KI – oder doch nur Software? Buzzword oder echter Fortschritt?

Ein kritischer KI-Blogbeitrag.

„Unsere Lösung arbeitet mit künstlicher Intelligenz!“ – Solche Versprechen liest man inzwischen überall. Vom Joghurtabfüller über die Bäckereikette bis zur Getränkeproduktion. Doch was steckt wirklich hinter diesen Aussagen? Handelt es sich um selbstlernende, kognitive Systeme – oder nur um klassische Automatisierung in neuem Wording? Zeit aufzuräumen, mit einem der meistinflationär gebrauchten Begriffe unserer Zeit.

Was ist echte Künstliche Intelligenz – und was nicht?

Zu erst einmal: es gibt keine klare Definition vom Begriff KI im industriellen Umfeld – und genau hier liegt das Problem. Eine Entscheidung in einer Software ist keine KI. Künstliche Intelligenz beschreibt viel mehr Systeme, die auf Basis von Daten eigenständig lernen, Schlüsse ziehen und Aufgaben lösen können, die sonst menschliche Intelligenz erfordern würden. Wichtig: KI trifft Entscheidungen nicht auf Basis starrer Regeln, sondern durch Mustererkennung, Wahrscheinlichkeiten und laufende Anpassung.

”Temperatur zu niedrig, Regelventil auf. Was von den meisten heute als innovative und bahnbrechende KI teuer verkauft wird, machen wir schon seit über 25 Jahren. Nämlich simple Mathematik und Logarithmen in der Software, die lediglich Regeln erstellen. Bei allem Mehrwert der Automatisierung, mit KI hat das leider nichts zu tun.
Thomas BuxGeschäftsführer planemos

Keine KI, sondern ganz normale Automatisierung:

In Branchen wie der Molkerei- oder Getränkeindustrie werden viele Prozesse inzwischen als „KI-gestützt“ vermarktet. In der Praxis handelt es sich jedoch häufig um vordefinierte Entscheidungsbäume („Wenn der pH-Wert unter 4,3 fällt, stoppe die Abfüllung“), klassische Automatisierung von Abläufen ohne jegliche Lernlogik oder um Dashboards mit Empfehlungen, die auf festen Formeln beruhen, nicht auf adaptiven Modellen. In aller Regel steckt hier die klassische Regeltechnik oder ganz normales Leveling dahinter.

Regelbasierte Steuerungen („Wenn A, dann B“- Lösungen)

Energiemanagement System zum Ausgleich von Lastspitzen

Prozesse mit fester Logik oder vordefinierten Szenarien

Erkennen von Rohstoffschwankungen und Rezeptur-Optimierung

Visualisierungstools ohne Lernfunktion

Klassische Statistik-Tools

Predictive Maintenance

Leider ist es gerade dieser inflationäre Gebrauch von KI, der die Erwartungshaltung verwässert und oftmals enttäuscht, wenn sich die vermeintliche KI als normale Regelungstechnik entpuppt. Die Folge ist ein Vertrauensverlust in Technologie insgesamt sowie eine verzögerte Innovationsbereitschaft, weil die tatsächlichen Potenziale nicht erkannt werden.

Die Chancen echter KI – Wo braucht es wirkliche Intelligenz in der industriellen Produktion?

Richtig eingesetzt, kann KI die Branche verändern. Gerade bei der Mustererkennung im Big Data Bereich d.h. bei der Auswertung besonders großer Datensätze existieren zahlreiche sinnvolle Anwendungen im Automatisierungsprozess. Dabei bestätigt sich die Erkenntnis, das ohne echte Datenbasis, KI-Offenheit und ein klares KI-Verständnis derartige Potenziale nicht ausgeschöpft werden können. Es braucht immer den Willen für Veränderung.

Big Data Auswertungen

Reaktionsschnelle Mustererkennung bei vielen und großen Datensätzen sowie eine schnellere und umfangreichere Datenverarbeitung. So können nicht offensichtliche Zusammenhänge schnell erkannt werden und entsprechende Empfehlungen gegeben werden.

Qualitätsprüfung mit KI-Vision

Präzisere Kontrolle bei höheren Liniengeschwindigkeiten oder eine visuelle Qualitätskontrolle, die neue und bisher unbekannte Fehlerbilder erkennt.

Supply-Chain-Vorhersagen

Vorhersage von Rohstoffschwankungen zur besseren Planung von Rohstoffen, Logistik und Personal.

Ohne Cloud keine KI – aber mit Risiken

KI braucht Daten – viele, aktuelle, vernetzte Daten. Doch gerade in der Lebensmittel- und Molkereiindustrie herrscht zu Recht große Zurückhaltung gegenüber cloudbasierten Systemen. Die meisten Betriebe arbeiten aus Angst vor Cyberkriminalität on premise, also mit lokal gespeicherten Prozessdaten. Allerdings sind Cloudlösungen heute oft sicherer als viele lokale Insellösungen – wenn sie richtig aufgesetzt sind.

+ ohne zentrale Datenhaltung lässt sich keine lernfähige KI aufbauen
+ ohne Vertrauen in die IT-Sicherheit blockieren viele Unternehmen die eigene digitale Zukunft

Unsere Empfehlung

Klein anfangen: nicht alle Daten in die Cloud, sondern z. B. mit unkritischen Prozesskennzahlen starten.

IT-Sicherheit von Anfang an mitdenken.

Langfristig in vernetzte, skalierbare Datenmodelle investieren, um echtes KI-Potenzial zu nutzen.

Fortschritt ohne Sicherheit ist riskant, aber stillstand aus Angst ist noch gefährlicher.

Exkurs

KI Zusammenarbeit mit Hochschulstandorten stärken

Gemeinsam mit der Uni Aachen arbeiten wir seit vielen Jahren an nützlichen KI-Lösungen für unsere Kunden. Ein Beispiel: In einem aktuellen Projekt erkennt die Datenbank aus der Verfahrensbeschreibung die gewünschten Module, indem sie die Rezepturlogik nutzt. Voll im Trend sind ebenso sogenannte Explainable AI (XAI)-Anwendungen, deren Entscheidungen für Menschen transparent, nachvollziehbar und interpretierbar sind.

Fazit

Aufklärung statt Hype

KI ist ein mächtiges Werkzeug, wenn man sie versteht, ehrlich benennt und gezielt einsetzt. Es ist an der Zeit, den Begriff wieder mit Inhalt zu füllen – und zwischen künstlicher Intelligenz und intelligenter Software oder Regelungstechnik zu unterscheiden. Dabei bietet KI bei allen berechtigten Sicherheitsbedenken eine echte Chance, sobald große relevante Datenmengen zu Auswertungszwecke in die Cloud geschickt werden.

Lassen Sie uns gemeinsam über KI sprechen.

Ob in der Produktion oder in der Prozessoptimierung: Wir unterstützen Sie gern dabei, echte KI-Potenziale zu erkennen – und für Ihr Unternehmen einzusetzen.

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