Viele Unternehmen beschäftigen sich mit Künstlicher Intelligenz – doch wie gelingt der Weg von ersten Experimenten hin zu produktiven Anwendungen im Unternehmensalltag?
Als Handels- und Dienstleistungsunternehmen für Antriebstechnik gibt Ludwig Meister Einblicke in die eigene KI-Reise und zeigt anhand praxisnaher Beispiele, wie sich aus ersten Use Cases schrittweise skalierbare Prozesse entwickeln. Im Mittelpunkt stehen dabei weniger einzelne Technologien als vielmehr die Vorgehensweise, organisatorische Erfahrungen und Erfolgsfaktoren auf dem Weg zu einer produktiven KI-Nutzung.
Zum Einstieg erklärt unser Experte Korbinian Zöls, welche technologischen Möglichkeiten heute bereits bestehen. Dazu veranschaulicht er, wie mobile Roboter mithilfe moderner Sensorik und KI ihre Umgebung erfassen, verstehen und autonom intralogistische Aufgaben übernehmen können.
Anschließend wechseln Elisabeth Meister und Albert Reiner die Perspektive und erläutern, wie KI-Projekte bei Ludwig Meister von der ersten Idee bis zur produktiven Anwendung entwickelt werden. Im Fokus stehen die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle, der Weg vom Experiment zur skalierbaren Lösung sowie die organisatorischen und technischen Voraussetzungen für einen erfolgreichen KI-Einsatz. Darüber hinaus erhalten die Teilnehmenden Einblicke in verschiedene Geschäftsprozesse, in denen KI bereits heute zum Einsatz kommt.
Im Rahmen der anschließenden Unternehmensführung gewinnen die Teilnehmenden Einblicke in die Logistik von Ludwig Meister und lernen die Abläufe eines modernen technischen Handelsunternehmens kennen.
Wir freuen uns auf einen informativen und anregenden Nachmittag mit Ihnen.
Wie lassen sich Fertigungszeiten bereits vor Produktionsstart verlässlich abschätzen – trotz komplexer Aufträge und unterschiedlicher Bearbeitungsschritte? Dieser Fragestellung widmete sich ein Pumpenhersteller gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg. Im Rahmen eines KI-Anwendungsprojekts wurde ein Ansatz entwickelt, der Zeitprognosen ermöglicht und damit die Planung im Unternehmen verbessert.
Komplexe Fertigung mit gewachsener Struktur
Die Dickow Pumpen GmbH & Co. KG aus Waldkraiburg mit rund 210 Mitarbeitenden ist ein Unternehmen mit langer Tradition und hat sich über die Jahrzehnte hinweg auf die Herstellung von industriellen Pumpen spezialisiert. Die Lösungen werden beispielsweise für anspruchsvolle Anwendungen wie die Betankung von Flugzeugen entwickelt und gefertigt. Neben der Produktion ist die Wartung ein zentrales Standbein des Unternehmens.
Die Fertigung zeichnet sich durch eine hohe Variantenvielfalt aus: Bauteile werden auf verschiedenen Anlagen gedreht, gefräst und montiert – oft in individuellen Konfigurationen. Diese Vielfalt erschwert eine genaue Planung der Bearbeitungs- und Rüstzeiten, die jedoch eine zentrale Grundlage für Kapazitätsplanung und Angebotskalkulationen bilden.
Eine zusätzliche Herausforderung: Viele relevante Informationen liegen in unstrukturierter Form vor und gleichzeitig sind vorhandene Daten ungleich verteilt – Standardprozesse stehen wenigen zeitintensiven Aufträgen gegenüber.
Fertigung bei Dickow
Fundierte Prognosen vor Produktionsstart als Ziel
Da sich bei Dickow schon seit einiger Zeit der Wunsch entwickelt hat, Künstliche Intelligenz zur Verbesserung von Prozessen einzusetzen, kam das Unternehmen mit den beiden Geschäftsführern Alexander Hammer und Dr.-Ing. Wolfgang Schmitz sowie dem Abteilungsleiter der IT Reinhard Schossig auf das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg zu. Gemeinsam mit KI-Trainer Sebastian Maier vom Fraunhofer IGCV wurde bald ein passender Use Cases identifiziert: eine KI-basierte Fertigungszeitprognose.
Ziel des Projekts war es, aus bestehenden Produktionsdaten zu lernen und dadurch zukünftige Fertigungsaufträge möglichst genau vorherzusagen. Die Datenbasis wurde durch das kürzlich eingeführte BDE-System geliefert.
