Künstliche Intelligenz in der Industrie – Anwendungen, Sicherheit und Herausforderungen

Die moderne Industrie befindet sich durch künstliche Intelligenz (KI) in einem dynamischen Wandel. Unternehmen setzen KI in der Industrie zunehmend ein, um die Produktion zu optimieren, Prozesse zu automatisieren und Daten besser zu nutzen. Verfahren des maschinellen Lernens und Big-Data-Analysen eröffnen Fertigungsunternehmen völlig neue Möglichkeiten, Abläufe zu verbessern und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Gleichzeitig stellen sich Fragen zur Sicherheit solcher Lösungen – insbesondere im Kontext der Maschinensicherheit und aktueller Regelungen wie der Maschinenverordnung 2023/1230. Im Folgenden betrachten wir Einsatzfelder von KI im Industriesektor, die daraus entstehenden Vorteile sowie die Herausforderungen und Risiken, die diese technologische Revolution begleiten.

Anwendungsbereiche künstlicher Intelligenz in der Industrie

Künstliche Intelligenz wird in vielen Bereichen der Produktion und der Unternehmensführung eingesetzt. Dadurch erreicht die Industrieautomation ein neues Intelligenzniveau – Systeme können selbstständig aus Daten lernen und Entscheidungen in Echtzeit treffen. Nachfolgend sind ausgewählte Bereiche aufgeführt, in denen KI bereits heute messbare Ergebnisse liefert:

Diese Beispiele zeigen nur einen Teil der Möglichkeiten. Immer mehr Unternehmen investieren in KI-Lösungen, um die Produktivität und Flexibilität der Fertigung zu erhöhen. So können Modelle des maschinellen Lernens Hunderte von Prozessparametern in Echtzeit analysieren – erkennen sie eine Anomalie, kann das System die Maschineneinstellungen automatisch korrigieren oder den Service anfordern, bevor es zu einem schwerwiegenden Ausfall kommt. Andere Systeme lernen aus historischen Daten, wie eine Produktionslinie bei einem Sortimentswechsel optimal zu konfigurieren ist.

Vorteile der Einführung von KI im produzierenden Bereich

Die Implementierung künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld bringt zahlreiche geschäftliche und operative Vorteile mit sich:

• Höhere Produktivität und weniger Stillstände: Dank KI kommt es seltener zu ungeplanten Ausfällen, weil das System Anzeichen von Störungen frühzeitig erkennt. Optimierte Produktions- und Instandhaltungspläne minimieren Stillstandszeiten.
• Verbesserte Produktqualität: Automatische Inspektion und die Analyse von Prozessdaten ermöglichen es, Abweichungen vom Soll schneller zu erkennen. Weniger fehlerhafte Produkte bedeuten geringere Materialverluste und ein besseres Unternehmensimage.
• Senkung der Betriebskosten: KI-gestützte Industrieautomation reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen bei Routineaufgaben. Prozesse werden energieeffizienter – KI kann z. B. ungenutzte Geräte abschalten oder den Energieverbrauch optimieren.
• Mehr Flexibilität in der Produktion: KI-basierte Systeme passen sich schnell an Veränderungen an – etwa an schwankende Marktnachfrage oder Änderungen im Produktdesign. Das erleichtert die Individualisierung von Produkten und verkürzt die Reaktionszeit auf Trends.
• Bessere Arbeitssicherheit: KI kann nicht nur Risiken erzeugen, sondern auch die Sicherheit erhöhen. Ein Beispiel sind intelligente Überwachungssysteme, die gefährliche Situationen (wie die Annäherung eines Menschen an einen Roboter) erkennen und Notfallprozeduren auslösen. So trägt die Technologie zum Schutz der Beschäftigten bei.

