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Künstliche Intelligenz in der Produktion und in ERP-Systemen: wo sie Ergebnisse bringt, was sie kostet und wie Sie anfangen

Ilustracja do artykułu: Sztuczna inteligencja w produkcji i w systemach ERP: gdzie daje wynik, ile kosztuje i jak zacząć

Leitfaden: KI im Unternehmen › KI im Vertrieb und in den Unternehmensabteilungen

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM UNTERNEHMEN

Künstliche Intelligenz in der Produktion bringt am schnellsten Ergebnisse an vier Stellen: in der bildbasierten Qualitätskontrolle mit Kameras, bei der Vorhersage von Maschinenausfällen, bei Bedarfsprognose und Planung sowie in der Dokumentenbearbeitung im ERP-System – vorausgesetzt, das Unternehmen hat geordnete Daten aus den Maschinen und dem System. In Polen ist das noch selten. Laut Eurostat nutzten 2025 8,4 % der Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten KI, gegenüber 20 % in der gesamten EU. Dieser Leitfaden zeigt, womit Sie anfangen, was in gängigen ERP-Systemen bereits integriert ist und welche Vorschriften für Maschinen mit KI gelten.

16 min czytaniaAktualisierung: 29. September 2026Autor: Sebastian Kopiej

In 60 Sekunden KI in der Fertigung und im ERP in Kürze

  • Worum es geht: Modelle lernen aus Maschinen- und Qualitätsdaten, Vertriebsdaten und dem ERP, um Vorhersagen zu treffen, Fehler zu erkennen und Entscheidungen zu automatisieren.
  • Wo es sich bewährt: in Produktionsbetrieben und Vertriebsunternehmen, die Maschinendaten oder mehrere Jahre ERP-Historie sowie wiederkehrende Probleme wie Fehlmengen, Stillstände oder Reklamationen haben.
  • Kostenspanne: von Funktionen, die in der ERP-Lizenz enthalten sind, bis zu Projekten mit Sensoren und Integrator; bei SAP und Microsoft wird ein Teil der KI-Funktionen nach Verbrauch abgerechnet.
  • Erstes Projekt: ein Problem mit messbaren Kosten (z. B. Stillstände einer Linie) und die Prüfung, ob es Daten gibt, die es beschreiben.
  • Diesen Termin sollten Sie sich merken: ab dem 20. Januar 2027 erfasst die neue EU-Maschinenverordnung Maschinen mit selbstlernenden Systemen, daher müssen sich Maschinenhersteller schon jetzt vorbereiten.
8,4%der Unternehmen in Polen (ab 10 Beschäftigten) nutzten 2025 KI; der EU-Durchschnitt liegt bei 20,0 %FAKTEurostat, 11. Dezember 2025
20.01.2027ab diesem Tag gilt die EU-Maschinenverordnung 2023/1230, die Maschinen mit selbstlernenden Systemen erfasstFAKTPARP, „Nowe rozporządzenie maszynowe“ (Die neue Maschinenverordnung), 2. September 2024

Was ist künstliche Intelligenz in der Produktion und im ERP?

Künstliche Intelligenz in der Produktion sind Programme, die aus Daten von Maschinensensoren, Kameras, dem Qualitätssystem oder der Auftragshistorie lernen und auf dieser Grundlage Vorhersagen treffen, Fehler erkennen oder Entscheidungen vorschlagen. Roboter, die „denken“, sind hier nicht das Thema. Es geht um Prognosen und Klassifizierungen wie: Diese Maschine bleibt wahrscheinlich innerhalb einer Woche stehen, dieses Teil hat einen Fehler, im November steigen die Bestellungen für dieses Produkt.

ERP (vom englischen Enterprise Resource Planning) ist das System, in dem ein Unternehmen Aufträge und Lager, Produktion, Einkauf und Finanzen führt. Künstliche Intelligenz im ERP hat zwei Gesichter. Das erste ist klassische Analytik, also Prognosen, das Erkennen ungewöhnlicher Transaktionen und Bestellvorschläge, das zweite, neuere, sind Assistenten und agenci AI, denen Sie eine Anweisung in normaler Sprache geben („zeige die von Lieferant X verspäteten Aufträge“) und die daraufhin Daten suchen oder mehrere Schritte im System ausführen.

Die Produktion ist nur einer der Bereiche, in denen KI heute die tägliche Arbeit verändert. Ein umfassenderes Bild – vom Vertrieb bis zu Marketing und PR – gibt unser Leitfaden zu KI im Unternehmen.

