Wie Künstliche Intelligenz Ressourcenschonung und Circular Economy im Mittelstand voranbringt – Interview mit Matthias Graf
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Herr Graf, angesichts der aktuellen Wirtschaftskrise, welche Rolle spielt das Thema KI zurzeit aus Ihrer Sicht in der Industrie?
Wir sehen derzeit eine schwierige Situation in der Wirtschaft: Es geht um die Existenz ganzer Standorte, und besonders kleine und mittlere Unternehmen spüren die Auswirkungen in der Lieferkette deutlich. Vor diesem Hintergrund kann KI eine wertvolle Unterstützung bieten – sei es in der Produktentwicklung, im Vertrieb, bei der operativen Steuerung der Fertigung oder in der strategischen Zukunftsausrichtung.
Welche konkreten Anwendungen von KI sehen Sie heute bereits in produzierenden Unternehmen?
In produzierenden Unternehmen wird KI heute bereits in mehreren Bereichen der Wertschöpfung eingesetzt. Laut Fraunhofer-ISI nutzen rund 16 Prozent der Industriebetriebe KI direkt im Produktionsprozess, besonders bei der Überwachung und Wartung von Anlagen. Ein zentrales Beispiel ist Predictive Maintenance: Sensordaten aus Maschinen werden analysiert, um mögliche Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungen vorausschauend zu planen. Planungs-KI ist ein weiteres wichtiges Feld. Produktionsprozesse unterliegen zahlreichen Restriktionen und technischen Abhängigkeiten. Unzählige miteinander verknüpfte Teilentscheidungen sind zu treffen, um einen Produktionsplan aufzustellen. Viele Betriebe stecken viel zu viel menschliche Arbeitskraft, zumeist Facharbeitskraft, in die Lösung von Planungspuzzels. Eine KI kann das auf Knopfdruck erledigen und dabei auch noch den ressourceneffizientesten Produktionsplan finden. Der Mensch wird zum Planungsmanager, der die Vorgaben und Ziele definiert, die KI puzzelt im Hintergrund.
Ein weiteres wichtiges Anwendungsfeld ist die Qualitätskontrolle mittels Computer-Vision. KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme erkennen Qualitätsabweichungen – etwa Oberflächenfehler oder Montageprobleme – in Echtzeit und sind damit ein zentraler Baustein moderner Fertigungsprozesse.
Auch in der Robotik sorgt KI für mehr Flexibilität. Intelligente Roboter und Cobots können besser mit variierenden Bauteilen oder unvorhersehbaren Situationen umgehen und übernehmen zunehmend komplexere Aufgaben, etwa in der Montage.
Darüber hinaus kommen KI-Methoden in digitalen Zwillingen und in Forschung und Entwicklung zum Einsatz, um Produktionsprozesse zu simulieren, Parameter zu optimieren und Produktentwicklungen zu beschleunigen.
Künstliche Intelligenz wird zunehmend auch im Ressourcenmanagement eingesetzt – etwa bei der Analyse von Materialströmen oder in Recyclingprozessen. Welche Potenziale sehen Sie hier für eine stärker zirkuläre Wirtschaft?
Künstliche Intelligenz bietet im Ressourcenmanagement enorme Potenziale für mehr Zirkularität. Insbesondere in der Lieferkette können KI-Systeme dazu beitragen, Supply Chains resilienter und selbstoptimierend zu gestalten. So lassen sich durch KI Nachfrage, Materialflüsse und Risiken in Echtzeit analysieren, wodurch Produktions‑ und Bestellmengen dynamisch angepasst werden können. Viele Hersteller erkennen KI bereits als wichtigen Wettbewerbsfaktor: Unternehmen, die ihre Lieferketten stabiler und widerstandsfähiger gestalten, verschaffen sich damit einen klaren Vorteil.
Viele kleine und mittlere Unternehmen zögern noch beim Einsatz von KI. Wo sehen Sie die größten Einstiegshürden – und wie lassen sich diese aus Ihrer Erfahrung überwinden?