All diese Vorteile führen zu einem Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die KI einsetzen, können schneller und kostengünstiger produzieren – bei gleichbleibender oder sogar höherer Qualität. Zusätzlich unterstützt ein effizientes Daten- und Prozessmanagement bessere strategische Entscheidungen. Es ist jedoch zu beachten, dass das Ausmaß der Vorteile von einer korrekten Implementierung abhängt – dafür sind Investitionen nicht nur in Hardware und Software erforderlich, sondern auch in die Schulung des Personals und die Anpassung der Organisation an neue Arbeitsmethoden.

Herausforderungen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz in der Industrie

Trotz des enormen Potenzials ist die Einführung von KI in Fabriken und Produktionsbetrieben mit zahlreichen Herausforderungen verbunden:

• Hohe Kosten und Return on Investment: Die Entwicklung und das Training von KI-Modellen können teuer sein, insbesondere wenn sie spezifische industrielle Prozesse betreffen. Die Anschaffung von Sensorik, IT-Infrastruktur sowie die Arbeit von KI-Spezialisten sind erhebliche Kostenfaktoren. Bei Nischen- oder Einzelprozessen sind klassische Algorithmen und Automatisierung mitunter günstiger und wirtschaftlicher als umfassende KI-Lösungen.
• Datenverfügbarkeit und Datenqualität: Leistungsfähige KI-Modelle benötigen große Datenmengen in ausreichender Qualität. In Betrieben, die erst mit der Digitalisierung beginnen, sind Daten häufig unvollständig oder verteilt. Oft ist zunächst eine Modernisierung des Maschinenparks (Nachrüstung von Sensoren, SCADA-Systemen) sowie die Integration unterschiedlicher Informationsquellen erforderlich, bevor IT- oder Engineering-Abteilungen die Daten für das Training der Modelle aufbereiten können.
• Mangel an Fachkräften: Der Aufbau und Betrieb von KI-Systemen erfordert Kompetenzen an der Schnittstelle von IT und Engineering. Auf dem Arbeitsmarkt fehlen erfahrene Experten, die sich sowohl mit Machine Learning als auch mit den Besonderheiten industrieller Prozesse auskennen. Unternehmen müssen in die Qualifizierung der Belegschaft investieren oder externe Spezialisten (Outsourcing) mit entsprechendem Know-how hinzuziehen.
• Integration in bestehende Prozesse: Die Einführung von KI ist nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch der Anpassung an bestehende Abläufe. Ein KI-System muss mit Maschinen und Menschen in der Produktion reibungslos zusammenarbeiten.
• Technologische Grenzen: Nicht jede industrielle Aufgabe eignet sich für eine Lösung mit KI-Methoden. Viele Prozesse folgen klar definierten physikalischen oder logischen Regeln – dort bewähren sich klassische Regelungs- und Steuerungsalgorithmen hervorragend. KI spielt ihre Stärken vor allem dort aus, wo ein Prozess komplex, variabel oder mit klassischen Methoden schwer zu modellieren ist. Andernfalls kann der Einsatz von KI keinen nennenswerten Vorteil gegenüber einer einfacheren Lösung bringen, dafür aber unnötige Komplexität einführen.
• Akzeptanz und Wandel der Arbeitskultur: Die Einführung intelligenter Systeme ist häufig mit Sorgen der Belegschaft um Arbeitsplätze oder veränderte Aufgaben verbunden. Erforderlich sind passende Schulungen und der Aufbau eines Verständnisses dafür, dass KI ein unterstützendes Werkzeug ist und keine Bedrohung. Unternehmen, die den menschlichen Faktor ausblenden, können auf Widerstand gegenüber der neuen Technologie stoßen, was deren wirksame Nutzung erschwert.

Wer diese Herausforderungen frühzeitig erkennt, kann die Einführung entsprechend planen. Häufig wird empfohlen, zunächst ein Pilotprojekt in kleinerem Umfang zu starten, Erkenntnisse zu gewinnen und KI erst danach breiter im gesamten Unternehmen zu implementieren. So lassen sich reale Kosten und Nutzen besser abschätzen und die Systemintegration ausarbeiten, bevor sie für die Kernprozesse kritisch wird.