Sechs Anwendungen, bei denen KI in der Produktion am meisten bringt

Am besten schneiden Anwendungen ab, bei denen das Problem häufig und teuer ist und zugleich gut in den Daten beschrieben. Hier sind die sechs häufigsten, jeweils mit dem, was sie voraussetzen. Die Bedarfsprognose funktioniert übrigens im Handel ähnlich – siehe das Beispiel KI im E-Commerce.

AnmeldungWas KI machtWelche Daten benötigt werdenTypische Falle
KI-QualitätskontrolleErkennt Fehler auf Bildern von Kameras an der LinieTausende Bilder guter und fehlerhafter Teile, von Menschen gekennzeichnetZu wenige Beispiele für seltene Fehler
Vorausschauende InstandhaltungSagt Ausfälle anhand von Schwingungen, Temperatur und Stromaufnahme vorausSensorhistorie und Aufzeichnungen früherer AusfälleKeine Aufzeichnung von Störungen, also hat das Modell nichts, woraus es lernen kann
KI-BedarfsprognoseSagt Bestellungen unter Berücksichtigung von Saison und Aktionen vorausMehrere Jahre Verkaufshistorie aus dem ERPPlötzliche Marktveränderungen, die es in der Historie nicht gab
KI-ProduktionsplanungSchlägt eine Auftragsreihenfolge vor, um Rüstzeiten zu verkürzenArbeitsgang- und Rüstzeiten, Verfügbarkeit von Maschinen und PersonalERP-Daten, die nicht mit dem Geschehen in der Halle übereinstimmen
Einkauf und BeständeSchlägt vor, was wann bestellt werden sollteBestände, Lieferzeiten, VerbrauchManuelle Bestandskorrekturen außerhalb des Systems
Belege und FinanzenLiest Rechnungen und Lagerbelege aus, ordnet Zahlungen zuBelege in elektronischer Form, z. B. aus KSeFDie ausgelesenen Daten für unfehlbar halten

Was bieten SAP, Microsoft und Comarch im Bereich künstliche Intelligenz?

Die größten ERP-Anbieter integrieren KI heute in ihre Systeme. Sie unterscheiden sich im Umfang und in der Art der Abrechnung – und Letzteres ist für das Budget oft wichtiger als Ersteres. Unten der Stand vom September 2026 laut Dokumentation und Beschreibungen der Anbieter.

Jak z tego wybierać? Jeśli pracujesz na SAP, SAP Joule jest pierwszym miejscem do sprawdzenia, bo działa na danych, które już masz w systemie. Firmy na systemie Microsoftu zaczynają zwykle od funkcji Copilot w Business Central, a użytkownicy systemów polskiego dostawcy od narzędzia ChatERP Comarch. W każdym przypadku najpierw sprawdź, które funkcje masz w obecnej licencji, a za które zapłacisz według zużycia.

SystemKI-AssistentWas es kannWie abgerechnet wird
SAP (Cloud, u. a. S/4HANA Cloud)JouleBeantwortet Fragen zu Daten, führt durch Transaktionen, erstellt Dokumententwürfe; Agenten u. a. für die InstandhaltungsplanungGrundfunktionen im Cloud-Abonnement enthalten, Premiumfunktionen verbrauchen separat gekaufte SAP AI Units (ERP Research, Juli 2026)
Microsoft Dynamics 365 Business CentralCopilot und AgentenVorschläge, Zusammenfassungen, Agenten für ausgewählte ProzesseEin Teil der Funktionen ohne Verbrauchsgebühren, ein Teil wird von Microsoft nach Verbrauch abgerechnet; die Abrechnungsart ist im System sichtbar (Microsoft Learn, August 2026)
Comarch ERPChatERP und KI-AgentenSuchen und Filtern von Daten per Textbefehl, Rechnungserfassung (OCR), Prüfung von Geschäftspartnern in KSeF, AnomalieerkennungJe nach Produkt und Vertrag, Details beim Anbieter

Wann ist KI im ERP und in der Produktion sinnvoll?

