KI Use Cases in Produktion und Logistik

In unserer KI-Roadshow 2025, haben wir viele greifbare und implementierbare Use Cases herausgearbeitet – auch für die Bereiche Produktion und Logistik. 

In unseren bisherigen Blogartikeln zu KI im Einkauf sowie KI im Marketing und Vertrieb haben wir thematisiert, dass sich die meisten Anwendungsfälle grundsätzlich in zwei Kategorien einordnen lassen:

• Prozesseffizienz steigern – bestehende Abläufe werden durch KI schneller, günstiger oder automatisiert.
• Neues ermöglichen – die KI eröffnet völlig neue Ansätze, die vorher schlicht nicht denkbar oder wirtschaftlich waren.

Schaut man nun auf den Bereich Produktion und Logistik, zeigt sich ein etwas anderes Bild als in Marketing oder Vertrieb. Gerade im DACH-Raum sind diese Bereiche seit Jahrzehnten stark auf Effizienz getrimmt. Produktionsprozesse wurden kontinuierlich optimiert, und auch die Logistik ist traditionell von Kosten- und Prozessdruck geprägt.

Während es in Marketing oder Vertrieb oft darum geht, neue Wege der Kundenansprache oder Dateninterpretation zu eröffnen, ist in der Produktion und Logistik das Ziel meist klar definiert:

• Ein Produkt soll in der gewünschten Qualität mit minimalem Aufwand hergestellt werden.
• Oder: Ein Lager soll Bestellungen zuverlässig und möglichst kostengünstig abwickeln.

Das heißt: Das Anwendungsszenario ist also klar, doch wie kann KI hier konkret genutzt werden?

Hoher Optimierungsgrad – und neue Herausforderungen

Weil in diesen Bereichen schon so lange an Effizienz gearbeitet wird, ist der Spielraum für Verbesserungen naturgemäß kleiner. Gleichzeitig unterscheidet sich die Art der Datenbasis:

• In Einkauf, Marketing oder Vertrieb liegen relevante Daten meist schon in Systemen wie ERP, CRM oder E-Mail vor. Hier geht es darum, Informationen zu verknüpfen, Muster zu erkennen und Transparenz zu schaffen.
• In Produktion und Logistik entstehen Daten hingegen oft erst durch gezielte Investitionen.

Ein Beispiel: Wer eine kamerabasierte Qualitätssicherung aufbauen möchte, muss zunächst Kameras installieren und die notwendige Infrastruktur schaffen. Ähnlich verhält es sich bei Use Cases wie Wegeoptimierung im Lager oder Predictive Maintenance: Ohne Sensorik und Hardware keine Daten – und ohne Daten keine KI.

Noch weiter geht der Einsatz von Datenbrillen, die Mitarbeitenden in Echtzeit die nächsten Arbeitsschritte anzeigen. So können auch ungelernte Kräfte komplexe Aufgaben übernehmen – ein echter Vorteil im Kontext von Fachkräftemangel. Doch ohne die Brillen als Hardwarebasis wäre dieser Use Case gar nicht denkbar.

Planung und Investitionssicherheit

Das bedeutet: Während man in anderen Unternehmensbereichen durchaus ergebnisoffen mehrere KI-Use-Cases gleichzeitig verfolgen kann und schaut, wo sich mit vorhandenen Daten am meisten erreichen lässt, erfordert die Einführung von KI in Produktion und Logistik deutlich mehr Vorüberlegung und Investitionssicherheit.

Eine falsche Entscheidung bei Hardware und Infrastruktur lässt sich nicht so leicht korrigieren. Deshalb gilt: Wer hier in KI investieren möchte, muss klarer entscheiden, gezielter auswählen und vorausschauender planen.

Warum es sich dennoch lohnt

Trotz dieser Hürden eröffnet KI auch in Produktion und Logistik spannende Potenziale. Gerade dort, wo Daten neu entstehen, ergeben sich Möglichkeiten für tiefgreifende Prozessverbesserungen – von automatisierter Qualitätskontrolle über intelligente Lagerführung bis hin zu resilienteren Lieferketten.

Unternehmen, die KI in der Produktion einsetzen, können ihre Effizienz im Schnitt um 20% steigern. Ein solcher Effizienzgewinn lässt sich mit bisherigen Optimierungsverfahren nicht mehr erzielen.

