Die Einführung von KI in der Produktion steht vor mehreren zentralen Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die Datenintegration, da Informationen aus heterogenen Quellen wie ERP-, MES- und SCADA-Systemen zusammengeführt und harmonisiert werden müssen, um eine belastbare Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Hinzu kommt die Notwendigkeit dynamischer Anpassungen: Produktionspläne müssen in Echtzeit auf unvorhergesehene Ereignisse wie Maschinenstillstände oder Störungen in der Lieferkette reagieren können, was hohe Anforderungen an die Flexibilität von KI-Systemen stellt. Auch die Akzeptanz innerhalb der Belegschaft spielt eine entscheidende Rolle – sowohl Mitarbeitende als auch Führungskräfte begegnen KI-basierten Entscheidungen häufig mit Skepsis oder Unsicherheit. Schließlich muss die Skalierbarkeit der eingesetzten Lösungen gewährleistet sein, damit diese auch bei steigender Komplexität der Produktionsumgebungen effektiv und zuverlässig funktionieren.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet entscheidende Vorteile für die industrielle Produktion, insbesondere im Umgang mit heterogenen Datenquellen aus ERP-, MES- und SCADA-Systemen. KI-Systeme ermöglichen präzisere Bedarfsprognosen auf Basis historischer Daten und optimieren die Zuweisung von Maschinen, Materialien und Personal. Sie reagieren in Echtzeit auf Störungen oder Lieferverzögerungen und passen Produktionspläne dynamisch an. Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert auch Kosten durch kürzere Produktionszeiten und geringere Lagerbestände. Um die Skalierbarkeit und Akzeptanz sicherzustellen, ist es jedoch entscheidend, transparente und nachvollziehbare KI-Lösungen einzuführen.
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