KI in der Produktion 2026: Wo mittelständische Fertiger anfangen

Ein 8D-Bericht, den der Kunde bis Freitag will. Zwei Anfragen mit Zeichnung und Lastenheft, die kalkuliert werden müssen. Und der Einrichter, der im Frühjahr in Rente geht und das meiste nur im Kopf hat. Genau hier bringt KI in der Produktion mittelständischen Fertigern heute den schnellsten Nutzen: nicht an der Maschine, sondern im Büro daneben, mit Werkzeugen, die ohne Data-Science-Abteilung laufen. Kamerabasierte Qualitätsprüfung und vorausschauende Wartung sind dagegen eigene Projekte mit eigenen Daten. Hier steht, was wohin gehört, wo die harten Grenzen liegen und wie die Agentur für Arbeit die Weiterbildung eures Teams mitfinanzieren kann.

KI in der Fertigung: Sprachmodell im Büro oder Modell an der Linie?

Unter „KI in der Produktion“ laufen zwei sehr verschiedene Dinge – und die Unterscheidung entscheidet über Aufwand, Budget und Zeit bis zum ersten Nutzen.

Generative KI rund um die Fertigung. Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot lesen und schreiben Text, werten PDFs und Fotos aus, übersetzen und fassen zusammen. Sie arbeiten mit dem, was im Betrieb ohnehin als Dokument existiert: Anfragen, Lastenhefte, Reklamationen, Arbeitsanweisungen. Der Einstieg ist ein Business-Tarif, klare Regeln und geschulte Leute. Trainieren müsst ihr nichts.

Maschinelles Lernen an der Linie. Eine Kamera, die Kratzer erkennt, oder ein Modell, das aus Schwingungsdaten einen Lagerschaden ankündigt, muss mit euren Teilen, eurem Licht und euren Maschinen trainiert werden. Das ist ein Projekt mit Datensammlung, Integrator und dauerhafter Betreuung – kein Abo.

Welche Art von KI mittelgroße Unternehmen tatsächlich einsetzen, zeigt die IKT-Erhebung des Statistischen Bundesamts:

13, 40 oder 59 Prozent: Wie verbreitet KI in der Industrie wirklich ist

Wer nachliest, wie viele Industrieunternehmen KI nutzen, findet Zahlen zwischen 13 und 59 Prozent. Sie widersprechen sich nicht – sie messen Verschiedenes:

Direkt vergleichbar sind die Werte nicht, das Muster ist trotzdem deutlich: Je enger die Frage auf die Fertigung selbst zielt, desto kleiner der Anteil. Naheliegende Lesart: KI kommt in der Industrie zuerst im Büro an, an der Maschine deutlich später. Ruhig macht das die Branche nicht – 55 % der von Bitkom befragten Industrieunternehmen meinen, die deutsche Industrie laufe Gefahr, die KI-Revolution zu verschlafen (2025: 46 %).

Woran es hakt, hat Destatis bei den Unternehmen erfragt, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben – in der Größenklasse 50 bis 249 Beschäftigte fast jedes dritte:

Im Maschinenbau sieht es ähnlich aus: 45 % nennen fehlende Personalressourcen und 42 % mangelhafte Datenqualität als Haupthürden (VDMA-Umfrage 2025). Der erste Hebel ist also kein Tool, sondern Leute, die wissen, was die Werkzeuge können und wo sie danebenliegen.

Vom Lastenheft bis zur Schichtübergabe: wo Sprachmodelle heute vorarbeiten

Die meiste Schreibarbeit eines Fertigers entsteht zwischen Vertrieb, Arbeitsvorbereitung und Qualitätssicherung. Bei diesen sechs Aufgaben liefert ein Sprachmodell einen brauchbaren Entwurf – die Verantwortung bleibt, wo sie heute schon liegt:

Anfragen und Angebote. Die Kalkulation selbst – Rüstzeiten, Zykluszeiten, Maschinenstundensätze – bleibt im ERP; ein Sprachmodell kennt eure Kosten nicht. Sein Job ist das Lesen: Aus einem langen Lastenheft wird eine Liste dessen, was ins Angebot oder in die Rückfrage gehört, etwa eine geforderte Erstmusterprüfung, Rückverfolgbarkeit pro Charge oder eine Vertragsstrafe bei Lieferverzug. Maße und Toleranzen liest KI aus Zeichnungen nicht zuverlässig genug, um sie ungeprüft zu übernehmen.