Maschinensicherheit und KI – Regulierung und bewährte Praxis

Die Integration künstlicher Intelligenz in Maschinen und Produktionsanlagen erfordert besondere Aufmerksamkeit für die Sicherheit. Klassische Maschinen arbeiten nach vorab programmierten Abläufen, während KI-Systeme Entscheidungen auf Basis von Daten autonom treffen können. Daraus ergibt sich die Frage: Sind KI-gesteuerte Maschinen ebenso sicher wie klassische? Der Gesetzgeber hat dieses Thema erkannt – ein Beleg dafür ist die Verordnung (EU) 2023/1230 über Maschinen (die sogenannte neue Maschinenverordnung).

Die neuen Vorschriften, die ab 2027 die derzeitige Maschinenrichtlinie 2006/42/EG ersetzen, berücksichtigen unter anderem Risiken aus der Digitalisierung und dem Einsatz von KI-Systemen. Maschinen mit Komponenten künstlicher Intelligenz müssen zusätzliche Anforderungen an die Sicherheit und die Konformitätsbewertung erfüllen, um den Schutz der Nutzer zu gewährleisten. In der Praxis bedeutet das, dass der Hersteller einer solchen „intelligenten“ Maschine eine erweiterte Risikobeurteilung durchführen muss, die auch atypische Szenarien des Algorithmusverhaltens einbezieht. Außerdem ist sicherzustellen, dass das KI-System die Funktion der Maschine nicht eigenständig in einer Weise verändern kann, die Bediener oder Umgebung gefährdet.

Die Verordnung 2023/1230 führt außerdem den Begriff der Hochrisikomaschinen ein – das sind Gerätekategorien, die aufgrund potenzieller Gefährdungen (z. B. durch autonomes Verhalten) eine zusätzliche Zertifizierung durch eine unabhängige Stelle erfordern. Das betrifft u. a. autonome mobile Maschinen oder kollaborative Industrieroboter. In diesen Fällen reicht eine eigenständige Konformitätserklärung des Herstellers nicht mehr aus; erforderlich sind die externe Einbindung einer notifizierten Stelle sowie Prüfungen, die die Einhaltung verschärfter Normen bestätigen. Erwähnenswert ist auch, dass die Definition des sogenannten „Sicherheitsbauteils“ erweitert wurde – sie umfasst nun nicht nur physische Geräte (z. B. Not-Halt-Einrichtungen), sondern auch digitale Komponenten und Software. Das bedeutet, dass z. B. ein System zur Überwachung von Sicherheitsbereichen mit KI denselben Status hat wie eine mechanische Schutzeinrichtung oder ein Lichtvorhang.

Der Einsatz von KI in der Industrie findet damit nicht in einem rechtsfreien Raum statt – im Gegenteil: Er wird von den Regulierungsbehörden aufmerksam beobachtet. Ziel dieser Maßnahmen ist, dass Innovationen Hand in Hand mit der Sicherheit von Beschäftigten und Verbraucherinnen und Verbrauchern gehen. Die gute Nachricht: Wenn ein Unternehmen strenge Sicherheitsanforderungen erfüllt, stärkt es zugleich das Vertrauen in seine Produkte und Dienstleistungen. Die CE-Zertifizierung von Maschinen mit fortschrittlichen Steuerungssystemen wird zum Nachweis, dass sich auch im KI-Zeitalter ein hohes Sicherheitsniveau gewährleisten lässt.

Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie

Neben den Herausforderungen bei der Einführung gibt es auch bestimmte Risiken, die mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in industriellen Umgebungen verbunden sind. Diese sollten erkannt und überwacht werden, um ihnen rechtzeitig entgegenzuwirken:

• Unvorhersehbares Systemverhalten: KI basiert auf Daten und Statistik – das bedeutet, dass sie in atypischen Situationen unerwartete Entscheidungen treffen kann. Ein Fehler im Algorithmus oder in den Eingangsdaten kann zu einem gefährlichen Maschinenverhalten führen (z. B. zu einer falschen Roboterbewegung). Deshalb ist es wichtig, dass jede KI-gestützte Maschine über klassische Schutzeinrichtungen verfügt – wie etwa einen Not-Halt oder Mechanismen zur manuellen Kontrolle, mit denen die Bedienperson die Anlage sofort stoppen kann.
• Softwarefehler und Updates: KI-Software benötigt regelmäßige Updates und Korrekturen. Eine neue Version des Algorithmus kann unbeabsichtigte Nebenwirkungen mit sich bringen. Wenn die Verfahren der Software-Qualitätssicherung versagen, kann die aktualisierte Maschine unerwünscht reagieren, obwohl die vorherige Version korrekt funktionierte. Daher die Empfehlung, vor dem Einspielen von Updates Tests durchzuführen, die reale Betriebsbedingungen simulieren.
• Angriffe durch Datenmanipulation: KI lässt sich „täuschen“, indem ihr manipulierte Daten zugeführt werden. In der industriellen Praxis ist das gezielte Stören von Sensorsignalen oder das Einspeisen falscher Informationen in den Algorithmus eine reale Gefahr – mit möglichen unerwünschten Reaktionen (z. B. Produktionsunterbrechung oder ausbleibende Reaktion auf eine tatsächliche Gefahr). Deshalb sollten bei der Auslegung von KI-Systemen Mechanismen zur Anomalieerkennung und zur Filterung von Eingangsdaten berücksichtigt werden.
• Abhängigkeit von Technologieanbietern: Viele Unternehmen nutzen externe Anbieter von KI-Systemen oder Cloud-Plattformen zur Datenanalyse. Daraus entsteht das Risiko einer Abhängigkeit von „Black-Box“-Technologien, deren Funktionsweise nicht vollständig verstanden wird. Wenn der Anbieter den Support einstellt oder ungünstige Bedingungen diktiert, kann das für das Unternehmen problematisch werden. Kritische Prozesse sollten daher auf transparenten Lösungen basieren, und das Know-how dazu sollte schrittweise im Unternehmen aufgebaut werden.
• Auswirkungen auf Beschäftigte: KI-basierte Automatisierung kann zu Stellenabbau oder zu Veränderungen von Tätigkeitsprofilen führen. Das ist ein Risiko sozialer Natur – wenn ein Unternehmen nicht für Umschulung und Qualifizierung sorgt, wird KI ausschließlich als Bedrohung für Arbeitsplätze wahrgenommen. Das wirkt sich negativ auf die Stimmung und die Bereitschaft der Belegschaft aus, bei der Einführung neuer Technologien mitzuwirken.

All diese Risiken machen deutlich, dass gegenüber KI das Prinzip des begrenzten Vertrauens erforderlich ist. Das bedeutet: Selbst wenn ein System autonom arbeitet, sollte das Unternehmen eine Aufsicht darüber etablieren. Regelmäßige Risikoanalysen und die Überprüfung von KI-Entscheidungen (insbesondere in kritischen Anwendungen) helfen, mögliche Unregelmäßigkeiten frühzeitig zu erkennen. In der Praxis wird häufig der Ansatz „human-in-the-loop“ eingesetzt – also die Einbindung des Menschen als Kontrollinstanz für zentrale Entscheidungen, bis die KI ihre Zuverlässigkeit über einen längeren Zeitraum nachgewiesen hat.

Cybersicherheit und künstliche Intelligenz in der Industrie

Die zunehmende Nutzung von KI bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Industrieanlagen werden immer stärker digitalisiert und vernetzt – Maschinen, IoT-Sensoren, SCADA-Systeme und KI-Plattformen tauschen Daten innerhalb der Fabrik aus und häufig auch mit der Cloud. Dadurch vergrößert sich die potenzielle Angriffsfläche für Cyberkriminelle. Zu den Bedrohungen gehören u. a.:

• Ransomware-Angriffe und Produktionssabotage: Kriminelle können versuchen, das Werksnetz mit Schadsoftware zu infizieren, um die Kontrolle über Steuerungssysteme zu übernehmen oder diese zu verschlüsseln. Wenn KI zentrale Prozesse steuert, können die Folgen eines erfolgreichen Angriffs gravierend sein – von Stillständen über Geräteschäden bis hin zur Massenproduktion fehlerhafter Produkte. Deshalb ist es so wichtig, bewährte Cybersecurity-Standards in der industriellen Automatisierung einzuhalten (z. B. Normen aus der IEC 62443-Familie) sowie das OT-Netz (Operational Technology) zu segmentieren, um Produktionssysteme vom Internet zu trennen.
• Diebstahl von Daten und geistigem Eigentum: KI-Systeme lernen auf Basis von Produktionsdaten, die sensible Informationen über technologische Prozesse oder Rezepturen enthalten können. Gestohlene Daten können der Konkurrenz oder der Industriespionage dienen. Die Einführung starker Schutzmechanismen (Verschlüsselung der Kommunikation, mehrstufige Zugriffsauthentifizierung, Netzwerkmonitoring) ist im Zeitalter von Industrie 4.0 unverzichtbar.
• Manipulation von KI-Modellen: Ein fortgeschrittener Angriffsvektor ist der Versuch, das KI-Modell selbst zu beeinflussen – z. B. durch „Vergiften“ in der Trainingsphase mit fehlerhaften Daten. Das kann dazu führen, dass das Modell falsche Muster erlernt und anschließend falsche Entscheidungen trifft. Diese Art von Bedrohung erfordert einen sehr bewussten Umgang mit dem Modelltraining: Trainingsdaten müssen geschützt und ihre Integrität überprüft werden.
• Einsatz von KI durch Angreifer: Künstliche Intelligenz ist ein zweischneidiges Schwert – sie hilft beim Schutz von Systemen, wird aber auch von Hackern genutzt. So erleichtert KI beispielsweise das Erstellen überzeugender Phishing-Nachrichten oder das Auffinden von Sicherheitslücken. Gegenmaßnahmen sind der Einsatz ebenso fortschrittlicher Werkzeuge auf Seiten der Verteidiger, z. B. Intrusion-Detection-Systeme auf Basis von Machine Learning, die den Netzwerkverkehr auf Anomalien analysieren.

Für Industrieunternehmen bedeutet das, dass die KI-Strategie mit der Cybersecurity-Strategie verzahnt werden muss. Jede neue KI-basierte Komponente sollte eine IT-Sicherheitsbewertung durchlaufen. Außerdem ist es sinnvoll, dass die für OT verantwortlichen Teams eng mit den IT-Sicherheitsabteilungen zusammenarbeiten – eine Kultur der sicheren Entwicklung (DevSecOps) sollte auch KI-Projekte einschließen. Nur dann schwächen Innovationen die Sicherheit des gesamten Unternehmens nicht, sondern stärken sie.

Fragen vor der Einführung von KI im Produktionsprozess

Bevor du den Vertrag für das erste Pilotprojekt unterschreibst, beantworte dir selbst – und dem Team – mindestens fünf zentrale Fragen. Bleibt auch nur eine davon ohne klare, positive Antwort, solltest du mit der Investition warten und die Vorbereitungslücke schließen.

