Materialverfügbarkeit, die sich ständig ändert. Aufträge, die auf Papier durch die Halle wandern. Wissen, das nur in den Köpfen einzelner Mitarbeiter:innen steckt: Produzierende Unternehmen im Ostalbkreis kennen diese Reibungsverluste aus dem Alltag – und genau dort setzte unsere KI-Challenge „Ressourceneffiziente Produktion“ an. Gemeinsam mit einem Beirat aus Landratsamt Ostalbkreis, Hochschule Aalen, Fraunhofer IOSB, IHK Ostwürttemberg und digiZ Ostwürttemberg brachten wir Unternehmen und Expert:innen zusammen, um reale betriebliche Herausforderungen in konkrete Projektideen zu übersetzen.
Was diesen Workshop von anderen Formaten unterschied, brachte ein Teilnehmer direkt auf den Punkt:
Nicht nur Impulse oder Frontbeschallung, sondern ein super Arbeitsmodus. Gerne wieder!
Die Daten der Produktion endlich nutzen
Bei bis zu 10.000 produzierten Teilen pro Stunde und über 1.000 erfassten Merkmalen pro Produkt ertrinken viele Betriebe in Daten, die eigentlich Fehler frühzeitig zeigen könnten – wenn sie ausgewertet würden. Die Projektidee “AnormAI” verfolgt dafür zwei Ansätze: Zum einen erkennt eine Anomaliedetektion in Echtzeit, wenn die Produktionskette vom Normalzustand abweicht. Zum anderen soll ein gelerntes Modell im Sinne von Model Predictive Control das Anlagenverhalten vorhersagen und die Regelungsparameter so anpassen, dass Fehler gar nicht erst entstehen. Vermeidung statt nur Erkennung.
Ein anderes Potenzial zeigt sich in der Möbelindustrie, wo Küchen fast immer Maßanfertigungen sind: Wie viele Aufträge lassen sich mit welchen Maschinen bis wann realistisch fertigen? Die Projektidee “SmoothKitchen” nutzt dafür Mustererkennung und Clusteranalyse, um aus historischen Auftrags- und Maschinendaten Zusammenhänge zwischen Auftragseigenschaften und tatsächlichem Fertigungsverlauf abzuleiten. Das Ergebnis soll ein Dashboard für den Vertrieb sein, das Kapazitäten in Echtzeit vorhersagt und auch bei Maschinen- oder Personalausfällen zuverlässig neue Liefertermine berechnet.
Damit Produktionsmaterial rechtzeitig an der Maschine ankommt
Ein Auftrag läuft durch mehrere Ressourcenstufen einer Produktion – doch nur der erste Arbeitsschritt ist im ERP-System digital erfasst. Alle weiteren Versorgungsschritte laufen oftmals noch über Laufkarten aus Papier und mündliche Abstimmung, ohne dass Logistik oder Produktion in Echtzeit wissen, wo Material bereitsteht oder welcher Auftrag Vorrang hat. Die Folge sind lange Laufwege und unnötige Leerzeiten, wo Maschinen auf Nachschub warten müssten, den niemand rechtzeitig meldet. Die Projektidee “LOG-AI” setzt genau an dieser Lagerlogistik an: Per Tags lokalisiert das System Ladungsträger direkt vor den Maschinen und erstellt daraus automatisch eine dynamische, priorisierte Auftragsliste – digitale Steuerung statt Zuruf und Papierkarte.
Wie Erfahrungswissen von Mitarbeitenden im Unternehmen bleibt
Wenn eine Anlage stillsteht, zählt jede Minute – und oft hängt die schnelle Fehlerdiagnose von einzelnen erfahrenen Mitarbeiter:innen ab, deren Wissen selten strukturiert dokumentiert ist. Die Projektidee “Fabriq” setzt genau hier an: eine KI-gestützte Plattform, die unstrukturierte Schichtprotokolle und Produktionsdaten auswertet, Fehlerursachen automatisiert identifiziert und konkrete Handlungsempfehlungen liefert – damit Wissen nicht mit einzelnen Personen das Unternehmen verlässt.
Was am Ende zählt
Vier Themenstränge, vier Projektideen mit unterschiedlichem Schwerpunkt: In keinem Fall ersetzt KI die Erfahrung der Mitarbeitenden, sie macht sie sichtbar, schneller nutzbar und weniger abhängig von Einzelpersonen. Einzig der dritte Themenstrang, Kreislaufwirtschaft in der Batterieproduktion, blieb ohne konkrete Projektidee: Digitale Produktpässe, KI-gestützte R-Strategien und die KI-gestützte Demontage von Batterien wurden diskutiert, aber noch nicht in ein Exposé überführt – ein Thema, das im Ostalbkreis weiter an Bedeutung gewinnen dürfte.
Ob aus AnormAI, SmoothKitchen, LOG-AI und Fabriq konkrete Projekte werden, entscheidet sich jetzt in den Unternehmen der Region.
Erfahren Sie mehr über die KI-Challenge “Ressourcenschonende Produktion mit KI”
Fotocredits der Veranstaltung: Corner Designstudio | Justin Wild