Der AI Co-Pilot in der Industrie: Wie vier KI-Typen die Produktion neu definieren

Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Buzzword – sie ist dabei, die industrielle Produktion grundlegend zu transformieren. Doch KI ist nicht gleich KI. Wer die Unterschiede zwischen den vier zentralen KI-Ansätzen kennt – deskriptiv, prädiktiv, generativ und präskriptiv – kann sie gezielt einsetzen und echten Mehrwert schaffen.

Gerade für Fach- und Führungskräfte in der Industrie, wie Produktionsverantwortliche, Prozessspezialisten oder Absolvent:innen mit Fokus auf „Industrie 4.0“, ist dieses Wissen essenziell. Denn sie sind die Architekt:innen des digitalen Wandels.

KI (künstliche Intelligenz) - was kann Sie schon und wo geht die Reise hin?

1. Deskriptive KI – Rückblick mit Erkenntnisgewinn

• Zweck: Analyse und Visualisierung vergangener Ereignisse

• Technologien: Dashboards, Datenaggregation, Visual Analytics

• Typische Rollen: Business Analysts, BI-Expert:innen, Prozessverantwortliche

Deskriptive KI hilft dabei, historische Daten zu strukturieren und verständlich aufzubereiten. Sie beantwortet die Frage: „Was ist passiert – und warum?“

Praxisbeispiel: Bei Bosch werden Qualitätsdaten aus der ABS-Produktion analysiert. Das Ergebnis: 15 % weniger Ausschuss und eine 92 %ige Genauigkeit bei der Erkennung von Qualitätsabweichungen. Möglich machen das Sensoren, die Maschinendaten in Echtzeit erfassen, kombiniert mit intelligenter Visualisierung und Analyse.

2. Prädiktive KI – Der Blick in die Zukunft

• Zweck: Prognose zukünftiger Entwicklungen

• Technologien: Machine Learning, Zeitreihenanalysen, Regressionsmodelle

• Typische Rollen: Data Scientists, Instandhaltungsplaner:innen, Produktionsstrateg:innen

Prädiktive KI erkennt Muster in historischen Daten und leitet daraus Vorhersagen ab – etwa zu Maschinenausfällen oder Nachfrageschwankungen.

Praxisbeispiel: Georgia-Pacific nutzt KI zur Vorhersage von Maschinenausfällen – mit dem Ergebnis: 30 % weniger ungeplante Stillstände. Die Modelle analysieren Sensordaten wie Vibrationen oder Temperaturen und ermöglichen eine vorausschauende Wartung.

3. Generative KI – Wissen verständlich machen

• Zweck: Automatisierte Erstellung von Inhalten auf Basis von Daten

• Technologien: Large Language Models (LLMs), Natural Language Generation

• Typische Rollen: Technische Redakteur:innen, KI-Trainer:innen, Wirtschaftsinformatiker:innen

Generative KI übersetzt komplexe Daten in verständliche Texte, Berichte oder Anleitungen – und macht so verborgenes Wissen zugänglich.

Praxisbeispiel: Siemens Gamesa setzt generative KI ein, um Arbeitsanweisungen in der Rotorblattfertigung zu automatisieren. Das Resultat: 25 % weniger Fehler und ein ROI in unter 2,5 Jahren. Die KI erstellt auf Basis von Prozessdaten automatisch verständliche Dokumentationen.

4. Präskriptive KI – Von der Analyse zur Handlung

• Zweck: Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen

• Technologien: Optimierungsalgorithmen, Simulation, Reinforcement Learning

• Typische Rollen: Produktionsleiter:innen, Data Engineers, Operations Research Experts

Präskriptive KI geht noch einen Schritt weiter: Sie schlägt konkrete Massnahmen vor – etwa zur Schichtplanung oder Materialdisposition.

Praxisbeispiel: Continental Tires nutzt präskriptive KI zur Produktionsplanung über 20 Werke hinweg. Das Ergebnis: Weniger Engpässe, bessere Ressourcennutzung. Die KI simuliert Szenarien und bewertet diese nach Effizienz, Kosten und Zeit.

Der AI Co-Pilot – Wenn KI mitdenkt

Erst das Zusammenspiel aller vier KI-Typen macht den „AI Co-Piloten“ möglich – ein intelligentes Assistenzsystem, das:

• Daten analysiert (deskriptiv)

• Entwicklungen vorhersagt (prädiktiv)

• Wissen verständlich aufbereitet (generativ)

• Handlungsempfehlungen gibt (präskriptiv)

Was kommt als Nächstes?

• Explainable AI wird zum Standard: Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein

• Human-in-the-Loop-Modelle fördern Vertrauen und Akzeptanz

• Edge-KI bringt Intelligenz direkt an die Maschine

• Neue Rollenbilder entstehen: Vom klassischen Produktionsleiter zum „AI-enabled Decision Maker“

Weiterbildung als Schlüssel zur KI-Kompetenz

Die hier beschriebenen Technologien sind keine Zukunftsmusik – sie sind bereits Realität. Wer sich heute für eine Weiterbildung in Bereichen wie:

• Produktionsleiter / Produktionsleiterin Industrie (Höhere Fachprüfung)

• Prozessfachmann / Prozessfachfrau (Fachausweis)

• Diplom Betriebswirtschafter HF mit Fokus "Prozessmanagement"

• Diplom Betriebswirtschafter HF mit Fokus „Wirtschaftsinformatik und Industrie 4.0“

• Diplom Wirtschaftsinformatiker HF mit Schwerpunkt „Industrie 4.0“

entscheidet, sollte KI nicht nur als Tool, sondern als strategisches Instrument verstehen. Die Fähigkeit, KI-Potenziale zu erkennen, Projekte zu gestalten und Innovationen umzusetzen, wird zur Schlüsselkompetenz der Industrie von morgen.

Deshalb setzt NextLevel.college in seinen Weiterbildungen gezielt auf Digitalisierung und Transformation – damit aus Wissen echte Umsetzungskraft wird.