Ein Beitrag von Eric Brabänder, CPO, Empolis
Während andere Unternehmensbereiche längst von der Digitalisierung profitieren, herrscht auf dem Shopfloor vielerorts noch analoge Realität. Papierbasierte Checklisten, manuelle Dokumentation und veraltete Terminals prägen den Alltag von Werker*innen und Mitarbeitenden der Produktion. Dabei steht die Fertigungsindustrie unter immensem Druck: Fachkräftemangel, steigende Komplexität, volatile Lieferketten und ein hoher Effizienzdruck verlangen nach innovativen Antworten.
Die Lösung? Artificial Intelligence (AI) als smarter Wissenshelfer. AI-basierte Wissensmanagement-Systeme wie Empolis Industrial Knowledge bringen das nötige digitale Rüstzeug direkt an den Ort des Geschehens – in die Produktion.
Ein aktiver Vergleich mit aktuellen Trendstudien und Vorhersagen des führenden Technologie- und Marktforschungsunternehmens Gartner zeigt die Potenziale.
Shopfloor 4.0: Connected Worker braucht intelligentes Wissen
Laut Gartner-Analysen werden bis 2028 rund 80 Prozent der digitalen Mitarbeitenden multimodale Interfaces mit Generative AI nutzen. Diese Entwicklung betrifft nicht nur Büroarbeitsplätze, sondern zunehmend auch die Fertigung.
Der "Connected Worker" – vernetzt mit Maschine, IT-System und Kollegen – braucht in Echtzeit Zugang zu relevantem Wissen: Die richtige Handlungsempfehlung zur richtigen Zeit auf jedem Gerät. Klassische Systeme können dies kaum leisten. Moderne AI-basierte Lösungen dagegen analysieren kontinuierlich Kontext, Aufgabenstellung und Umgebung und stellen Werkenden über Sprachassistenz, Augmented Devices, Wearables oder Mobile Devices genau die Informationen zur Verfügung, die sie gerade brauchen.
Von der Bediener*in zur Entscheider*in: Empowerment durch adaptive Systeme
Ein intelligentes Wissensmanagement-System agiert nicht als statische Datenbank, sondern als adaptiver Assistent. Es "kennt" den jeweiligen Werker und seine Rolle, lernt seine Aufgaben und reagiert kontextbezogen mit entsprechenden Berechtigungen. Gartner spricht in diesem Zusammenhang von "adaptive experience" und "embedded intelligence". Damit wandelt sich die Werker*in von der Ausführer*in zur Entscheider*in, von der Befehlsempfänger*in zur Mitgestalter*in.
Niedrigschwellige Automatisierung: Low-Code für den Shopfloor
Laut Gartner werden 30 Prozent aller Business-Rollen bis 2028 Low-Code- oder No-Code-Kompetenzen benötigen. Gerade im Shopfloor bietet dies enormes Potenzial: Statt auf teure Spezialentwicklungen zu warten, können Produktionsleitende, Schichtleitende oder Werkende selbst einfache Automatisierungen und Checklisten erstellen, z. B. zur Prüfdatenerfassung, Fehlermeldung oder Schichtübergabe. Mit dynamischen Checklisten-Tools und Entscheidungsbäumen können so selbst komplexe Aufgaben einfach und schnell in Teams bewältigt und digitalisiert werden.
Zukunftstrends: Edge, Nachhaltigkeit und personalisierte Produkte
Zudem prognostiziert Gartner tiefgreifende Veränderungen in der Fertigung bis 2030. Kunden übernehmen zunehmend die Rolle des Chief Product Officers: Sie wollen maßgeschneiderte, individualisierte Produkte, oft in niedrigstelligen Losgrößen und sind bereit, dafür auch mehr zu zahlen. Gleichzeitig entstehen durch AI-Verfahren und digitale Engineering-Plattformen ganz neue Möglichkeiten zur Individualisierung und Simulation.
Ebenso verändert sich die Rolle der Mitarbeitenden: Dank AI, Augmented Reality und virtuellen Assistenzsystemen verkürzt sich die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender drastisch – von Monaten auf Wochen. Erfahrungswissen wird über digitale Zwillinge, Schulungssysteme mit individualisiertem Content und AI-gestützte Wissensmanagement-Systeme bewahrt, inhaltlich gesichert und weitergegeben.
Edge Computing und Knowledge Systeme: Datenverarbeitung direkt in der Fertigung
Bereits heute nutzen über 30 Prozent der fertigenden Unternehmen Edge-Technologien, bis 2028 sollen es 65 Prozent sein. Die Intelligenz wandert dahin, wo sie gebraucht wird – direkt an die Maschine. Maschinenzustände, Materialflüsse oder Qualitätsparameter werden in Echtzeit analysiert, um Prozesse zu optimieren und Ausfälle zu vermeiden. Umso wichtiger wird es, diese Parameter mit dem vorhandenen Wissen und bekannten Lösungsverfahren bei Problemen zu korrelieren. Die Verknüpfung von Wissen und Maschinendaten ist essenziell, weil nur so aus abstrakten Informationen konkrete, umsetzbare Entscheidungen werden.
Ein Beispiel dafür ist Factory‑X – ein Forschungsprojekt im Rahmen des Leuchtturmprojektes Manufacturing-X des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE). Factory-X zeigt, wie intelligentes Wissensmanagement Produktionsprozesse effizienter, flexibler und ausfallsicherer machen kann. Im Mittelpunkt steht die Idee eines „Autonomen Betriebs-as-a-Service“, bei dem Maschinen auch ohne Vor-Ort-Personal sicher laufen – unterstützt durch Remote-Zugriff, AI und zentral verfügbare Handlungsempfehlungen.
Empolis liefert dafür als Projektpartner eine AI-gestützte Wissensplattform, die Erfahrungswissen mit aktuellen Maschinendaten kombiniert, um Störungen schneller zu beheben und Entscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Dies zeigt, wie Daten, Know-how und digitale Services in der vernetzten Produktion zu einem messbaren Wettbewerbsvorteil führen.
Smarte Nachhaltigkeit: CO2-basiertes Wirtschaften als Wettbewerbsvorteil
Nachhaltigkeit wird vom Kostenfaktor zum Kaufkriterium. 75 Prozent der Gen Z sind bereit, mehr für nachhaltige Produkte zu zahlen. Gartner erwartet, dass bis 2030 über 20 Prozent der Hersteller CO2-basierte Materialien einsetzen. Relevante Daten, Materialien und Lieferketten müssen dazu digital transparent gemacht und AI-gestützt bewertet werden. Nur so können Unternehmen fundierte Entscheidungen für CO2-optimierte Produktionsweisen treffen.
Fazit: Wer heute digitalisiert, produziert morgen intelligenter – und nachhaltiger
Die AI-gestützte Wissensarbeit am Shopfloor ist keine Zukunftsvision, sondern wird durch Trends wie Connected Worker, Edge, Nachhaltigkeit, und Personalisierung beschleunigt. Unternehmen, die jetzt handeln, sichern sich einen entscheidenden Vorsprung: durch höhere Effizienz, geringere Fehlerquoten, zufriedenere Mitarbeitende und resiliente, zukunftsfähige Produktionssysteme.
Wie Empolis Industrial Knowledge unterstützt:
- Im Bereich Connected Worker stellt Empolis relevantes Wissen kontextgerecht und multimodal zur Verfügung.
- Für adaptive Systeme bietet Empolis eine offene Knowledge Management Plattform mit eingebetteter Künstlicher Intelligenz zur aktiven Unterstützung von wissensintensiven Entscheidungsprozessen.
- Im Kontext von Low-Code/No-Code ermöglicht Empolis einfache Prozessautomatisierung ohne IT-Vorkenntnisse durch intelligente Checklisten und einfach zu modellierende AI-basierte Entscheidungsbäume kombiniert mit Wissensmodellen aus dem Knowledge Graphen.
- In Bezug auf Edge Computing ist Empolis anschlussfähig an IoT-Datenquellen zur Auswertung und direkten Wissensbereitstellung.
- Beim Thema Personalisierung und PLM unterstützt Empolis mit smartem Wissenszugriff zur Übersetzung kundenindividueller Anforderungen in Angebote, Projekte und Produktionsprozesse durch intelligente AI-basierte Angebotsassistenten.
Quellen:
Gartner: Predicts 2025: What Manufacturing CIOs Need to Be Aware of by 2030, 13 March 2025, ID G00821420 - by Scot Kim, Sudip Pattanayak, Alexander Hoeppe, Mike Ramsey
Gartner: Predicts 2025: Empowering Workers With Intelligent Applications, 15 January 2025, ID G00821614 - by Lacy Lei, Tori Paulman, Christopher Trueman, Nitish Tyagi, Will Grant, Helen Poitevin
.png)
