologie mit konkreten Geschäftsergebnissen zu verbinden und von Pilotprojekten zu praktischem Mehrwert und ROI zu kommen.

Für Hersteller lautet die Frage nicht, ob KI relevant ist. Sie ist es bereits. Entscheidend ist, wo KI zuerst messbaren Mehrwert schaffen kann und wie sich dieser Mehrwert verlässlich skalieren lässt.

Wenn Sie prüfen, wo KI in Ihren industriellen Abläufen messbaren Mehrwert schaffen kann, lassen Sie uns dazu gerne ins Gespräch kommen.