KI-Automatisierung · Branche

KI-Automatisierung für Produktionsbetriebe

Abläufe, die bisher an fehlendem Urteilsvermögen scheiterten — Texte einordnen, Dokumente lesen, Entscheidungen vorbereiten. Bei Produktionsbetrieben heißt das konkret: Auftragsdaten wandern zwischen Systemen per Hand — genau dort setzt ein solches Projekt an.

Angebot nach Anfrage4 bis 8 WochenProduktionsbetriebe
Kurz gesagt

KI-Automatisierung für Produktionsbetriebe löst ein konkretes Problem: Auftragsdaten wandern zwischen Systemen per Hand. Ein Projekt dauert üblicherweise 4 bis 8 Wochen, der Preis hängt vom Umfang ab und wird nach einem kurzen Erstgespräch vorgeschlagen — nicht pauschal für die ganze Branche.

01 — Ausgangslage

Warum Produktionsbetriebe das brauchen

  • Auftragsdaten wandern zwischen Systemen per Hand
  • Qualitätsdokumentation ist Papierarbeit
  • Kundenanfragen zum Lieferstatus binden den Vertrieb

Klassische Automatisierung scheitert an unstrukturierten Dingen: eine E-Mail verstehen, ein Formular in freiem Text lesen, aus einem Angebot die relevanten Positionen ziehen.

02 — Anwendung

KI-Automatisierung im Alltag eines Produktionsbetrieb

Beispielszenario

Kunden bekommen automatisch eine Nachricht, sobald ihr Auftrag in Fertigung geht und wenn er versandbereit ist. Die Statusanfragen im Vertrieb gehen deutlich zurück.

  • Klassifikation eingehender Nachrichten nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit
  • Extraktion strukturierter Daten aus E-Mails, PDFs und Formularen
  • Vorformulierte Antwortentwürfe, die eine Person nur noch freigibt
  • Zusammenfassungen langer Vorgänge für die Übergabe
  • Klare Schwelle, ab der ein Mensch entscheidet — nichts läuft ungeprüft durch
  • Protokoll jeder Entscheidung, damit nachvollziehbar bleibt, warum etwas passiert ist

03 — Ablauf

Wie ein Projekt läuft

  1. Anwendungsfall schärfen

    Nicht „wir machen was mit KI", sondern ein konkreter Ablauf mit messbarem Ergebnis.

  2. Testdaten sammeln

    Wir brauchen echte Beispiele aus eurem Betrieb — je unsauberer, desto besser für den Test.

  3. Bauen und messen

    Der Ablauf wird gebaut und gegen die Testdaten gemessen. Erst wenn die Trefferquote stimmt, geht er live.

  4. Kontrollierter Betrieb

    Anfangs prüft ein Mensch jede Entscheidung. Je nach Ergebnis wird die Prüfschwelle schrittweise gelockert.

04 — Kosten

Aufwand und Laufzeit

Preis
Individuell nach Aufwand
Typische Laufzeit
4 bis 8 Wochen

Je nach Anwendungsfall und Datenlage. Ein Fixpreis lässt sich erst nach dem Erstgespräch seriös nennen — schreibt uns kurz euer Vorhaben, und wir schicken einen Vorschlag, der zu Umfang und Aufwand passt.

Förderung

Für Digitalisierungsvorhaben gibt es in Österreich mehrere Förderschienen, etwa KMU.DIGITAL oder die aws-Digitalisierungsförderung. Ob und in welcher Höhe eine davon aktuell für euer Vorhaben infrage kommt, prüfen wir individuell mit euch. Aktuelle Bedingungen: kmudigital.at, aws.at.

05 — Fragen

Häufige Fragen

Was sagt der EU AI Act dazu?

Die meisten betrieblichen Anwendungsfälle fallen in die Kategorie mit geringem Risiko und lösen vor allem Transparenzpflichten aus. Wo Kunden direkt mit dem System sprechen oder KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, kennzeichnen wir das. Bei Anwendungen im Personalbereich schauen wir genauer hin, dort gelten strengere Regeln.

Landen unsere Daten im Training eines Sprachmodells?

Nein. Wir nutzen ausschließlich Zugänge, bei denen Training mit Kundendaten vertraglich ausgeschlossen ist, und verarbeiten in der EU. Bei besonders sensiblen Daten setzen wir Modelle ein, die auf eurer eigenen Infrastruktur laufen.

Wie zuverlässig ist das?

Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir messen es, bevor etwas live geht. Bei Klassifikation eingehender Nachrichten liegen gut gebaute Systeme regelmäßig über neunzig Prozent. Entscheidend ist nicht die Quote allein, sondern was bei einem Fehler passiert — deshalb bauen wir immer eine Prüfschwelle ein.

Wie unterscheidet sich das von einem Chatbot?

Ein Chatbot beantwortet Fragen im Dialog. KI-Automatisierung läuft im Hintergrund ohne Gespräch — sie liest, ordnet ein und entscheidet vor, während jemand anderes an der eigentlichen Arbeit sitzt.

Was ist der Unterschied zu normaler Automatisierung?

Normale Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn Feld A gefüllt ist, mach B. KI-Automatisierung kommt dort ins Spiel, wo es keine festen Felder gibt — freier Text, Bilder, wechselnde Dokumentformate. Beides zusammen ist meist die richtige Antwort, nicht eines von beiden.

Lohnt sich das ohne Investition in neue Maschinen?

Ja. Der größte Teil der Verluste entsteht nicht an der Maschine, sondern zwischen den Systemen — Auftragsdaten, Rückmeldungen, Versandinformationen. Das lässt sich unabhängig vom Maschinenpark verbessern.

Was ist mit älteren Maschinen ohne Schnittstelle?

Für viele gibt es Nachrüstlösungen zur Erfassung von Laufzeit und Stillstand. Ob sich das rechnet, hängt vom Engpass ab — wenn die Maschine nicht der Engpass ist, bringt die Erfassung wenig.

Rechnet sich eine KI-Automatisierung für einen kleinen Produktionsbetrieb?

Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei Produktionsbetrieben ist der Ansatzpunkt meist Datenübergabe zwischen ERP, Fertigung und Versand. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.

Nächster Schritt

Erste Einschätzung, ohne Verpflichtung.

Beschreibt kurz, worum es geht. Ihr bekommt eine ehrliche Antwort dazu, was realistisch ist und was es ungefähr kostet.