1. Verfüge ich über ausreichend gute Daten, um Modelle zu trainieren?
   Daten müssen konsistent, vollständig und beschrieben sein. Fehlt eine Messhistorie oder gibt es häufige Lücken in den Aufzeichnungen, wird das Modell keine brauchbaren Regeln lernen.
2. Welche konkreten Geschäftsziele und KPIs will ich mit KI erreichen?
   Definiere einen messbaren Effekt – z. B. die Reduzierung der Stillstandszeit um 20 % oder die Erhöhung des OEE -Werts um 5 pp. Ohne klares Ziel ist es schwer, den Projekterfolg zu bewerten und den ROI zu berechnen.
3. Erfüllen meine Maschinen und Linien nach der KI-Integration die Anforderungen der Verordnung 2023/1230?
   Stelle sicher, dass die Sicherheitssysteme – sowohl hardware- als auch softwareseitig – weiterhin mit künftigen Normen konform sind und dass du einen Zertifizierungsplan für CE von Maschinen nach Modifikationen hast.
4. Wie minimiere ich das Risiko von Cyberangriffen auf KI-Lösungen?
   Plane Netzwerksegmentierung, mehrstufige Authentifizierung und Anomalie-Monitoring. Denke daran, dass Angreifer versuchen können, Modelle mit falschen Daten zu „vergiften“.
5. Ist die Organisation kulturell bereit für die Veränderung?
   Prüfe, ob Bediener, Instandhaltung und Management die Rolle von KI verstehen, wissen, wie man damit arbeitet, und keine Angst vor Arbeitsplatzverlust haben. Ohne das wird selbst die beste Technologie nicht die erwarteten Vorteile bringen.

Antworten mit ja auf alle Fragen bedeuten grünes Licht für den Start des Pilotprojekts. Wenn eines der Themen weiterhin Zweifel aufwirft, plane das Schließen der Lücken – bevor der Algorithmus das Steuer über deine Produktionslinie übernimmt.

Zukunft: KI als Standard in der Industrie?

Trotz der genannten Herausforderungen und Risiken scheint die Entwicklungsrichtung der Industrie klar: Künstliche Intelligenz in der Industrie wird mit der Zeit so selbstverständlich werden wie Automatisierung oder Robotik. Schon heute stützen einige als „Smart Factory“ bezeichnete Werke die meisten Entscheidungen auf Datenanalysen und intelligente Algorithmen. In Zukunft ist mit einer weiteren Verbesserung dieser Technologien zu rechnen: KI-Modelle werden spezialisierter (z. B. für sehr eng abgegrenzte technologische Operationen) und zugleich dank Tools wie AutoML oder fertigen Cloud-Services leichter einzuführen.

Ein nächster Schritt könnte die breite Einführung von digitalen Zwillingen sein – präzisen digitalen Modellen von Produktionslinien oder ganzen Fabriken, die fortlaufend mit realen Daten gespeist werden. Eine KI, die auf einem solchen „Zwilling“ arbeitet, kann unterschiedliche Optimierungsszenarien testen, ohne die reale Produktion zu gefährden. Dieser Ansatz kann die Konstruktion und den Bau von Maschinen grundlegend verändern, indem er die Zeit von der Idee bis zur Inbetriebnahme verkürzt – durch Simulationen und das automatische Finden der besten Konstruktionslösungen.

Auch der menschliche Faktor darf nicht vergessen werden. Das Konzept Industrie 5.0 setzt auf eine harmonische Zusammenarbeit von Menschen mit Robotern und KI, sodass Technologie Kreativität und Fähigkeiten des Menschen unterstützt, statt ihn nur zu ersetzen. In diesem Zukunftsbild wird der Maschinenbediener zu einer Art „Pilot“, der eine Flotte intelligenter Geräte überwacht, während routinemäßige und gefährliche Arbeiten überwiegend von autonomen Systemen ausgeführt werden. Der Mensch kann sich stärker auf Überwachung, Planung und die kontinuierliche Verbesserung von Prozessen konzentrieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial, die Industrie weiter zu verändern – die Effizienz zu steigern, die Sicherheit zu verbessern und eine nachhaltige Entwicklung zu fördern. Entscheidend ist jedoch ein bewusstes und verantwortungsvolles Vorgehen bei der Einführung. Unternehmen, die bereits jetzt in KI investieren und den Sicherheitsaspekt (sowohl physisch als auch digital) im Blick behalten, verschaffen sich einen Vorsprung und bereiten sich besser auf die kommende Zukunft vor. Künstliche Intelligenz in der Industrie ist kein kurzfristiger Trend, sondern das Fundament der nächsten industriellen Ära – es lohnt sich daher, sie näher kennenzulernen und zu lernen, sicher mit ihr zusammenzuarbeiten.