Viele KMU zögern beim Einsatz von KI, weil es oft an internem Fachwissen, geeigneten Daten und digitalisierten Prozessen fehlt. Dadurch fällt es schwer geeignete KI-Anwendungen zu identifizieren, deren Nutzen realistisch zu bewerten oder sie technisch in bestehende Prozesse zu integrieren. Die Folge ist Unsicherheit, ob sich entsprechende Investitionen tatsächlich lohnen. Hier helfen vor allem Kooperationen mit Forschungseinrichtungen, Technologiepartnern oder Weiterbildungsprogramme, um internes Wissen schrittweise aufzubauen.
Darüber hinaus bestehen Hemmnisse z. B. durch uneinheitliche Begrifflichkeiten im Umweltrecht und einen unzureichend definierten rechtlichen Rahmen, der Investitionen in KI-basierte Lösungen erschwert.
Wo liegen aus Ihrer Beratungspraxis die größten Hebel für Ressourceneinsparungen durch Digitalisierung und KI – eher in der Produktion selbst, in der Logistik oder in vorgelagerten Planungs- und Managementprozessen?
Aus meiner Beratungspraxis zeigen sich Hebel für Ressourceneinsparungen durch Digitalisierung und KI über alle Unternehmensbereiche hinweg, aber besonders wirksam sind sie in den vorgelagerten Planungs-, Steuerungs- und Managementprozessen. Dort entstehen Fehler und Ineffizienzen, bevor überhaupt produziert wird – zum Beispiel durch ungenaue Bedarfsplanung, fehlerhafte Aufträge oder ungeeignete Produktionsparameter.
Auch die Logistik bietet wichtige Einsparpotenziale: Auf der Lieferantenseite können Fehlbestellungen oder fehlende Wareneingangskontrollen zu unnötigem Materialverbrauch führen. Und auf der Kundenseite lassen sich durch optimiertes Reklamationsmanagement, effiziente Rücknahmesysteme oder intelligentes Tourenmanagement Ressourcen deutlich reduzieren.
Die Produktion selbst kann ebenfalls profitieren, etwa durch gezielte Qualitätssicherung oder die Nutzung von Sensorik zur Prozessoptimierung. Allerdings sind hier die Effekte häufig geringer, insbesondere in Betrieben, die noch wenig digitalisierte Prozessdaten nutzen. Insgesamt zeigt sich: Der größte Hebel liegt dort, wo durch frühzeitige Planung und Steuerung Fehler vermieden werden.
Wie unterstützt die efa Unternehmen konkret dabei, KI-Anwendungen zur Steigerung der Ressourceneffizienz zu identifizieren und umzusetzen – und welche ersten Schritte empfehlen Sie Betrieben, die sich mit dem Thema KI beschäftigen möchten?
Die efa unterstützt Unternehmen mit ihrer Beratung Ressourcenschonung, die Aspekte der Digitalisierung und Industrie 4.0 integriert. Dabei werden Material- und Energieflüsse analysiert, Potenziale zur Ressourcenschonung aufgedeckt und Optimierungsfelder wie Fertigungsplanung, Predictive Maintenance, Qualitätsanalytik oder Materialflussprognosen identifiziert.
Ein erster Schritt ist die kostenfreie Erstberatung: Hier werden Potenziale und relevante Ansatzpunkte, auch für KI-gestützte Anwendungen, aufgezeigt. Darauf aufbauend bietet die efa eine Vertiefungsberatung an, die typischerweise zehn bis 30 Tage dauert und von externen Berater:innen umgesetzt wird. Bis zu 50 Prozent der Kosten können dabei gefördert werden. So können Unternehmen risikoarm Pilotprojekte starten, Experten bei der Datenanalyse und Auswahl von KI-Tools einbinden und ein belastbares Maßnahmenpaket als Entscheidungsgrundlage erstellen.
Darüber hinaus fördert die efa Vernetzung und Wissenstransfer: Fachveranstaltungen, Schulungen und Branchennetzwerke bieten Zugang zu Best Practices und ermöglichen den Austausch mit Unternehmen, die bereits KI-Projekte umgesetzt haben. Das liefert Inspiration für eigene Use-Cases und erleichtert den Einstieg in datengetriebene Effizienzmaßnahmen.
Herr Graf, vielen Dank für das Gespräch.
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