BDE-System
BDE (Betriebsdatenerfassung) bezeichnet die systematische Erfassung von Daten direkt aus der Produktion. Dazu zählen beispielsweise Bearbeitungszeiten, Rüstzeiten, Maschinenlaufzeiten oder Störungen. Die Daten werden in der Regel während oder nach der Durchführung eines Arbeitsschritts erfasst und in einem System gespeichert. Unternehmen nutzen BDE-Daten, um ihre Produktionsprozesse zu analysieren, zu planen und kontinuierlich zu verbessern. Insbesondere für Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz stellen BDE-Daten eine wichtige Grundlage dar, da sie Einblicke in tatsächliche Abläufe und Zeitaufwände liefern.
Bestehende Daten intelligent nutzbar machen
Zusammen mit dem KI-Experten des Augsburger Zentrums wurde ein Ansatz entwickelt, der strukturierte und unstrukturierte Daten für die Prognose zusammenführt. Ein Teil der relevanten Informationen lag in Freitexten vor, etwa in Tätigkeitsbeschreibungen oder Artikeltexten. Diese Inhalte wurden mit Methoden des Natural Language Processing (NLP) ausgewertet. Dabei wurde analysiert, welche Begriffe besonders häufig vorkommen und welche Muster sich in den Texten zeigen. Zusätzlich wurden technische Angaben wie Größen oder Druckwerte automatisiert aus den Daten ausgelesen und als weitere Merkmale in das Modell übernommen. Durch die Verbindung von Textinformationen und klassischen Produktionsdaten entstand eine deutlich breitere Datengrundlage.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache beschäftigt – also von Texten, wie sie Menschen schreiben oder sprechen. Im industriellen Kontext wird NLP eingesetzt, um Informationen aus unstrukturierten Texten nutzbar zu machen, beispielsweise aus Arbeitsbeschreibungen oder Kommentarfeldern in IT-Systemen. So können auch Inhalte, die nicht in festen Datenfeldern vorliegen, automatisiert ausgewertet und in Analysen oder Prognosen einbezogen werden. Das ermöglicht es Unternehmen, vorhandene Daten umfassender zu nutzen.
Für die anschließende Prognose wurde ein Regressionsmodell eingesetzt. Es lernt aus früheren Aufträgen, welche Merkmale mit bestimmten Bearbeitungszeiten zusammenhängen. Um auch seltene, besonders aufwendige Fertigungsaufträge realistisch abzubilden, wurden die Daten vor dem Training gezielt aufbereitet. So konnte das Modell sowohl typische als auch besonders aufwendige Fertigungsaufträge realistischer abbilden. Zusätzlich wurden im Training die seltenen, aber zeitintensiven Aufträge stärker gewichtet. Dadurch sinkt das Risiko, genau diese komplexeren Fälle zu unterschätzen.
Das trainierte Modell bildet die Grundlage für die Anwendung im Unternehmen. Über eine Benutzeroberfläche können Prognosen für neue Aufträge berechnet und direkt in die Planung übernommen werden.
Regression
Regression ist ein Verfahren aus der Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz, das dazu dient, numerische Werte vorherzusagen – also zum Beispiel Zeiten, Kosten oder Mengen. Dabei lernt ein Modell aus bestehenden Daten, welche Zusammenhänge zwischen verschiedenen Einflussfaktoren bestehen. Auf dieser Grundlage kann es für neue Fälle eine möglichst realistische Schätzung abgeben. In der Praxis bedeutet das: Wenn beispielsweise bekannt ist, wie lange frühere Fertigungsaufträge unter bestimmten Bedingungen gedauert haben, kann ein Regressionsmodell daraus ableiten, wie lange ein neuer Auftrag voraussichtlich dauern wird. Regression wird häufig eingesetzt, wenn Unternehmen Planungswerte benötigen, etwa für Produktionszeiten, Lieferzeiten oder Ressourcenbedarf.
Veranschaulichung des entwickelten KI-Ansatzes: Trainingsdaten aus dem BDE-System werden für das Regressionsmodell verarbeitet
Prototyp der Benutzeroberfläche für den Einsatz im Unternehmen
Finale Implementierung der Web-Applikation zur Bedienung im internen Netzwerk
„Die Datengrundlage bei der Firma Dickow Pumpen war eine sehr gute Basis für diese KI-Modelle, allerdings wird diese Anwendung in Zukunft durch immer neu entstehende Daten immer besser, immer weiter trainiert, und dadurch wird der Use Case viel sinnvoller angewendet.“ Sebastian Maier, KI-Trainer im Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg
Mehr Transparenz und bessere Planbarkeit
Die im Projekt entstandene Lösung ermöglicht automatisierte Prognosen und schafft damit eine fundierte Grundlage für Planung und Kalkulation – auch differenziert nach Maschinen oder Bearbeitungsschritten. Die vorhergesagten Zeiten können als Soll-Werte mit den tatsächlichen Werten verglichen werden, sodass Abweichungen schneller sichtbar werden und sich so gezielt analysieren lassen.
„Ich sehe es als Starthilfe von Herrn Maier [vom Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg] für uns, um selbst eine Dickow-KI bei uns im Haus betreiben zu können.“
Gerade für KMU zeigt das Projekt, dass sich bereits vorhandene, zunächst unstrukturierte Daten mit überschaubarem Aufwand sinnvoll nutzen lassen. So entsteht ein konkreter Mehrwert im operativen Geschäft, ohne bestehende Prozesse grundlegend neu aufsetzen zu müssen. Bei Dickow sind bereits Schritte in Planung, um die entwickelte Lösung für weitere Anwendungen einzusetzen.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten – gerade in Verbindung mit der elektronischen Rechnung (E-Rechnung).
In diesem Webinar erfahren Sie, welche Faktoren über den erfolgreichen Einsatz von KI in den Rechnungsprozessen entscheiden und wie die E-Rechnung dazu beiträgt, eine verlässliche Datenbasis zu schaffen. Darauf aufbauend wird aufgezeigt, welchen Mehrwert strukturierte Daten für Unternehmen haben und wie damit – gemeinsam mit KI – die Automatisierung von betrieblichen Finanzprozessen vorangetrieben werden kann.
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Die digitale Transformation ist in vollem Gange. Doch auch wenn KI mittlerweile zum allgemeinen Sprachgebrauch gehört, stellt die zielgerichtete Auswahl geeigneter Daten oft die zentrale Hürde bei der Umsetzung dar. In diesem Workshop erhalten Sie einen Überblick über die Potenziale einer systematischen Daten- und Merkmalsauswahl.
Dabei werden unter anderem die Themen Datenarten, Datenqualität und Datenanalyse, standardisierte Datenschnittstellen sowie Feature Engineering behandelt. Anhand des PPR-Modells (Produkt, Prozess und Ressource) werden Sie gemeinsam geeignete Daten aus einer Beispielanlage identifizieren und einen Beispieldatensatz in einer explorativen Datenanalyse untersuchen.
Anhand von Praxisbeispielen aus den Bereichen Qualitätssicherung, Instandhaltung und Prozessoptimierung zeigen wir Ihnen, wie Sie tragfähige Datensätze aufbauen.
Inhalte
Bedeutung von Daten für KI-Anwendungen
Zusammenhang von Daten- und Modellqualität
Standardisierte Datenschnittstellen
Umsetzungsbeispiele am Fraunhofer IGCV
Zielgruppe
Die Veranstaltung richtet sich an Anlagenverantwortliche und -Planer, Führungskräfte aus der Fertigung und Prozessexpert:innen. Es werden keine Vorkenntnisse benötigt.
Referent:innen
Saskia Hutschenreiter und Jannik Möhrle arbeiten am Fraunhofer IGCV.
Beide Referent:innen sind im Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg tätig.
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KI-basierte Optimierung der Produktionsvorbereitung ermöglicht es, klassische Planungs- und Entscheidungsprozesse durch datengetriebene Modelle intelligent zu unterstützen. Im Fokus stehen die Bestandsplanung sowie der Chargeneinsatz. Wir zeigen, wie KI-Methoden und Optimierungsalgorithmen dazu beitragen, Ressourcen effizienter einzusetzen und die Reaktionsfähigkeit der Produktionsplanung zu steigern.
Inhalte
Herausforderungen in der traditionellen Produktionsvorbereitung
KI-gestützte Ansätze zur Bestandsplanung
Optimierung des Chargeneinsatzes mittels KI
Praxisnahe Anwendungsfälle aus der Industrie
Zielgruppe
Die Veranstaltung richtet sich an Unternehmer:innen, Geschäftsführende, Projektleitende sowie Interessierte aus KMU. Es sind keine Vorkenntnisse notwendig.
Referent
Christopher Scholl vom Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg ist beim Fraunhofer IIS tätig.
