Engineering und Produktion neu denken - Wie sich Qualität und Produktivität durch KI gezielt steigern lassen
28.07.2026
Künstliche Intelligenz gilt als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien für die industrielle Produktion. Doch wie lassen sich die Potenziale konkret nutzen? Welche Anwendungen schaffen bereits heute messbaren Mehrwert? Und welche Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen, um KI erfolgreich einzusetzen?
Diesen Fragen widmete sich das Webinar "Null-Fehler-Produktion erfolgreich umsetzen" unserer Reihe "Transformation. Im Dialog.". Im Dialog. mit dem Schwerpunkt Produktion. Die Referenten Sebastian Maier vom Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik (IGCV) sowie Frank Thurner, Geschäftsführer der Contech Software & Engineering GmbH, zeigten anhand praxisnaher Beispiele, wie KI die Produktentwicklung, Prozessplanung und Qualitätssicherung verändert. Dabei wurde deutlich: Der wirtschaftliche Nutzen entsteht nicht durch die Technologie allein, sondern durch das Zusammenspiel von Engineering-Know-how, Datenqualität und intelligenten Modellen.
Mehr als Chatbots und Sprachmodelle
Wenn von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, denken viele Menschen zunächst immer noch an ChatGPT oder andere generative KI-Systeme. In der industriellen Praxis reicht das Anwendungsspektrum jedoch deutlich weiter.
Sebastian Maier zeigte, dass bereits klassische Machine-Learning-Verfahren einen hohen wirtschaftlichen Nutzen erzeugen. Sie helfen dabei, Anomalien in Produktionsprozessen frühzeitig zu erkennen, Qualitätsmerkmale vorherzusagen oder Fehler automatisiert zu identifizieren. Gleichzeitig entwickelt sich mit KI-Agenten eine neue Generation intelligenter Systeme. Sie können künftig Anforderungen analysieren, Produktvarianten erzeugen, deren Fertigbarkeit bewerten und sogar die zu erwartenden Produktionskosten berechnen. Damit wächst die KI vom Analysewerkzeug zu einem aktiven Unterstützer im Entwicklungs- und Engineering-Prozess.
Von der Anforderung zum fertigen Bauteil
Besonders deutlich wird das Potenzial der KI im Bereich Produktentwicklung und Prozessplanung. Künftig könnten KI-Agenten nicht nur CAD-Modelle generieren, sondern gleichzeitig physikalische Zusammenhänge, Fertigungsrestriktionen und wirtschaftliche Aspekte berücksichtigen.
Dies dürfte den klassischen Ablauf, bei dem zunächst ein Produkt entwickelt und anschließend dessen Herstellbarkeit geprüft wird, grundlegend verändern. Stattdessen könnte ein iterativer Prozess entstehen, bei dem Design, Fertigbarkeit und Kosten bereits in frühen Entwicklungsphasen gemeinsam optimiert werden.
Digitale Zwillinge und Simulationsumgebungen spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen es, virtuelle Varianten zu testen, Prozesse zu simulieren und KI-Modelle unter realitätsnahen Bedingungen zu trainieren, lange bevor ein physischer Prototyp entsteht.
Unternehmenswissen intelligent nutzbar machen
Neben produktionsnahen Anwendungen eröffnet KI auch neue Möglichkeiten im Wissensmanagement. Mithilfe sogenannter Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) können Sprachmodelle auf interne Dokumentationen, Richtlinien oder technische Informationen zugreifen.
Anstatt zeitaufwändig verschiedene Datenquellen zu durchsuchen, erhalten Mitarbeitende konkrete Antworten auf ihre Fragen – inklusive Verweis auf die zugrunde liegenden Dokumente. Dadurch wird vorhandenes Wissen schneller verfügbar und kann gleichzeitig als Grundlage für weitere KI-Anwendungen dienen.
Qualität vorhersagen statt Fehler finden
Während viele KI-Anwendungen noch Forschungscharakter besitzen, sind andere längst in der industriellen Praxis angekommen. Ein besonders relevantes Beispiel ist Predictive Quality.