KI repariert keinen Prozess, der ohne sie nicht funktioniert. Sinnvoll ist sie dort, wo der Prozess zwar läuft, aber teuer, langsam oder von der Erfahrung einiger weniger Personen abhängig ist – wie in diesen Situationen:

  • Ein Planer, der den Produktionsplan in einer Tabelle erstellt, weil das ERP Rüstvorgänge „nicht versteht“ – und niemand außer ihm kann das, wenn er im Urlaub ist.
  • Eine Qualitätsabteilung, die pro Schicht Hunderte Teile von Hand prüft und bei Müdigkeit Fehler durchlässt.
  • Eine Instandhaltung, die auf Störungen reagiert, statt ihnen vorzubeugen.
  • Ein Vertrieb, der jeden Monat „nach Gefühl“ prognostiziert, woraufhin die Produktion mit Überstunden nachholt (hier hilft auch CRM mit KI).
  • Buchhaltung und Einkauf, die Daten aus Dokumenten abtippen – mehr dazu im Artikel über KI in den Unternehmensfinanzen.
Stanowisko kontroli jakości z kamerą nad taśmą z metalowymi detalami i kontrolerką
Stanowisko kontroli jakości z kamerą nad taśmą z metalowymi detalami i kontrolerką · Grafik AI
Commwork®AI · Agencja AI

Jak Commwork®AI pokazuje, gdzie AI w zakładzie da wynik

W firmie produkcyjnej dane leżą w ERP, w systemie jakości i w arkuszach planisty, więc trudno ocenić, gdzie AI się opłaci. Commwork®AI łączy programy, które już masz, i buduje jeden kokpit z właścicielem przy każdym wskaźniku. Zespół Commplace® przygotowuje warianty z wyliczeniem, a decyzję podejmuje człowiek.

Centrum dowodzenia · AI w produkcji i ERPLive · Beispiel der Ansicht
Prasa 1: wzrost drgań trzeci dzień z rzędu, przegląd do decyzjiStan surowca w ERP niezgodny z magazynem o 6%Funkcje AI rozliczane za zużycie przekroczyły 80% limituZlecenie z terminem na piątek zagrożone przezbrojeniemPrasa 1: wzrost drgań trzeci dzień z rzędu, przegląd do decyzjiStan surowca w ERP niezgodny z magazynem o 6%Funkcje AI rozliczane za zużycie przekroczyły 80% limituZlecenie z terminem na piątek zagrożone przezbrojeniem
Wskaźniki z przypisanym właścicielem78%▲ 22 p.p.
Zgodność stanów w ERP z magazynem91%▲ 6 p.p.
Nieplanowane postoje linii w miesiącu7▼ 4
Czas od sygnału do decyzji2,5 dnia▼ 3,1 dnia
Ostrzeżenia modelu potwierdzone na hali6 z 9▲ 2
Zlecenia z przezbrojeniem ponad normę14%▼ 5 p.p.
Gotowość zakładu na AIStellstand (cyan) im Vergleich zum Ziel (magenta)

Jakość danych w ERP: 52 / cel 85Jakość danych wERPDane z maszyn w jednym miejscu: 30 / cel 75Dane z maszyn wjednym miejscuWłaściciel procesu na hali: 45 / cel 90Właściciel procesuna haliPoliczony koszt problemu: 35 / cel 85Policzony kosztproblemuPomiar z grupą porównawczą: 15 / cel 70Pomiar z grupąporównawcząZgodność z nowymi przepisami: 40 / cel 90Zgodność z nowymiprzepisamiCOMMWORK

Indeks gotowości zakładu na AIErgebnis der Diagnose

41na 100 · cel 80

Struktura budżetu pilotażu AI w zakładzieStruktur
Integracja danych: 38%Czujniki i kamery: 22%Czas ludzi z zakładu: 18%Partner wdrożeniowy: 14%Funkcje AI w ERP: 8%100%
  • Datenintegration 38%
  • Sensoren und Kameras 22%
  • Arbeitszeit der Mitarbeitenden im Werk 18%
  • Partner wdrożeniowy 14%
  • KI-Funktionen im ERP 8%
Plan 12 tygodni: od jednej maszyny do decyzji12 Wochen · kritische Phase (magenta) · Meilensteine

T1T2T3T4T5T6T7T8T9T10T11T12Mapa danych: ERP, hala, jakośćMapa danych: ERP, hala, jakość: tydzień 1–3Wspólne definicje przestoju i wadyWspólne definicje przestoju i wady: tydzień 1–2Czujniki na wybranej maszynieCzujniki na wybranej maszynie: tydzień 3–5Pilotprojekt mit VergleichsgruppePilotaż z grupą porównawczą: tydzień 5–10Komunikacja do załogiKomunikacja do załogi: tydzień 4–5Przegląd zgodności z przepisamiPrzegląd zgodności z przepisami: tydzień 6–9Pomiar skutku i decyzja o skaliPomiar skutku i decyzja o skali: tydzień 11–12heute

