Wie KI den Maschinenbau voranbringt: Anhand konkreter Beispiele wird sichtbar, wie intelligente Datenanalyse Qualität steigert, Prozesse beschleunigt und neue Effizienzpotenziale erschließt.
Künstliche Intelligenz (KI) findet immer stärker Eingang in industrielle Anwendungen, auch im Maschinen- und Anlagenbau. Doch obwohl das Interesse groß ist, schöpfen viele Unternehmen die Möglichkeiten bislang nicht vollständig aus.
Um dem nordrhein-westfälischen Maschinen- und Anlagenbau einen Überblick über aktuelle Entwicklungen und praxisrelevante Einsatzmöglichkeiten zu geben, organisierten ProduktionNRW und VDMA Software und Digitalisierung am 9. Februar 2026 eine virtuelle Informationsveranstaltung. Anwendungsnahe Praxisbeispiele sowie produktneutrale Technologiebeiträge zeigten auf, wie der Einstieg in KI und Machine Learning (ML) erfolgreich gelingen und nachhaltig im Unternehmen verankert werden kann.
KI‑Aktivitäten im VDMA
Carsten Rückriegel, Referent im VDMA Software und Digitalisierung, gab einen Überblick über aktuelle Umfragen, Studien und Verbandsaktivitäten rund um das Thema KI.
Ein zentrales Ergebnis: KI gewinnt weltweit stark an Bedeutung und entwickelt sich zur Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre. So schätzen 67 Prozent der Befragten der globalen Bosch-Studie KI als wichtigste Zukunftstechnologie ein. Zugleich zeigt sich, dass Deutschland bei der KI-Weiterbildung im Vergleich zu Ländern wie China und Indien noch Potenziale erschließen kann – eine Chance, die eigenen Stärken weiter auszubauen. Demgegenüber stehen zahlreiche erfolgreiche Praxisbeispiele aus dem Maschinenbau, die hohe Potenziale belegen – von Effizienzsteigerungen und besseren Prognosen in kritischen Prozessen bis hin zur Entwicklung neuer Services und Geschäftsmodelle.
Erfahrungsbericht Weidmüller: Industrial AI in der Praxis
Dr. Carlos Paiz Gatica, Product Owner Industrial Analytics bei der Weidmüller Interface GmbH & Co. KG, zeigte, wie Industrial-AI-Lösungen skalierbar in industriellen Umgebungen umgesetzt werden können. Im Fokus standen unter anderem:
- konkrete Use Cases wie Predictive Quality, Machine Monitoring und Prozessoptimierung,
- ein durchgängiger Workflow von der Datenerfassung über die Modellvalidierung bis hin zum produktiven Deployment von ML-Modellen,
- der Industrial ModelBuilder und ResMa als Werkzeuge, mit denen Domänenexpertinnen und -experten ohne tiefgehendes Data-Science-Know-how eigene Anomalie- und Prognosemodelle entwickeln können,
- Ansätze zur direkten Integration von ML-Modellen in Automatisierungsumgebungen, beispielsweise über edgeML.
- Deutlich wurde: Der Schlüssel zu skalierbaren KI-Lösungen liegt im Zusammenspiel von Domänenwissen, KI-Technologien und No-Code-Ansätzen.
Erfahrungsbericht point8: KI‑Assistenzsysteme und datengetriebene Services
Im anschließenden Beitrag stellte Dr. Julian von der Ecken, Partner & Project Management bei der Point 8 GmbH, ein Umsetzungsbeispiel bei der Windmöller & Hölscher SE & Co. KG vor. Anhand von drei Anwendungsfällen wurde der Mehrwert KI-basierter Lösungen verdeutlicht:
- KI-Assistenzsystem zur Überwachung komplexer Produktionsprozesse:
In anspruchsvollen Fertigungsumgebungen, etwa der Folienextrusion, unterstützen KI-Modelle dabei, stabile Produktionsbedingungen sicherzustellen, Ausschuss zu reduzieren und Bedienerinnen und Bediener gezielt zu entlasten. Das System erkennt automatisch Gutproduktion, identifiziert Produkte mittels Fuzzy-Logik und überwacht relevante Prozessparameter kontinuierlich. - RUBY AI:
Eine innovative Lösung ermöglicht die Abfrage von Maschinendaten in natürlicher Sprache. Auf Basis generativer KI können Nutzerinnen und Nutzer ohne Spezialwissen Analysen durchführen, Rückfragen stellen und kontextualisierte Interpretationen erhalten – ein wichtiger Schritt hin zu einer intuitiven Mensch-Maschine-Interaktion. - Datengetriebene Performance-Beratung auf Basis mit OEE-Analysen:
Durch standardisierte Analysen der Produktionsdaten und den Abgleich mit Benchmarks aus Technikum, Simulation oder Best Practice Erfahrungen wird der After Sales Service datenbasiert unterstützt. So lassen sich Optimierungspotenziale schneller identifizieren, die Kundenbindung stärken und zusätzliche Vertriebs- beziehungsweise Retrofit Ansätze erschließen.
Durch standardisierte Analysen der Produktionsdaten und den Abgleich mit Benchmarks aus Technikum, Simulation oder Best-Practice-Erfahrungen wird der After-Sales-Service datenbasiert unterstützt. So lassen sich Optimierungspotenziale schneller identifizieren, die Kundenbindung stärken und zusätzliche Vertriebs‑ beziehungsweise Retrofit‑Ansätze erschließen.
Die Veranstaltung machte eindrucksvoll deutlich, dass der Maschinen- und Anlagenbau an einem Wendepunkt steht: KI ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern entfaltet heute bereits realen Nutzen – von Effizienzsteigerungen über neue Services bis hin zu nachhaltigen Geschäftsmodellen.
Veranstalter
Die Veranstaltung wurde von ProduktionNRW angeboten. ProduktionNRW ist das Cluster des Maschinenbaus und der Produktionstechnik in Nordrhein-Westfalen und wird vom VDMA NRW durchgeführt. ProduktionNRW versteht sich als Plattform, um Unternehmen, Institutionen und Netzwerke untereinander und entlang der Wertschöpfungskette zu vernetzen, zu informieren und zu vermarkten. Wesentliche Teile der Leistungen, die ProduktionNRW erbringt, werden aus Mitteln des Ministeriums für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert.