Hersteller erzielen KI-ROI – Jetzt ist Skalierung für größere Wirkung gefragt

KI liefert ROI in der Fertigung, aber die Skalierung bleibt die Herausforderung. Ohne stärkere Daten- und Netzwerkfundamente kommt der Fortschritt zum Stillstand.

Von Nic Leszczynski, Principal Solutions Engineer, UKI, bei Riverbed Technology

Vom Shopfloor bis zur Lieferkette liefert künstliche Intelligenz (KI) bereits messbare Renditen in der gesamten Fertigung. Fragen Sie einfach die 87 % der Branchenführer, die der Riverbed Global Survey 2025 sagten, dass der ROI von Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) ihre Erwartungen erfüllt oder übertroffen hat.

Die Herausforderung jedoch besteht darin, diese Gewinne unternehmensweit zu skalieren. Nur 12 % der KI-Initiativen sind derzeit in der Fertigung vollständig implementiert, und nur 37 % der Organisationen im Sektor fühlen sich vollständig bereit, KI im großen Maßstab zu operationalisieren. Diese strukturelle Kluft malt KI als Work in Progress: teilweise realisiert, doch unfähig, zur Vollendung voranzuschreiten.

Mit Industry 4.0 in vollem Gange ist es nicht mehr nötig zu beweisen, dass KI sich auszahlt – die Daten zeigen es bereits. Doch während es in kontrollierten Tests nachweislich effektiv ist, kämpft die Mehrheit der Hersteller damit, diese Vorteile in ihren komplexen, realen Umgebungen zu skalieren. Dies wird wahrscheinlich so bleiben, bis die richtigen digitalen Fundamente vorhanden sind.

Warum KI-Optimierung in der Fertigung behindert wird

Laut Deloitte ermöglicht „Smart Manufacturing“ – das KI nutzt, um Dinge wie vorausschauende Wartung, Qualitätssicherung, Lieferkettenoptimierung und Energieeffizienzüberwachung voranzutreiben – bereits eine Verbesserung der Produktionsausbeute um 10–20 % und 10–15 % freigesetzte Kapazität. Das Netto-Potenzial ist daher enorm, doch die Breite der möglichen Auswirkungen macht die Skalierung von KI kompliziert.

Das liegt daran, dass Smart-Manufacturing-Umgebungen von einem zuverlässigen und sicheren Datenfluss zwischen allen Geräten, Maschinen, Anlagen und Logistiknetzwerken abhängen. KI-Modelle müssen diese Verquickung von Telemetriedaten in Echtzeit aufnehmen, interpretieren und darauf reagieren – oft über Altsysteme, Edge-Geräte und Cloud-Plattformen hinweg. Entscheidungsträger müssen in der Lage sein, diese Informationen zu sehen und zu analysieren.

Verwickelte oder verengte Datenpipelines erzeugen operativen Stress, während begrenzte Transparenz in das Systemverhalten Optimierung und Skalierung erheblich erschweren. Der Druck wächst, diese Probleme auf infrastruktureller Ebene anzugehen.

Eine aufkommende Datenbereitschaftslücke

Die Leistungsvorteile von KI sind unbestritten. Doch aufgrund einer Reihe struktureller Probleme bleibt die Skalierbarkeit dieser Vorteile schwer fassbar. Bevor die Technologie unternehmensweit angenommen werden kann, müssen Hersteller die infrastrukturelle Strenge etablieren, die erforderlich ist, um sie zu unterstützen. Neue Forschungsergebnisse zeichnen dieses Streben nach KI-Bereitschaft detaillierter:

– 91 % der Hersteller sagen, KI-Datenbewegung ist kritisch für ihre Strategie.

– 96 % nennen Netzwerkleistung und -zuverlässigkeit als oberste Überlegungen.

– Fast die Hälfte (47 %) vertraut nicht auf die Genauigkeit und Vollständigkeit ihrer Daten.

Zusammen beweisen diese Zahlen, dass noch viel Fortschritt nötig ist. Wenn über neun Zehntel der Führungskräfte Datenbewegung und Netzwerkleistung als kritisch ansehen, dann hängt KI-Integration von Infrastruktur ab, die gebaut ist, um Daten schnell und zuverlässig zu bewegen. Gleichzeitig vertraut fast jede zweite Organisation den bewegten Daten nicht vollständig. Beide Komponenten müssen angegangen werden, um gegenproduktive Investitionen zu vermeiden.