MeilensteineZeitschicht
  1. 24.07.2026Omnibus cyfrowy przesuwa część obowiązków AI Act
  2. Tydzień 3Mapa danych gotowa, koszt problemu policzony
  3. 5. WochePilotaż na jednej maszynie, porównanie z bliźniaczą
  4. Woche 12Pomiar skutku i decyzja o kolejnych maszynach
  5. 20.01.2027Stosowanie rozporządzenia maszynowego UE 2023/1230
  6. 2.08.2028Obowiązki wysokiego ryzyka dla AI w produktach
Od sygnału z maszyny do decyzjiVon dem Signal bis zur Entscheidung
Sygnały z czujników4 800
Odchylenia od normy2205%
Ostrzeżenia modelu188%
Potwierdzone na hali1161%
Decyzje o przeglądzie982%
Ryzyko postoju tydzień po tygodniuIntensität von Woche zu Woche
Prasa 1
Prasa 2
Linia montażu
Lakiernia
Magazyn surowców
Drei Umlaufbahnen eines SystemsDaten · Analyse · Wirkung — Entscheidung im Mittelpunkt, bei Menschen
DatenAnalyseAktionEntscheidung
  1. 01Mapa danych i programów
  2. 02Wybór jednego problemu
  3. 03Pilotaż z porównaniem
  4. 04Pomiar skutku
  5. 05Skalierung
  • Łączy ERP, system jakości i arkusze, które firma już ma, bez kupowania kolejnego programu, i porządkuje dane, zanim ktokolwiek zacznie na nich budować model.
  • Przy decyzji o pilotażu przygotowuje symulację wariantów i naradę pięciu modeli z zaznaczonym sporem; gdy modele się nie zgadzają, decyzja wraca do człowieka.
  • Zapisuje w rejestrze decyzji, kto, kiedy i na jakich danych uruchomił pilotaż, a po kwartale pokazuje jego skutek. Jak takie wdrożenie zaplanować, opisujemy w 90-Tage-Plan für die KI-Einführung.

Die Darstellung wurde nach den Cockpit-Designen der Kunden erstellt. Die Namen, Zahlen und Termine sind beispielhaft und zeigen die Arbeitsweise an, nicht die Ergebnisse einer bestimmten Firma.

KI in der Produktion Schritt für Schritt einführen

Projekty AI w przemyśle rzadko upadają przez algorytm. Upadają przez złe dane, brak właściciela po stronie zakładu i brak porównania z tym, co było wcześniej. Porównanie zaplanuj od pierwszego dnia: wybierz dwa albo trzy mierniki z listy, którą podajemy w tekście z przykładami KPI, i zapisz ich wartość sprzed pilotażu.

  1. SCHRITT 01Wählen Sie ein Problem mit bezifferbaren Kosten

    Stillstände einer Linie, Reklamationsquote eines Produkts, Überbestände einer Materialgruppe. Notieren Sie, was das heute kostet, denn diese Zahl wird Ihr Referenzwert.

  2. SCHRITT 02Prüfen Sie die Daten, bevor Sie ein Werkzeug wählen

    Gibt es Ausfallaufzeichnungen? Stimmen die Bestände im ERP mit dem Lager überein? Sind die Fehlerbilder gekennzeichnet? Ohne Daten sagt auch das beste Modell nichts voraus.

  3. SCHRITT 03Beginnen Sie mit dem, was Sie bereits im ERP haben

    Prüfen Sie, welche KI-Funktionen Ihr System hat und wie sie abgerechnet werden – manchmal erfordert der erste Schritt keinen Neukauf, sondern nur das Aktivieren und Konfigurieren einer Funktion, für die das Unternehmen ohnehin bezahlt.

  4. SCHRITT 04Bestimmen Sie einen Verantwortlichen in der Halle

    Eine Leitung aus Instandhaltung, Qualität oder Planung, die die Vorschläge der KI bewertet und entscheidet, was damit geschieht. Ohne sie bleibt das Modell ein Bericht, den niemand liest.

  5. SCHRITT 05Pilotprojekt mit Vergleichsgruppe

    Einige Monate an einer Linie oder für eine Produktgruppe, verglichen mit einer Linie ohne KI oder mit denselben Monaten des Vorjahres. Zusammentreffen ist keine Wirkung. Ein Rückgang der Stillstände im Sommer kann schlicht an der geringeren Auslastung liegen.

