Ausgangslage
In kaum einem Feld ist der Abstand zwischen Erwartung und Ergebnis so groß wie bei künstlicher Intelligenz in der Produktion.
Der Grund liegt selten in der Technik. Modelle für Bilderkennung, Zeitreihenprognose oder Textverarbeitung sind verfügbar, erprobt und vergleichsweise günstig zu betreiben. Was fehlt, ist regelmäßig die Grundlage: Prozessdaten, die nur im Ringspeicher der Steuerung liegen und nach vierzehn Tagen überschrieben werden. Qualitätsprüfungen, die auf Papier dokumentiert sind. Störungsmeldungen als Freitext ohne einheitliche Klassifizierung. Maschinen, deren Daten technisch abrufbar wären, deren Hersteller den Zugriff aber vertraglich einschränkt.
Hinzu kommt eine Frage, die vor jeder technischen liegt: Wer verantwortet, was ein Modell vorschlägt? Solange darauf keine Antwort existiert, bleibt jede Anwendung im Pilotstatus, weil niemand sie in den Regelbetrieb überführen kann.
Die Datenkette
Zwischen dem Sensor an der Anlage und einer Entscheidung, die tatsächlich etwas ändert, liegen sechs Stationen. Reißt eine, trägt die gesamte Kette nicht.
Die beiden häufigsten Bruchstellen liegen dabei nicht dort, wo man sie vermutet: nicht beim Modell, sondern zwischen Steuerung und Historisierung – und ganz am Ende, wo ein Ergebnis in den Prozess zurückwirken müsste.
Die ersten beiden und die letzte Station liegen außerhalb der IT – in der Betriebstechnik und im Fachbereich. Genau dort entscheidet sich, ob eine Anwendung trägt. Die mittleren Stationen sind Handwerk und selten das Problem.
Darstellung: Alexander MaintokVier Voraussetzungen
Vier Punkte entscheiden darüber, ob ein Vorhaben den Pilotstatus verlässt: die Daten, der Zugang, die Zuständigkeit und die Einordnung.
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V — 01
Datengrundlage
Ein Modell braucht Historie, und zwar in der Auflösung und über den Zeitraum, in dem das gesuchte Ereignis vorkommt. Für eine Ausfallvorhersage sind das ausreichend viele dokumentierte Ausfälle mit bekanntem Vorlauf – nicht selten der Grund, warum ein Vorhaben zwölf Monate früher hätte beginnen müssen. Aufzeichnung ist deshalb die erste Maßnahme, auch wenn noch kein Anwendungsfall feststeht.
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V — 02
Zugang zur Produktion
Anlagendaten liegen hinter Steuerungen, Protokollen und häufig hinter Verträgen. Zu klären ist, welche Schnittstellen der Hersteller freigibt, wem die Daten vertraglich gehören und wie eine Verbindung entsteht, die den Produktionsbetrieb nicht gefährdet. Diese Frage ist ebenso vertraglich wie technisch und gehört vor die Auswahl einer Plattform.
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V — 03
Zuständigkeit für das Ergebnis
Ein Modell schlägt vor, es entscheidet nicht. Wer den Vorschlag annimmt oder verwirft, in welchen Fällen ein Mensch prüfen muss und wie eine Abweichung dokumentiert wird, gehört vor dem ersten Produktivlauf festgelegt. Ohne benannte Zuständigkeit bleibt jede Anwendung Demonstration.
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V — 04
Regulatorische Einordnung
Der EU AI Act verpflichtet zunächst zu KI-Kompetenz in der Organisation und verbietet einzelne Praktiken. Für Hersteller ist die zweite Ebene relevanter: Wird KI zur Sicherheitskomponente einer Maschine, greifen die Hochrisikopflichten über die Produktsicherheitsvorschriften – mit Konsequenzen für Konformitätsbewertung und technische Dokumentation. Anwendungen in Instandhaltung, Qualitätsprüfung oder Planung fallen regelmäßig nicht darunter. Die Einordnung gehört an den Anfang, weil sie über den Aufwand entscheidet.