Im Rahmen der All for One KI-Roadshow im Frühjahr 2025 sowie in zahlreichen Kundenworkshops und -projekten haben wir über 200 konkrete, umsetzbare Use Cases herausgearbeitet. Besonders nachgefragt und relevant im Bereich Produktion und Logistik sind unter anderem die folgenden:

Qualität sichern: Wenn Hardware zur Voraussetzung wird

Ein Paradebeispiel ist die Qualitätskontrolle. Während in Marketing oder Vertrieb Daten ohnehin bereits in Systemen liegen und direkt genutzt werden können, braucht es hier zunächst Kamerasysteme und die passende Infrastruktur. Erst dann kann KI Fehler erkennen, Ausschuss minimieren oder Nacharbeit gezielt anstoßen.

Vorausschauend handeln: Predictive Maintenance und Prozessoptimierung

Auch bei Predictive Maintenance gilt: Sensorik-Daten sind die Eintrittskarte. Nur wenn Maschinen kontinuierlich Daten liefern, kann KI erkennen, wann Wartung nötig ist, bevor ein Ausfall droht.

Für Hersteller ist das eine Chance, die Lebensdauer ihrer Geräte zu verlängern oder ihren Kunden ganz neu Services anbieten zu können (Maschinen-Dashboards etc.). Für Betreiber wiederum entsteht die Möglichkeit, ganze Prozessketten zu überwachen.

Besonders spannend wird es, wenn KI nicht nur einzelne Maschinen, sondern den gesamten Produktionsprozess analysiert. Beispiel: Läuft eine Spritzgussmaschine zu lange ohne Pause, kann das Material zu heiß werden – mit Folgen für die nachfolgenden Schneide- oder Verpackungsschritte. Solche Zusammenhänge erkennt KI zuverlässig. Aber auch hier gilt: Ohne Messsensoren und Überwachungssysteme gäbe es keine Datengrundlage.

Logistik: Zwischen Software und Infrastruktur

In der Logistik zeigt sich ein gemischtes Bild. Manche Anwendungen benötigen tatsächlich Hardware, etwa kamerabasierte Paket- oder Materialverfolgung oder intelligente Lagersysteme, die dynamisch entscheiden, wo Produkte am besten gelagert werden.

Andere Use Cases – wie die Optimierung von Transportrouten – kommen dagegen mit vorhandenen Daten aus. Hier spielen GPS-Informationen, Verkehrsdaten oder ERP-Systeme die Hauptrolle. Solche Projekte lassen sich deutlich schneller starten, weil keine neue Hardware integriert werden muss.

Energiemanagement und Produktionsplanung

Ein weiteres Feld, in dem KI ohne große Hardware-Investitionen ansetzt, ist das Energiemanagement. Wenn Strompreise schwanken, kann KI Produktionspläne anpassen und entscheiden, wann welche Linie am effizientesten läuft. Besonders in Verbindung mit erneuerbaren Energien oder Batteriespeichern eröffnet das enorme Potenziale – sowohl ökonomisch als auch ökologisch.

Auch Bedarfs- und Produktionsprognosen lassen sich rein datenbasiert umsetzen. Sie helfen, Engpässe zu vermeiden, Lagerbestände zu optimieren und die gesamte Supply Chain reibungsloser zu gestalten.

Fazit

KI-Anwendungen haben auch in den Bereichen Produktion und Logistik ein enormes Potenzial, wenngleich – bedingt durch jahrzehntelange Optimierungsbestrebungen – es tendenziell weniger Quick-Wins geben wird. Beispielsweise ist davon auszugehen, dass es tendenziell weniger Daten gibt, die noch nicht zu Optimierungszwecken genutzt werden, als in anderen Fachbereichen.

In vielen Fällen ist auch zuerst in neue Hardware – Sensorik oder Kameras – zu investieren, die dann neue Daten für KI-Anwendungen generiert. Ist dies der Fall, werden höhere Initialkosten anfallen und KI-Projekte deshalb wahrscheinlich weniger „experimentell“ angegangen werden. Daher ist es umso wichtiger zunächst einen initialen Workshop zur Identifizierung des richtigen Use Cases durchzuführen. So können Sie ohne finanzielle Risiken den Mehrwert von für Ihr Unternehmen erörtern.