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Durch die rasante Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Integration in Unternehmensabläufe werden Wertschöpfungsketten zunehmend datengetrieben und komplexer. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Anforderungen nicht nur präzise zu erfassen, sondern auch flexibel und effizient darauf zu reagieren – insbesondere in einer Welt, in der KI-Systeme zentrale Rollen einnehmen.
Dies erfordert neue Denkansätze und Methoden, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch, Technik und Daten optimal zu gestalten. Der Schlüssel zum Erfolg in der KI-Welt liegt im modernen Requirements Engineering (RE). Das bildet die Basis, um nicht nur zielführende Softwarearchitekturen zu entwickeln, sondern auch KI-Systeme zu gestalten, die Unternehmen einen echten Mehrwert bringen. Zugleich gilt es, KI-spezifische Anforderungen wie Transparenz, Fairness, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit zu berücksichtigen.
In dieser Schulung zeigt Ihnen unser Experte Dr. Jannik Fischbach, wie Sie Anforderungen in KI-basierten Projekten erfolgreich erheben und dokumentieren – sowohl für interne Prozesse als auch im Umgang mit externen Partnern. Das Ziel der Veranstaltung ist es, Ihnen praxisorientierte Grundlagen und Techniken zu vermitteln, mit denen Sie Anforderungen so formulieren, dass sie die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz optimal ausschöpfen.
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Hinweis: Gerne stellen wir Ihnen auf Nachfrage eine Teilnahmebescheinigung aus.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren rasante Fortschritte gemacht und zuletzt dank Durchbrüchen bei der Textverarbeitung und großen Sprachmodellen viel Aufmerksamkeit erfahren. Dabei ist Künstliche Intelligenz aber keineswegs neu und umfasst weitaus mehr als die Textverarbeitung. Die Potenziale für mittelständische Unternehmen sind groß – genauso aber auch die Herausforderungen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mit dieser Schulung machen wir Künstliche Intelligenz und insbesondere Maschinelles Lernen (ML) für Sie greifbar. Hierbei werden Ihnen grundlegende Ansätze vorgestellt und von Ihnen als Teilnehmer:in selbstständig angewandt. Durch Praxisbeispiele und Hilfestellungen zum Vorgehen in KI-Projekten, können Sie Anwendungsfelder im eigenen Unternehmen identifizieren.
Die Veranstaltung wird in Kooperation mit der Hanns-Seidel-Stiftung durchgeführt.
Die CIBI 2026 steht ganz im Zeichen der Digitalisierung, Künstlichen Intelligenz, Sicherheit und neuen Technologien – den zentralen Treibern der Finanzbranche von morgen.
Freuen Sie sich auf inspirierende Impulse zu:
Zukunftsstrategien der Finanzbranche
Digitale Souveränität als (neue?) Herausforderung
Künstliche Intelligenz: vom Hype zu tatsächlichen Mehrwerten
Künstliche Intelligenz und Sicherheit als herausforderndes Spannungsfeld
Bereits seit 2000 findet jährlich der CIBI Innovationstag von ibi research statt. Bei dieser Veranstaltung erwarten Sie spannende Vorträge rund um aktuelle Entwicklungen der Finanzbranche. In der begleitenden Fachausstellung können Sie sich auch an einem Stand über das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg informieren.
Wir haben eine begrenzte Anzahl von Freikarten für diese Veranstaltung. Bitte nutzen Sie die Anmeldung unten, um Ihre Freikarte zu erhalten.
Cyberkriminelle setzen immer häufiger auf Künstliche Intelligenz, um Angriffe schneller, gezielter und schwerer erkennbar zu machen. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen geraten dadurch verstärkt ins Visier – nicht, weil sie unwichtig sind, sondern weil ihre Schutzmaßnahmen oft begrenzter sind.
Genau hier setzt die Veranstaltung der Transfestelle Cybersicherheit an: Sie erfahren, wie sich diese neuen Angriffe erkennen lassen und was Sie konkret tun können, um Ihr Unternehmen wirksam zu schützen.
Besondere Aufmerksamkeit liegt auf dem sicheren Umgang mit personenbezogenen Daten im KI-Kontext sowie den oft unterschätzten Risiken, die von Chatbots und Large Language Models ausgehen – von Datenlecks bis hin zu manipulierten Inhalten. Erfahren Sie, wie Sie Ihr Unternehmen vor diesen modernen Bedrohungen schützen und welche präventiven Maßnahmen wirklich wirksam sind.
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