Während Hersteller klar verstehen, was KI braucht, um zu gedeihen, operieren viele noch auf digitalen Fundamenten, die noch nicht robust und flexibel genug sind, um sie im großen Maßstab aufzunehmen. Hinzu kommt die Fragmentierung durch mehrere Observability-Tools, und es wird evident, warum die Systeme, die Produktionsabläufe unterstützen, nicht über Proof-of-Concept-Initiativen hinauskommen.

Fundamente für die Operationalisierung von KI schaffen

Auf organisatorischer Ebene wird der Erfolg von KI durch die Qualität der Daten, die Geschwindigkeit, mit der sie sich bewegen, und die Transparenz geprägt, die Teams in die Systeme haben, die sie transportieren. Bevor also in volle Skalierung investiert wird, ist es unerlässlich, dass Hersteller:

– Netzwerkleistung und Datenfluss als strategische Prioritäten behandeln
KI-Systeme in der Fertigung müssen über verteilte Produktionsumgebungen und vernetzte Lieferketten operieren, alle getrieben von hochvolumigen Echtzeitdaten. Daher kann Netzwerkleistung nicht mehr als Hintergrund-IT-Angelegenheit behandelt werden.

Da dieser Übergang vom Pilot zum Betriebsmodell bewusste Führung und Koordination erfordert, benötigen Organisationen Konsistenz in der Art und Weise, wie ihre Daten erfasst und bewegt werden. Frameworks wie OpenTelemetry helfen, strategische Ausrichtung zu erreichen, indem sie Telemetrie über komplexe Netzwerke standardisieren – und so das stabile, leistungsstarke Daten-Rückgrat schaffen, das KI für die unternehmensweite Integration benötigt.

– Datenqualität und Vertrauen stärken
KI-Modelle sind nur so effektiv wie die Daten, die sie konsumieren. Und in der Fertigung, wo Daten über eine Reihe aktiver Quellen generiert und geleitet werden, führen Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten zu Risiken und beeinträchtigen die Integrität.

– Tool-Sprawl und blinde Flecken reduzieren, damit Führungskräfte Leistungslücken sehen können
Mit Organisationen, die typischerweise 13 Observability-Tools von neun Anbietern betreiben, bleibt Fragmentierung eine große Barriere für die Skalierung von KI. Obwohl jedes dieser Tools eine spezifische Herausforderung lösen mag, schafft ihre kollektive Überlappung Duplikate und begrenzt die Sichtbarkeit – was es schwer macht zu verstehen, wie Systeme unter KI-gesteuerten Workloads interagieren.

Diese architektonische Spannung ist der Grund, warum 95 % der Hersteller einen Prozess der Tool-Konsolidierung durchlaufen. In diesem Kontext gab die Integration des Tech Stacks in eine einheitliche Observability-Plattform einem globalen Fertigungsunternehmen Zugriff auf datengesteuerte und umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung von Produktivität und Leistung. Diese forensische Klarheit befähigt Organisationen, KI mit Vertrauen und ohne Reibung zu skalieren.

KI-Potenzial zur operativen Realität machen

Ehrgeizig erwarten 85 % der Hersteller, bis 2028 KI-bereit zu sein. Aber wenn nur 37 % sich heute vollständig vorbereitet fühlen, wird die Machbarkeit dieses Zeitplans davon abhängen, wie schnell Organisationen die Bereitschaftslücke schließen können.

In den kommenden Jahren wird KI noch tiefer eingebettet sein als jetzt – mit ihrem Einfluss auf Produktionslinien, Lieferketten und Entscheidungsprozessen, der nur zusätzlichen Druck auf die Wirksamkeit von Telemetrie und Observability ausübt.

Es war nie offensichtlicher, dass Hersteller, die jetzt in Full-Fidelity-Daten und Full-Stack-Transparenz investieren – während sie ihre strategischen Prinzipien anpassen, um die neuen Anforderungen von Industry 4.0 vorherzusehen – am besten positioniert sein werden, ihre erfolgreichen KI-Piloten in nachhaltige operative und kommerzielle Vorteile zu verwandeln.

Nic Leszczynski ist Principal Solutions Engineer, UKI, bei Riverbed Technology.