Anwendungsfälle nach Reifegrad
Nicht jede Anwendung ist gleich weit. Die folgende Einordnung beschreibt, was in produzierenden Unternehmen heute belastbar läuft – und was Vorlauf braucht.
| Anwendung | Reifegrad | Voraussetzung |
|---|---|---|
| Dokumenten- und Wissenssuche | produktiv | geordnete Ablage, Rechtekonzept |
| Optische Qualitätsprüfung | produktiv | Bildmaterial mit Fehlerbildern |
| Angebots- und Kalkulationsunterstützung | produktiv | saubere Stamm- und Kalkulationsdaten |
| Absatz- und Bedarfsprognose | produktiv | mehrjährige Historie, Sondereffekte markiert |
| Auswertung von Störungsmeldungen | tragfähig | einheitliche Erfassung, Klassifizierung |
| Vorausschauende Instandhaltung | fallabhängig | Sensorhistorie und dokumentierte Ausfälle |
| Produktionsplanung und Reihenfolgebildung | fallabhängig | belastbare Rüst- und Kapazitätsdaten |
| Regelung von Prozessparametern | Vorlauf nötig | OT-Anbindung, sicherheitstechnische Prüfung |
Die Einordnung beschreibt den typischen Fall im Mittelstand, nicht den technischen Stand der Forschung. Entscheidend ist selten, was möglich ist, sondern was mit den vorhandenen Daten trägt.Zusammenstellung: Alexander Maintok, VALLEY IT GROUP
Vorgehen
Drei Phasen. Die erste endet mit einer Entscheidungsvorlage, nicht mit einem Prototyp.
Bestandsaufnahme. Welche Daten liegen tatsächlich vor – in welcher Auflösung, über welchen Zeitraum, mit welchem Kontext? Parallel die Sichtung möglicher Anwendungsfälle nach Wirkung und Aufwand sowie die regulatorische Einordnung.
Priorisierung und Aufbau. Ein bis zwei Anwendungen werden vertieft, die übrigen dokumentiert und zurückgestellt. Wo die Datengrundlage fehlt, beginnt die Aufzeichnung – unabhängig davon, ob das Modell später gebaut wird.
Überführung. Vom erprobten Fall in den Regelbetrieb: mit benanntem Verantwortlichen, geregelter Prüfung der Ergebnisse und einem Plan für den Fall, dass die Qualität nachlässt.
Voraussetzungen an das Vorhaben
Eine KI-Strategieberatung lohnt sich, wenn ein konkreter betrieblicher Anlass besteht – wiederkehrende Qualitätsprobleme, ein Engpass in der Instandhaltung, ein Planungsprozess, der an seine Grenzen stößt. Sie lohnt sich nicht als Antwort auf die Frage, was man mit KI denn machen könnte; daraus entsteht eine Liste, die niemand umsetzt.
Ebenso wenig sinnvoll ist der Einstieg, solange grundlegende Zuständigkeiten für Systeme und Daten ungeklärt sind. Ein Modell verschärft diese Lücke, es schließt sie nicht.
Umsetzung in der Gruppe
Eine KI-Anwendung braucht nach der Strategie einen Betrieb – und der reicht von der Anlagenanbindung bis zum Service Desk.
Die VALLEY IT GROUP ist eine Unternehmensgruppe mit rund 600 Mitarbeitenden in sechs Gesellschaften. Für ein Vorhaben dieser Art heißt das: Beratung und Konzeption, Aufbau und Betrieb der Datenplattform, Netz- und Sicherheitsarchitektur bis in die Produktion sowie Field Service vor Ort. Bei den Channel Excellence Awards 2026 wurde die Gruppe als bester IT-Dienstleister ihrer Umsatzklasse ausgezeichnet.
Das ist weniger eine Frage der Größe als eine der Übergabe: Die Stelle, an der ein erprobter Anwendungsfall in den Regelbetrieb wechselt, ist erfahrungsgemäß die kritischste – und sie entfällt, wenn Beratung und Betrieb aus derselben Gruppe kommen.
Eigenbetrieb und Fremdbetrieb
Welche IT ein Werk selbst betreiben muss und welche es abgeben kann – vom Fertigungsprozess bis zur Sensorik.
Aus der Gruppe · IT-GovernanceFachbereich und IT
Wem ein System fachlich gehört, wer über Prozess, Daten und Freigaben entscheidet – mit Rollenverteilung und Selbsttest.
Geschäftsführung
Alexander Maintok
Alexander Maintok verantwortet das operative Geschäft der Unternehmensgruppe und führt zwei ihrer Gesellschaften als Geschäftsführer. Er kennt beide Seiten des Tisches – die, an der über IT entschieden wird, und die, an der die Entscheidung anschließend zu verantworten ist.
- VALLEY IT GROUPOperatives Geschäft
- integer GmbHGeschäftsführer
- VALLEY IT SERVICES GmbHGeschäftsführer
Erstgespräche führt er persönlich.