Arbeitsanweisungen und Prüfpläne. Aus den Stichpunkten des Einrichters und ein paar Handyfotos wird schnell ein sauberer Entwurf mit einheitlichen Begriffen. Prüfmerkmale und Prüffrequenzen ergeben sich aber aus Kundenvorgaben, Zeichnung und eurer FMEA: Die KI schlägt vor und zeigt Lücken, entscheiden muss die QS. Wer nach ISO 9001 arbeitet, behandelt den KI-Entwurf wie jedes Dokument – prüfen, freigeben, lenken. Für mehrsprachige Teams helfen KI-Übersetzer; Sicherheitshinweise liest trotzdem jemand gegen, der beide Sprachen und die Maschine kennt.

Schichtübergabe. Spracherkennung macht aus zwei Minuten Sprachnotiz eine Übergabe mit festen Rubriken: Störungen, Qualitätsauffälligkeiten, offene Aufträge, Material. Namen und Schuldzuweisungen gehören nicht hinein, auch wegen des Betriebsrats.

Erfahrungswissen sichern. Bis 2039 werden rund 13,4 Millionen Erwerbspersonen das Rentenalter überschritten haben, knapp ein Drittel aller Erwerbspersonen von 2024 (Destatis, alle Branchen). Ein praktikables Format: Die erfahrene Kollegin erklärt eine Stunde lang, worauf es beim Anfahren einer Form ankommt; die KI transkribiert, gliedert und macht daraus einen Wissensartikel, den sie gegenliest. Mit RAG wird dieser Bestand später durchsuchbar – die KI antwortet dann aus euren Dokumenten statt aus dem Internet.

Fangt mit einer dieser Aufgaben an, nicht mit allen sechs. Wer Versand und Disposition im eigenen Haus hat, findet ähnliche Muster in KI in der Logistik.

Beispiel 8D-Bericht: Die KI schreibt mit, die Ursache findet das Team

Reklamationsbearbeitung nach der 8D-Methode ist in der Automobilzulieferung verbreitet und wird von vielen Industriekunden verlangt. An ihr lässt sich zeigen, wo die Grenze verläuft:

1. D1 und D2: Team und Problembeschreibung. Die KI sortiert Kundenmail, Fotos und Messprotokoll in eine Problembeschreibung: was, wo, wann, wie viele Teile, welche Charge – und was nicht betroffen ist. Jede Zahl wird gegen das Original geprüft.
2. D3: Sofortmaßnahmen. Sperren, sortieren, Ersatz liefern entscheidet ihr. Die KI formuliert die Information an Kunde, Lager und Schichten.
3. D4: Ursache. Hier wird es heikel. Die KI kann Hypothesen entlang der Ishikawa-Kategorien vorschlagen (Mensch, Maschine, Material, Methode, Messung, Mitwelt) und in einer geschützten Umgebung frühere 8D-Berichte nach ähnlichen Fällen durchsuchen. Aber Sprachmodelle liefern fast immer eine plausibel klingende Antwort (Halluzinationen). Belegt ist eine Ursache erst durch Versuch, Messung oder Nachstellen am Teil.
4. D5 und D6: Abstellmaßnahmen und Wirksamkeit. Die Maßnahme wählt das Team. Die KI führt die Liste mit Verantwortlichen und Terminen und fasst die Wirksamkeitsnachweise zusammen.
5. D7: Wiederholung verhindern. Ein starker Einsatz: Die KI listet, welche Dokumente nachgezogen werden müssen – FMEA, Prüfplan, Arbeitsanweisungen ähnlicher Teile.
6. D8: Abschluss. Der Bericht im Kundenformat entsteht als Entwurf. Freigegeben wird er von der Person, die ihn unterschreibt.

Bildverarbeitung und vorausschauende Wartung: wann sich ein eigenes Projekt lohnt

Regelbasierte Bildverarbeitung, bei der eine Kamera Maß, Lage oder Vollständigkeit nach festen Regeln prüft, ist seit Langem etablierte Technik. KI-gestützte Prüfung spielt ihre Stärke dort aus, wo sich Fehler schwer in Regeln fassen lassen: Oberflächen, Kratzer, Einschlüsse, Schweißnähte. Ihr Engpass sind die Daten – ein Modell braucht viele Bilder von Schlechtteilen, und die sind in einem stabilen Prozess selten. Bei vorausschauender Wartung fehlen oft die dokumentierten Ausfälle, aus denen ein Modell lernen könnte; ein realistischer erster Schritt ist dort Zustandsüberwachung mit Grenzwerten. Die Instandhaltung behandeln wir in einem eigenen Beitrag. Ob sich ein Projekt an der Linie lohnt, klären fünf Fragen:

Allein stemmen das wenige: Selbst im Maschinenbau, wo laut VDMA rund 65 % der Unternehmen ihre KI-Lösungen auf Basis von Standardwerkzeugen selbst entwickeln, arbeitet jedes zweite dabei auch mit IT-Dienstleistern zusammen. Was beim Training eigener Modelle realistisch ist, steht in Eigene KI trainieren.

Datenqualität, Steuerungsnetz, Haftung: wo es ernst wird

1. Ohne saubere Ablage keine gute KI. Eine KI, die aus euren Arbeitsanweisungen antwortet, ist nur so aktuell wie die Ablage: Liegen drei Versionen einer Anweisung auf dem Netzlaufwerk, findet sie im Zweifel die falsche. Aufräumen vor dem Pilot ist kein Umweg, sondern Teil davon.

2. Zeichnungen, Rezepturen, Parameter: nicht in private Konten. Kundenzeichnungen fallen oft unter eine Geheimhaltungsvereinbarung. Eure Prozessparameter sind als Geschäftsgeheimnis nur geschützt, wenn ihr „angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen“ trefft (§ 2 Nr. 1 b GeschGehG) – der Upload in einen privaten Chatbot-Account untergräbt genau das. Mindeststandard ist ein Business-Tarif mit Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO ohne Trainingsnutzung, für die sensibelsten Daten ein lokal betriebenes Modell. Mehr in KI und Datenschutz.

3. Das Steuerungsnetz bleibt zu. Kein KI-Agent bekommt Schreibrechte auf eine Steuerung, keine Maschine wird für einen Chatbot ans Internet gehängt. Daten fließen über definierte Schnittstellen, etwa aus dem MES, in die Büro-IT – nicht umgekehrt (siehe die BSI-Empfehlungen für Betreiber industrieller Steuerungen). Wer Elektronik, elektrische Ausrüstungen, Maschinen oder Fahrzeugteile herstellt, kann ab rund 50 Beschäftigten zudem unter die NIS2-Pflichten fallen (BSI-Gesetz, Anlage 2). Metall- und Kunststoffverarbeitung stehen dort nicht ausdrücklich; die Anforderungen kommen aber oft über die Kunden.

4. Die Produkthaftung kennt keine KI-Ausrede. Wird durch den Fehler eines Produkts ein Mensch verletzt oder eine privat genutzte Sache beschädigt, haftet der Hersteller (§ 1 ProdHaftG) – unabhängig von Verschulden und davon, ob der Fehler aus einer KI-generierten Prüfanweisung stammt. Gegenüber Industriekunden kommen Vertrag und Gewährleistung hinzu. Bis zum 9. Dezember 2026 muss zudem die EU-Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853 umgesetzt sein; der Regierungsentwurf sieht das Inkrafttreten für diesen Tag vor. Danach gilt Software ausdrücklich als Produkt, KI-Systeme eingeschlossen – wichtig für alle, die Software oder KI-Funktionen in eigene Produkte einbauen.

5. Maschinenverordnung und KI-Verordnung: nur bei Sicherheitsfunktionen. Für die KI im Büro spielt beides keine Rolle. Wer aber Maschinen baut oder KI in eine Schutzfunktion einbindet, etwa eine Kamera, die bei Personen im Gefahrbereich abschaltet, braucht nach der Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 für Sicherheitsbauteile mit selbstentwickelndem Verhalten auf Basis maschinellen Lernens eine Konformitätsbewertung durch unabhängige Dritte (Anhang I Teil A). Reine Qualitätskontrolle ohne Sicherheitsbezug ist dagegen kein Sicherheitsbauteil – das stellt Art. 6 Abs. 1a der KI-Verordnung klar, eingefügt durch die Verordnung (EU) 2026/1744.

Vom ersten Ablauf zur Betriebsvereinbarung: so startet ein Werk

1. Einen Ablauf wählen und vorher messen. Etwa die Anfrageprüfung oder den 8D-Bericht: Wie lange dauert ein Vorgang heute, wie oft wird nachgearbeitet? Ohne Ausgangszahl bleibt jeder Erfolg ein Gefühl. Den Rahmen liefert der 90-Tage-Fahrplan zur KI-Einführung.

