Wie KI aus der Pilotfalle in die industrielle Skalierung kommt
KI ist gesetzt – Skalierung nicht. Der Kyndryl Readiness Report 2025 zeigt: Deutschlands Industrie investiert – doch Skalierung scheitert oft am Fundament. Drei Hebel, wie Werke und Logistikzentren den Sprung schaffen.
Raus aus der Pilotfalle: Wie KI in Smart Production & Logistics skaliert
Kyndryl
KI zwischen Erwartungsdruck und Realität
Deutschlands Werke und Logistikzentren stehen unter
doppeltem Druck: Künstliche Intelligenz soll kurzfristig Effizienz, Qualität
und Stabilität erhöhen, gleichzeitig wachsen die Anforderungen an Datenhoheit,
Resilienz und Compliance.
Der Kyndryl Readiness Report 2025 macht diese Spannung
deutlich: 90 Prozent der
deutschen Unternehmen erwarten, dass KI etablierte Jobs bereits in den
kommenden zwölf Monaten grundlegend verändert. Gleichzeitig fühlen sich nur
26 Prozent ausreichend auf
externe Risiken vorbereitet. Hinzu kommen geopolitische Unsicherheiten und
regulatorische Vorgaben: 81 Prozent
äußern Sorgen zur
Datenspeicherung in globalen Cloud‑Umgebungen, 66 Prozent
haben ihre Cloud‑Strategie bereits angepasst.
Während der Hunger nach KI‑Lösungen ungebrochen ist, steigt
der wirtschaftliche Druck. 62 Prozent
der Befragten berichten von zunehmenden ROI‑Anforderungen – dennoch kommen viele Initiativen nicht über die
Pilotphase hinaus.
Skalierung beginnt nicht beim Use Case
Für Smart Production & Logistics bedeutet das:
Skalierung beginnt nicht mit dem nächsten KI‑Modell, sondern mit dem Fundament.
Entscheidend sind integrierte Daten‑ und Prozessketten über Shopfloor,
Instandhaltung, Qualitätsprüfung und Supply Chain hinweg.
Zentral ist dabei eine saubere IT/OT‑Kopplung. Maschinen‑,
Sensor‑ und Steuerungsdaten aus der operativen Ebene (OT) müssen in Echtzeit,
standardisiert und sicher in übergeordnete IT‑Systeme wie MES, ERP oder
Analytics‑Plattformen integriert werden. Ergänzt um resiliente Netz‑ und Edge‑Strukturen
sowie klare Governance‑Modelle wird KI vom punktuellen Assistenten zum
operativen Taktgeber – mit messbaren Effekten auf Durchlaufzeiten,
Ausschussquoten und Anlagenverfügbarkeit.
Drei Muster aus der Praxis
Wie sich KI jenseits von Piloten skalieren lässt, zeigen
drei typische Anwendungsmuster:
- Qualitätssicherung in der Produktion:
KI‑gestützte Modelle erkennen Prozessanomalien frühzeitig – etwa durch die
Analyse akustischer Signale direkt aus der Fertigungslinie. Fehler lassen sich
identifizieren, bevor sie Ausschuss oder Stillstände verursachen.
- Mehr Auskunftsfähigkeit in der Logistik:
In der Logistik verbessert Generative AI die Transparenz spürbar. Ein Third‑Party‑Logistics‑Anbieter
entwickelte gemeinsam mit Kyndryl innerhalb weniger Wochen einen Prototyp, der
Anfragen in natürlicher Sprache automatisiert in Datenbankabfragen übersetzt
und Reporting‑ sowie Serviceprozesse entlastet.
- Transparenz in globalen Fertigungsnetzwerken:
In komplexen Multi‑Plant‑Umgebungen liefern KI‑gestützte Echtzeit‑Insights neue
Transparenz. Störungen lassen sich schneller identifizieren, Abhängigkeiten
zwischen Standorten besser verstehen und Produktionsnetzwerke gezielter
steuern.
SAP als Beschleuniger
Ein zentraler Enabler für skalierbare KI bleibt SAP. Als
RISE‑with‑SAP‑Partner unterstützt Kyndryl Unternehmen bei der Migration auf SAP
S/4HANA Cloud Private Edition – von der Beratung über die Umsetzung bis hin zu
Managed Services.
Für den Clean‑Core‑Ansatz kommen zunehmend agentische KI‑Werkzeuge
zum Einsatz. In Zusammenarbeit mit Nova Intelligence lassen sich Dokumentation,
Analyse, Modernisierung und Tests von Custom Code deutlich beschleunigen und
Transformationen planbarer gestalten.
Fazit
Wer 2026 in Smart Production & Logistics mit KI führen
will, muss die Pilotfalle verlassen. Der Schlüssel liegt in belastbaren Daten‑,
Integrations‑ und Governance‑Schichten – und im gezielten Einsatz von KI dort,
wo sie entlang der Wertschöpfungskette nachweisbaren wirtschaftlichen Mehrwert
liefert.
