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

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.

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.

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.

KI in der Produktion Schritt für Schritt einführen

KI-Projekte in der Industrie scheitern selten am Algorithmus. Sie scheitern an schlechten Daten, einem fehlenden Verantwortlichen im Werk und dem fehlenden Vergleich mit dem Zustand davor.

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.

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.

Daten sind wichtiger als das Modell

Die Geschäftsführung fragt meist, welches KI-System sie wählen soll. Die bessere Frage lautet: Sind unsere Daten gut genug, damit irgendein System etwas aus ihnen herauslesen kann? Prüfen Sie, ob Bestände und Zeiten im ERP mit der Realität übereinstimmen, ob Ereignisse in der Fertigung (Störungen, Rüstvorgänge, Fehlmengen) an einem Ort erfasst werden und ob die Daten einen einzigen Verantwortlichen haben.

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.

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.

Planen Sie die Kommunikation der Veränderung zusammen mit dem Projekt. Legen Sie fest, was Sie der Belegschaft sagen (KI ersetzt keine Menschen, sondern hilft bei konkreten Aufgaben), was den Kunden und was den Fachmedien. Die Grundlagen für den Aufbau eines glaubwürdigen Images beschreiben wir im Beitrag darüber, wie man ein Markenimage aufbaut, und wie Commplace® Industrieunternehmen unterstützt, lesen Sie auf der Seite Industriemarketing.

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.

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

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