{"id":1113898,"date":"2025-12-09T18:09:08","date_gmt":"2025-12-09T18:09:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=1113898"},"modified":"2026-03-25T16:05:10","modified_gmt":"2026-03-25T16:05:10","slug":"the-ai-driven-transformation-of-industrial-value-chains","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/the-ai-driven-transformation-of-industrial-value-chains\/","title":{"rendered":"Die durch AI vorangetriebene Transformation industrieller Wertsch\u00f6pfungsketten"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/UFGOU_QQSw0?si=sn8tW88mUN8JL4D_\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<div class=\"fusion-button-wrapper fusion-aligncenter\"><a class=\"fusion-button button-flat fusion-button-default-size button-default fusion-button-default button-1 fusion-button-default-span fusion-button-default-type\" target=\"_self\" href=\"https:\/\/thebridge.artefact.com\/\" rel=\"noopener\"><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Besuchen Sie thebridge.artefact.com<\/span><\/a><\/div>\n<p>Die Industrien auf der ganzen Welt treten in eine neue Phase des Wandels ein, die durch data und artificial intelligence angetrieben wird. Steigende Energiekosten, Unterbrechungen der Lieferkette, Nachhaltigkeitsanforderungen und eine wachsende Talentl\u00fccke zwingen die Hersteller dazu, ihre Arbeitsweise und Innovationen zu \u00fcberdenken.<\/p>\n<p>In diesem Gespr\u00e4ch f\u00fcr The Bridge, Artefact's <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/alexandre-thion-de-la-chaume-a8054217\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alexandre Thion de la Chaume<\/a>, Managing Partner &amp; Global Industry Lead, und <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/florencebenezit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Florence B\u00e9n\u00e9zit<\/a>, Partner und Global Manufacturing Lead, untersuchen die gro\u00dfen Herausforderungen der KI in der Industrie und der Fertigung sowie die Bedingungen, die erf\u00fcllt sein m\u00fcssen, damit KI ein echter Motor f\u00fcr Leistung, Innovation und Widerstandsf\u00e4higkeit werden kann.<\/p>\n<h2>Globale Industrie an einem Wendepunkt<\/h2>\n<p>Die Industrielandschaft von heute ist stark fragmentiert. Sie umfasst gro\u00dfe multinationale Hersteller mit globalen Produktionsnetzwerken, aber auch Tausende von spezialisierten kleinen und mittleren Unternehmen, die in Nischenm\u00e4rkten t\u00e4tig sind. Trotz ihrer Unterschiede stehen diese Organisationen vor vielen der gleichen strukturellen Herausforderungen.<\/p>\n<p><em>\u201cDie Akteure in der Industrie sind extrem heterogen in Bezug auf Gr\u00f6\u00dfe, Reifegrad und Transformationsfortschritt\u201d.\u201d<\/em> erkl\u00e4rt Alexandre. <em>\u201cAber sie alle sind mit steigenden Kosten, einer komplexen Lieferkette und wachsenden Erwartungen in Bezug auf Nachhaltigkeit konfrontiert.\u201d<\/em><\/p>\n<p>Mehrere Trends \u00fcben Druck auf die industriellen Wertsch\u00f6pfungsketten aus:<\/p>\n<ul>\n<li>H\u00f6here Energie- und Rohstoffkosten<\/li>\n<li>Zunehmende Volatilit\u00e4t der Lieferkette<\/li>\n<li>Ein Mangel an technischen und digitalen Talenten<\/li>\n<li>St\u00e4rkere Nachhaltigkeit und regulatorische Anforderungen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Gleichzeitig m\u00fcssen die Hersteller auf die steigende Nachfrage nach immer individuelleren Produkten reagieren. Dieser Trend zur Personalisierung erfordert flexiblere Produktionssysteme und eine bessere data-Infrastruktur. <em>\u201cDie Kunden erwarten zunehmend Produkte, die auf sehr spezifische Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind\u201d.\u201d<\/em> Notizen Florenz. <em>\u201cDas erfordert industrielle Prozesse, die sich schnell anpassen k\u00f6nnen, und das data spielt eine zentrale Rolle dabei, diese Flexibilit\u00e4t zu erm\u00f6glichen.\u201d<\/em><\/p>\n<p>Die Modernisierung der Fabriken und die Integration der data-driven-Entscheidungsfindung sind daher nicht nur f\u00fcr die Wettbewerbsf\u00e4higkeit von entscheidender Bedeutung, sondern auch f\u00fcr die Gewinnung qualifizierter Arbeitskr\u00e4fte, die moderne digitale Umgebungen erwarten.