  6. SCHRITT 06Skalierung und Betrieb

    Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt weiten Sie das Projekt aus und legen fest, wer die Qualität des Modells überwacht, wenn sich Maschinen, Rohstoffe oder das Sortiment ändern.

Was kostet künstliche Intelligenz in der Produktion und wovon hängt das Budget ab?

Einen einheitlichen Preis für „KI für die Fabrik“ gibt es nicht. Das Budget setzt sich aus mehreren Posten zusammen, und deren Verhältnis hängt davon ab, ob Sie im ERP integrierte Funktionen nutzen oder eine eigene Lösung aufbauen.

Próg decyzji ustal przed pilotażem. Przykład: model utrzymania ruchu przechodzi dalej, jeśli jego ostrzeżenia potwierdzają się na hali w większości przypadków, a liczba nieplanowanych postojów na maszynie z pilotażem spada wyraźniej niż na podobnej maszynie bez niego. Jeśli ostrzeżeń jest dużo, a potwierdza się mało, ludzie przestaną je czytać po kilku tygodniach.

Przy rozmowie z integratorem albo dostawcą ERP zadaj pytania, które wyciągają koszty ukryte za słowem „wdrożenie”.

Gdy nie wiesz, który problem policzyć najpierw, zacznij od diagnozy: KI-Agentur Commplace wskaże proces i wyliczy jego koszt, zanim zamówisz czujniki czy licencje.

  1. Które funkcje AI mam w obecnej licencji, a które kosztują dodatkowo?
  2. Ile będzie kosztowało zużycie przy naszej liczbie użytkowników i transakcji?
  3. Kto po wdrożeniu utrzymuje model, gdy zmieni się asortyment albo maszyna?
  4. Jak porównamy wynik z maszyną lub linią bez pilotażu?
  5. Jakie dane zostają u nas, jeśli zakończymy współpracę?
  6. Ile godzin ludzi z zakładu potrzebujesz i w którym tygodniu?
PositionWovon es abhängtHinweise
KI-Funktionen im ERPSystemversion, Lizenzedition, AbrechnungsmodellBei SAP verbrauchen manche Funktionen AI Units; in Business Central wird ein Teil nach Verbrauch abgerechnet
Sensoren und KamerasAnzahl der Maschinen und Arbeitsplätze, Alter des MaschinenparksÄltere Maschinen müssen oft nachgerüstet werden
DatenintegrationAnzahl der Systeme (ERP, Fertigungsleitsystem, Qualität, Lager)Meist der größte Posten im Projekt
Integrator oder ImplementierungspartnerLeistungsumfang, BranchenerfahrungVergleichen Sie Angebote danach, wie sie das Ergebnis messen
Arbeitszeit der Mitarbeitenden im WerkDaten kennzeichnen, Vorschläge bewerten, SchulungenWird im Budget oft vergessen
Pflege des ModellsÄnderungen an Sortiment, Maschinen, RohstoffenEin Modell ohne Betreuung verliert an Treffsicherheit

Neue Vorschriften für Hersteller von Maschinen mit KI

Für Maschinenhersteller ist der 20. Januar 2027 das wichtigste Datum. Ab diesem Tag gilt die EU-Maschinenverordnung 2023/1230, die die Maschinenrichtlinie ersetzt. Die PARP (polnische Agentur für Unternehmensentwicklung) weist in ihrer Übersicht vom September 2024 darauf hin, dass die neuen Vorschriften den Begriff der Maschinen mit sich entwickelndem Verhalten einführen, also mit selbstlernenden Systemen ausgestatteter Maschinen. Der Hersteller muss die Risiken bewerten, die sich aus Veränderungen ergeben, die das System am Betrieb der Maschine vornehmen kann, und Software mit Sicherheitsfunktionen und maschinellem Lernen erfordert neue Konformitätsbewertungsverfahren.