2. Den Betriebsrat einbinden, bevor ihr Werkzeuge kauft. Über die Planung von Arbeitsabläufen „einschließlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz“ ist er rechtzeitig und mit Unterlagen zu unterrichten (§ 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG). Mitbestimmen darf er bei technischen Einrichtungen, die „dazu bestimmt sind, das Verhalten oder die Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen“ (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG); nach der Rechtsprechung des Bundesarbeitsgerichts genügt die objektive Eignung (etwa BAG, 13.12.2016, 1 ABR 7/15). Viele KI-Werkzeuge protokollieren, wer was gefragt hat. Muss der Betriebsrat KI beurteilen, gilt ein Sachverständiger als erforderlich (§ 80 Abs. 3 BetrVG). Praktisch ist eine Rahmenvereinbarung: welche Werkzeuge, welche Daten, keine Leistungs- und Verhaltenskontrolle, Schulung.

3. Regeln auf einer Seite, dann Pilot mit Vier-Augen-Prinzip. Welche Daten nie hinein dürfen (Kundenzeichnungen ohne Freigabe, Rezepturen, Personaldaten), welche Entscheidungen nie bei der KI liegen (8D-Ursache, Freigaben, alles mit Sicherheitsbezug), wer prüft. Fragt außerdem euren ERP- und CAQ-Anbieter, was schon eingebaut ist. Soll ein System einmal Leistung oder Verhalten einzelner Beschäftigter bewerten, kann es ab dem 2. Dezember 2027 als Hochrisiko-System gelten (Anhang III Nr. 4 KI-Verordnung).

4. KI-Kompetenz aufbauen. Art. 4 der KI-Verordnung verlangt in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744, dass Anbieter und Betreiber „Maßnahmen ergreifen“, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu unterstützen (Wortlaut). Ein bestimmtes Niveau oder Zertifikat ist nicht vorgeschrieben, ein eigener Bußgeldtatbestand besteht nicht. Der eigentliche Grund ist praktisch: Wer KI-Entwürfe freigibt, muss wissen, wo sie danebenliegen.

Der KI-Kümmerer aus AV oder QS: was das Qualifizierungschancengesetz übernehmen kann

Ein praktikabler Weg gegen das fehlende Wissen: ein oder zwei Schlüsselpersonen gründlich qualifizieren, etwa aus Arbeitsvorbereitung, Qualitätssicherung oder Vertriebsinnendienst, die die Abläufe kennen und das Wissen ins Team tragen. Die Agentur für Arbeit kann das über das Qualifizierungschancengesetz fördern (§ 82 SGB III):

Die dritte Zeile ist für mittelgroße Werke die wichtigste: In Betrieben mit weniger als 500 Beschäftigten soll die Kostenbeteiligung des Arbeitgebers entfallen, wenn die Person bei Beginn mindestens 45 Jahre alt oder schwerbehindert ist (§ 82 Abs. 2 SGB III).

Die Voraussetzungen: mehr als 120 Stunden, Inhalte über eine kurze arbeitsplatzbezogene Anpassung hinaus, Berufsabschluss in der Regel mindestens zwei Jahre her, keine § 82-Förderung in den letzten zwei Jahren, Träger und Maßnahme nach AZAV zugelassen. Der Antrag muss vor Beginn beim Arbeitgeber-Service liegen; die Berechnung des Gehaltszuschusses steht unter Arbeitsentgeltzuschuss. Ob und in welcher Höhe gefördert wird, entscheidet die Agentur für Arbeit im Einzelfall.

Was wir anbieten – und was nicht. Scaly ist ein nach AZAV zugelassener Bildungsträger. „KI-Spezialist im Unternehmen“ (3 Monate) und „KI-Experte im Unternehmen“ (6 Monate) laufen in Vollzeit, online mit Live-Unterricht, und enden mit einem Scaly-Zertifikat. Das ist keine Fertigungs-Spezialschulung und kein Bildverarbeitungs-Kurs, sondern KI-Kompetenz – Werkzeuge, Prompts, Prozessautomatisierung, rechtssichere Nutzung -, die die Teilnehmenden auf die Abläufe ihres Werks übertragen. Ehrlich gesagt ist die Vollzeit der größte Brocken: Die Person fehlt drei oder sechs Monate in AV oder QS. Der Arbeitsentgeltzuschuss federt die Lohnkosten ab, die Vertretung organisiert ihr selbst.

Häufige Fragen

Benedikt Backhaus – schreibt bei Scaly über KI-Tools, neue Modelle und aktuelle Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Er beobachtet die KI-Szene laufend und ordnet ein, was neue Releases praktisch bedeuten – ehrlich und ohne Hype. Einschätzung, keine Rechtsberatung. Benedikt auf LinkedIn