Dabei werden Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Umgebungsbedingungen und Produktqualität analysiert. Auf dieser Basis lässt sich bereits während der Produktion vorhersagen, welche Qualität ein Bauteil erreichen wird und welche Einstellungen erforderlich sind, um definierte Qualitätsziele sicher einzuhalten.
Frank Thurner zeigte anhand von Anwendungen aus dem Laserschweißen auf, wie sich Produktmerkmale, Prozessparameter und Einflussgrößen miteinander verknüpfen lassen. Das Ziel besteht darin, Qualität nicht erst nachträglich zu kontrollieren, sondern aktiv zu steuern. Dadurch verändert sich die Rolle der Qualitätssicherung grundlegend. Aus einer nachgelagerten Prüfaufgabe wird eine kontinuierliche Regelgröße innerhalb des Produktionsprozesses.
Smart Data statt Big Data
Ein weiterer gemeinsamer Nenner beider Vorträge war die Bedeutung der Datenqualität. Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit möglichst großen Datenmengen, sondern mit den richtigen Daten.
Bevor KI-Modelle entwickelt werden, müssen Unternehmen also verstehen, welche Qualitätsmerkmale relevant sind, welche Einflussgrößen berücksichtigt werden müssen und welche Daten tatsächlich einen Beitrag zur Problemlösung leisten. Frank Thurner bezeichnete diesen Ansatz als „Engineering first“. Nicht die Daten bestimmen den Prozess, sondern die Anforderungen des Produkts und die Kenntnisse der Fachleute. Erst auf dieser Grundlage können belastbare Modelle entstehen, die nachvollziehbare Ergebnisse liefern und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.
Qualität in Echtzeit steuern
Moderne KI-Systeme gehen inzwischen weit über klassische Vorhersagen hinaus. Sie erkennen Abweichungen frühzeitig, überwachen Prozesszustände in Echtzeit und unterstützen Mitarbeitende mit konkreten Empfehlungen.
Anstatt Ausschuss erst am Ende einer Fertigungslinie zu entdecken, können Ursachen bereits während des Prozesses identifiziert werden. Systeme schlagen beispielsweise Anpassungen von Prozessparametern vor oder weisen auf ungewöhnliche Maschinenzustände hin.
Die Folge sind stabilere Prozesse, geringere Ausschussquoten und eine schnellere Industrialisierung neuer Produkte. Nach den im Webinar vorgestellten Erfahrungswerten lassen sich Entwicklungs- und Validierungszeiten deutlich reduzieren und die Zeit bis zur Serienreife erheblich verkürzen.
Der Mensch bleibt unverzichtbar
Trotz aller Fortschritte wurde im Webinar auch deutlich, dass KI das Engineering nicht ersetzt. Vielmehr steigt die Bedeutung von Fachkräften, die Prozesse verstehen, Qualitätsmerkmale definieren und die Ergebnisse intelligenter Systeme bewerten können.
KI liefert Prognosen, Handlungsempfehlungen und Optimierungsvorschläge. Die Verantwortung für die Interpretation, Bewertung und Umsetzung bleibt jedoch beim Menschen. Erfolgreiche Unternehmen werden deshalb nicht nur in Technologie investieren müssen, sondern auch in die Qualifizierung ihrer Mitarbeitenden.
Die vorgestellten Anwendungsbeispiele zeigen, dass künstliche Intelligenz längst mehr ist als ein Zukunftsthema. Insbesondere im Bereich Qualitätsmanagement, Prozessoptimierung und Produktionssteuerung entstehen bereits heute messbare wirtschaftliche Vorteile.
Gleichzeitig wurde deutlich, dass erfolgreiche KI-Anwendungen auf einem soliden Engineering-Fundament aufbauen. Wer relevante Einflussgrößen kennt, hochwertige Daten bereitstellt und Prozesse systematisch analysiert, schafft die Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz intelligenter Systeme.
Die Produktion der Zukunft entsteht damit nicht durch KI allein. Sie entsteht dort, wo Engineering-Kompetenz, Datenqualität und künstliche Intelligenz sinnvoll zusammenwirken.