Der zweite Rechtsakt ist der AI Act. KI-Systeme, die in Produkte eingebaut sind, die unter sektorale Vorschriften fallen, können als Hochrisikosysteme eingestuft werden, und die Änderungsverordnung (EU) 2026/1744, der sogenannte digitale Omnibus, veröffentlicht am 24. Juli 2026, hat diese Pflichten auf den 2. August 2028 verschoben. Für Maschinen geht die Änderung weiter: Laut einer Übersicht von Eurogip vom August 2026 wird KI, die in einer Maschine Sicherheitsfunktionen erfüllt, in erster Linie nach der Maschinenverordnung bewertet, und die Anforderungen an KI sollen per delegiertem Rechtsakt in diese aufgenommen werden. Der Termin 20. Januar 2027 hat sich nicht geändert. Den aktuellen Stand der Vorschriften verfolgen wir in unserer Übersicht Der AI Act in Polen. Maschinenhersteller sollten die Konformität schon jetzt planen, denn die Entwicklung einer neuen Konstruktion dauert länger, als Zeit bleibt.

Sztuczna inteligencja w produkcji maszyn to więc nie tylko temat dla działu badań i rozwoju, ale też dla działu prawnego i dokumentacji. Rozporządzenie maszynowe a AI to w praktyce trzy pytania do zespołu konstrukcyjnego: czy maszyna uczy się w trakcie pracy, czy ta nauka może zmienić funkcje bezpieczeństwa i kto oceni zgodność. Jeśli choć na jedno odpowiedź brzmi „tak” albo „nie wiemy”, zaplanuj przegląd przed 20 stycznia 2027 roku. Czasu jest mało.

Daten sind wichtiger als das Modell

Zarząd najczęściej pyta, który system AI wybrać. Lepsze pytanie brzmi: czy nasze dane są na tyle dobre, żeby jakikolwiek system coś z nich wyczytał? Sprawdź, czy stany i czasy w ERP zgadzają się z rzeczywistością, czy zdarzenia na hali (awarie, przezbrojenia, braki) trafiają do jednego miejsca i czy dane mają jednego właściciela. Gdy dane o zamówieniach i awariach leżą w osobnych programach, kokpit Commwork®AI łączy je w jeden widok, w którym każdy wskaźnik ma źródło, datę, próg i właściciela. Dopiero na takim widoku widać, czy model ma z czego się uczyć.

KI-Assistenten im ERP wie Joule oder ChatERP antworten auf Basis der Daten im System. Sind die Daten falsch, klingt die Antwort überzeugend und ist trotzdem falsch – genau dieses Phänomen beschreiben wir bei KI-Halluzinationen. Wo Wissen aus Dokumenten gefragt ist (Anleitungen, Arbeitspläne, Verfahrensanweisungen), bewährt sich der Ansatz aus unserem Artikel über KI auf Unternehmenswissen. Für die tägliche Analyse außerhalb des ERP nutzen viele Teams nach wie vor Tabellenkalkulationen – was KI dort heute leisten kann, erfahren Sie im Beitrag über KI in Excel.

Planistka produkcji i kierownik zakładu rozmawiają w biurze z widokiem na halę
Planistka produkcji i kierownik zakładu rozmawiają w biurze z widokiem na halę · Grafik AI

Wie ein Produktionsunternehmen über KI sprechen kann – und was es nicht versprechen sollte

Die Einführung von KI ist auch ein Kommunikationsthema, denn B2B-Kunden fragen nach Qualität und Termintreue, Bewerber nach einem modernen Arbeitsplatz, und die Medien suchen konkrete Geschichten aus der Industrie. Eine Geschichte über KI funktioniert, wenn sie gemessene Zahlen hat und ehrlich sagt, was noch nicht funktioniert. Sie schadet, wenn sie ohne Beleg die „Fabrik der Zukunft“ verspricht. Im B2B kann ein einziger unwahrer Satz im Angebot einen Auftrag kosten.

Komunikację zmiany zaplanuj razem z projektem. Ustal, co powiesz załodze (AI nie zastępuje ludzi, tylko pomaga w konkretnych zadaniach), co klientom, a co mediom branżowym. Obawy ludzi na hali są naturalne, a sposoby prowadzenia ich przez nowe opisujemy w artykule o tym, jak zarządzać zmianą w organizacji. Podstawy budowania wiarygodnego wizerunku opisujemy w tekście o tym, wie man ein Markenimage aufbaut, und wie Commplace® Industrieunternehmen unterstützt, lesen Sie auf der Seite Industriemarketing.

Typowy zakład w 90 dni i lista kontrolna przed pilotażem

Ten scenariusz to przykład poglądowy, a nie opis wdrożenia u konkretnego klienta. Załóżmy zakład z trzema liniami, systemem ERP od kilku lat i jedną maszyną, której postoje najbardziej blokują wysyłki.

