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Fachartikel
KI-Projekte: Worauf Maschinenbauer setzen müssen
Experte: Gernot Schäfer, Partner, EFESO | 16.07.2026 | Teilen auf in
KI-Projekte im Maschinenbau scheitern häufig nicht an der Technologie selbst, sondern an fehlenden Datenstrukturen, mangelndem Kontext und unklaren Verantwortlichkeiten. Entscheidend ist daher, KI nicht als isolierten Use Case zu betrachten, sondern die Voraussetzungen für skalierbare Anwendungen frühzeitig mitzudenken.
In dem Beitrag der produktion erläutert Gernot Schäfer, Partner bei EFESO Management Consultants, warum generative KI und KI-Agenten nicht nur aktuelle Unternehmensdaten benötigen, sondern vor allem den richtigen Kontext. Damit KI in Produktion und Operations wirksam eingesetzt werden kann, braucht es ein unternehmensweit gültiges semantisches Modell, das Daten aus unterschiedlichen Quellen sinnvoll miteinander verbindet.
Der Beitrag zeigt unter anderem:
- Warum Kontextverständnis ein zentraler Erfolgsfaktor für KI-Anwendungen ist.
- Welche Rolle ein semantisches Framework für die Nutzung von Produktionsdaten spielt.
- Weshalb ein iterativer Learn-and-Adapt-Ansatz für KI-Systeme in der Produktion wichtig ist.
- Warum eine transparente Enterprise Architecture die Grundlage für skalierbare KI-Projekte bildet.
Der Beitrag macht deutlich: Wer KI in der Produktion erfolgreich nutzen möchte, muss zunächst die richtigen Grundlagen schaffen, von Datenqualität und Kontextualisierung bis hin zu Verantwortlichkeiten, Governance und Architektur. Erst dann können KI-Anwendungen über einzelne Pilotprojekte hinaus Wirkung entfalten.