Dni 1–30. Zespół spisuje, gdzie leżą dane: stany i zlecenia w ERP, awarie w zeszycie utrzymania ruchu, wady w arkuszu jakości. Wszystkie działy, od produkcji po finanse, uzgadniają jedną definicję przestoju. Ktoś liczy, ile kosztował przestój tej maszyny w ostatnim kwartale, bo bez tej liczby nie będzie z czym porównać wyniku. Brzmi nudno, ale oszczędza miesiące.

Dni 31–60. Na maszynie pojawiają się brakujące czujniki, a model zaczyna ostrzegać. Nikt jeszcze nie zmienia planu przeglądów. Tak ma być na starcie. Mistrz zmiany zapisuje przy każdym ostrzeżeniu, czy coś się faktycznie działo. Tylko tyle. Załoga słyszy wprost, po co jest pilotaż i czego nie zmienia; dobre zasady takiej rozmowy opisuje tekst o przepływie informacji w firmie.

Dni 61–90. Zespół porównuje maszynę z pilotażem z podobną maszyną bez niego i przegląda ostrzeżenia, które się nie sprawdziły. Decyzja ma trzy możliwe wyniki: rozszerzyć na kolejne maszyny, poprawić dane i przedłużyć pilotaż albo zamknąć temat. Każdy z nich jest dobrym wynikiem, jeśli opiera się na pomiarze, a nie na wrażeniu; różnicę między zbieżnością a wpływem wyjaśniamy na stronie o korelacji i wpływie.

Najdroższą pozycją w takim kwartale zwykle nie jest licencja, tylko integracja danych i czas ludzi z zakładu, dokładnie jak w tabeli kosztów wyżej. Prognozowanie popytu da się dołożyć później, gdy dane o zamówieniach będą spójne z planowaniem; od strony handlowej pomaga w tym tekst o Umsatzplanung.

  • Czy mamy jeden problem z policzonym kosztem w złotówkach?
  • Czy zapis awarii i wad z ostatniego roku istnieje w jednym miejscu?
  • Czy wszystkie działy liczą przestój tak samo?
  • Czy mamy maszynę lub linię do porównania, której pilotaż nie obejmie?
  • Czy wiadomo, kto na hali odpowiada za pilotaż i ile ma na to godzin?
  • Czy sprawdziliśmy, które funkcje AI są już w naszej licencji ERP?
  • Czy dział konstrukcyjny wie, czy nasze maszyny podlegają nowym przepisom?

Wann Sie KI in der Produktion einführen sollten — und wann Sie besser noch warten

Ein guter Zeitpunkt ist die Budgetplanung für das nächste Jahr und eine ruhigere Produktionssaison, denn ein Pilotprojekt braucht Zeit der Mitarbeitenden im Werk, und in der Auftragsspitze fehlt diese Zeit. Für Maschinenhersteller geben die Vorschriften den Kalender vor. Bis zum 20. Januar 2027 bleiben nur noch wenige Monate.

Es ist ein guter Zeitpunkt, wenn Sie ein wiederkehrendes, teures Problem, Daten aus mehreren Jahren und eine Person haben, die das Projekt auf Werksseite führt. Warten Sie, wenn gerade das ERP-System ausgetauscht wird (erst das neue System, dann KI), wenn Daten in Tabellen auf privaten Laufwerken liegen oder wenn niemand sagen kann, was das Problem, das KI lösen soll, heute kostet. Nutzen Sie bei der Auswahl eines Dienstleisters die Fragen aus dem Artikel KI-Softwarehaus oder KI-Agentur, und wenn Sie für die Verwaltungsabteilungen einen Assistenten in Ihrer Office-Suite in Betracht ziehen, lesen Sie den Leitfaden zu Copilot für Unternehmen. Jeśli chcesz, żeby ktoś z zewnątrz wskazał proces z największym potencjałem i policzył go przed pilotażem, zobacz, jak pracuje nasza KI-Agentur.

Fünf Wege, wie ein KI-Projekt im Werk stecken bleibt

1
Mit dem Werkzeug statt mit dem Problem beginnen

Ein Unternehmen kauft eine KI-Plattform, „weil die Konkurrenz eine hat“, ohne festzulegen, was sich verbessern soll. Es zahlt für Lizenzen und Integration, hat aber kein Ergebnis, das es der Geschäftsführung zeigen könnte.

2
Datenqualität vernachlässigen

Ein Modell, das mit falschen Lagerbeständen und unvollständigen Störungsaufzeichnungen trainiert wurde, liefert Prognosen, denen niemand vertraut, und nach einigen Monaten kehrt das Team zu den Tabellen zurück.

3
Kein Verantwortlicher in der Halle

Das Projekt wird nur von der IT geführt, und der Produktionsleiter erfährt per E-Mail davon. KI-Vorschläge werden ignoriert, weil niemand für die Entscheidungen verantwortlich ist.

4
Verbrauchsabhängig abgerechnete Funktionen ohne Limits aktivieren

KI-Agenten im ERP werden ohne Kostensimulation für alle Nutzer freigeschaltet. Die Rechnung übersteigt die gesamte Einsparung aus dem Pilotprojekt.

5
Maschinenrechtliche Vorschriften ignorieren

Ein Maschinenhersteller fügt selbstlernende Funktionen ohne neue Risikobeurteilung hinzu und hat nach dem 20. Januar 2027 ein Problem mit der Konformitätsbewertung und der CE-Kennzeichnung.

Was uns Geschäftsführungen von Produktionsunternehmen fragen

Wie wird künstliche Intelligenz in der Produktion eingesetzt?

Am häufigsten für die kamerabasierte Qualitätskontrolle, die Vorhersage von Maschinenausfällen, Bedarfsprognosen, Produktionsplanung und das Auslesen von Belegen im ERP-System. Jede dieser Anwendungen braucht Daten, aus denen das Modell lernen kann.

Was ist künstliche Intelligenz in ERP-Systemen?

Das sind in die Unternehmenssoftware integrierte Funktionen, die Prognosen erstellen, ungewöhnliche Daten erkennen und auf Anweisungen in normaler Sprache reagieren. Beispiele sind Joule in SAP, Copilot in Microsoft Dynamics 365 Business Central und ChatERP in den Systemen von Comarch.

Wie viele Unternehmen in Polen nutzen KI?

Laut Eurostat nutzten 2025 8,4 % der polnischen Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten KI-Technologien. Der EU-Durchschnitt lag bei 20,0 %, und Polen gehörte zu den Ländern mit dem niedrigsten Anteil.

Was kostet die Einführung von KI in einer Fabrik?

Das hängt davon ab, ob Sie im ERP integrierte Funktionen nutzen oder eine eigene Lösung mit Sensoren und Datenintegration aufbauen. Am teuersten sind meist Datenintegration, Nachrüstung der Maschinen und die Zeit der Mitarbeitenden im Werk, und ein Teil der KI-Funktionen im ERP wird nach Verbrauch abgerechnet.

Betrifft die neue Maschinenverordnung KI?

Ja. Die ab dem 20. Januar 2027 geltende Verordnung (EU) 2023/1230 erfasst Maschinen mit selbstlernenden Systemen und verlangt eine Beurteilung der Risiken, die mit Veränderungen ihres Betriebsverhaltens verbunden sind. Software mit Sicherheitsfunktionen und maschinellem Lernen unterliegt neuen Konformitätsbewertungsverfahren.

Womit fangen Sie bei KI in der Produktion an?

Mit einem Problem mit bezifferbaren Kosten, zum Beispiel den Stillständen einer Linie. Prüfen Sie dann, ob Sie Daten haben, die es beschreiben, und starten Sie ein Pilotprojekt im Vergleich mit einem Zeitraum oder einer Linie ohne KI.

Ersetzt KI den Produktionsplaner?

Nein. KI schlägt die Reihenfolge der Aufträge vor und warnt vor Problemen. Die Entscheidung trifft ein Mensch, der die Grenzen der Fertigung, der Mitarbeitenden und der Kunden kennt – am besten betrachtet man sie also als Unterstützung für einen erfahrenen Planer.

Quellen

Weiterlesen

Möchten Sie herausfinden, wo KI in Ihrem Produktionsunternehmen ein messbares Ergebnis bringt, bevor Sie Budget ausgeben?

Zaczynamy od diagnozy: mapujemy dane w ERP i na hali, liczymy koszt jednego problemu i planujemy pilotaż z grupą porównawczą. Pomagamy też opowiedzieć o zmianie załodze i klientom.

Sebastian Kopiej, Präsident von Commplace®. In der Öffentlichkeitsarbeit seit 1996. Text erstellt mit Hilfe von KI-Tools und redaktionell überprüft vom Autor. Daten aktuell zum 29. September 2026.

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