<\/p>\n<h2>KI in der industriellen Wertsch\u00f6pfungskette<\/h2>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz bietet leistungsstarke Werkzeuge, um diese Herausforderungen in der gesamten industriellen Wertsch\u00f6pfungskette anzugehen. KI ist nicht nur auf Produktionsumgebungen beschr\u00e4nkt, sondern kann die Entscheidungsfindung in vielen Bereichen des Unternehmens unterst\u00fctzen. <em>\u201cKI kann genutzt werden, um die Nachfrage besser vorherzusagen und die Lieferkette auszurichten\u201d.\u201d<\/em> sagt Alexandre. <em>\u201cEs kann die Sicherheit in Fabriken verbessern, Abl\u00e4ufe optimieren und Funktionen wie Marketing, Recht oder Personalwesen verbessern.\u201d<\/em><\/p>\n<p>In der Vergangenheit konzentrierten sich viele industrielle KI-Anwendungen auf Bereiche wie Prognosen, Qualit\u00e4tskontrolle und Energieoptimierung. Diese Anwendungsf\u00e4lle sind nach wie vor wichtig und werden heute in vielen Branchen eingesetzt. Mit dem Aufkommen der generativen KI haben sich die M\u00f6glichkeiten jedoch erheblich erweitert, so dass Unternehmen nun in der Lage sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Beschleunigen Sie Produktdesign und -konfiguration<\/li>\n<li>Verbessern Sie die Sicherheitsschulung und den Austausch von betrieblichem Wissen<\/li>\n<li>Automatisieren Sie komplexe Arbeitsabl\u00e4ufe und Dokumentationen<\/li>\n<li>Verbessern Sie den B2B-Vertrieb und das Angebotsmanagement<\/li>\n<\/ul>\n<p>Florence zeigt auf, wie generative KI die Interaktion zwischen Mitarbeitern und industriellen Systemen neu gestalten k\u00f6nnte: <em>\u201cIn Zukunft k\u00f6nnte ein Bediener einfach einen Bot nach den Sicherheitsverfahren f\u00fcr einen Arbeitsplatz fragen. KI wird die Art und Weise, wie wir in Fabriken mit Wissen umgehen, ver\u00e4ndern.\u201d<\/em> Diese Entwicklung hat das Potenzial, den Zugang zu komplexen technischen Informationen zu vereinfachen und gleichzeitig die Produktivit\u00e4t und Betriebssicherheit zu verbessern.<\/p>\n<h2>Bew\u00e4hrte Anwendungsf\u00e4lle mit messbarer Wirkung<\/h2>\n<p>W\u00e4hrend viele KI-Anwendungen noch im Entstehen begriffen sind, liefern einige Anwendungsf\u00e4lle in industriellen Umgebungen bereits messbare Ergebnisse. Eine der ausgereiftesten Anwendungen ist <strong>vorausschauende Wartung<\/strong>. Durch die Analyse der Maschine data in Echtzeit k\u00f6nnen KI-Modelle Ger\u00e4teausf\u00e4lle vorhersehen und Wartungsempfehlungen geben, bevor es zu Ausf\u00e4llen kommt. <em>\u201cVorausschauende Wartung kann die Wartungskosten und Ausfallzeiten um etwa 30 Prozent reduzieren\u201d.\u201d<\/em> Alexandre stellt fest.<\/p>\n<p>Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall betrifft die <strong>Automatisierung der betrieblichen Abl\u00e4ufe<\/strong> durch KI-Agenten. Industrielle Gesch\u00e4ftsprozesse umfassen oft mehrere data Quellen, Schnittstellen und aufeinanderfolgende Aufgaben. KI-gesteuerte Automatisierung kann diese Arbeitsabl\u00e4ufe vereinfachen und die Bearbeitungszeit erheblich reduzieren. In einigen F\u00e4llen haben Unternehmen Einsparungen von <strong>70 bis 75 Prozent der Prozessdauer<\/strong> durch die Kombination von Automatisierung, KI und verbesserten Benutzeroberfl\u00e4chen.<\/p>\n<p>KI ver\u00e4ndert auch den Kundensupport in Industriesektoren, in denen Produkte sehr technisch sind und Kataloge Tausende von Referenzen enthalten k\u00f6nnen. Bisher mussten die Kundendienstteams zahlreiche Dokumente und data-Datenbanken durchsuchen, um technische Fragen zu beantworten. Mit generativer KI k\u00f6nnen die Mitarbeiter jetzt Produktinformationen \u00fcber eine einzige Schnittstelle abfragen und so <strong>schnellere Antworten an Kunden und geringere R\u00fcckrufquoten<\/strong>, um sowohl die Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit zu verbessern.<\/p>\n<h2>Data: Die Grundlage der industriellen KI<\/h2>\n<p>Trotz dieser M\u00f6glichkeiten bleibt der Einsatz von KI in der Industrie eine Herausforderung. Das gr\u00f6\u00dfte Hindernis ist nicht die Technologie selbst, sondern die Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit von data. <em>\u201cIn vielen Industrieunternehmen ist data fragmentiert, schwer zug\u00e4nglich oder schlecht strukturiert\u201d.\u201d<\/em> Florence bemerkt. Zwei Arten von data sind besonders kritisch:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Produkt data<\/strong>, das die Produktspezifikationen und -konfigurationen beschreibt<\/li>\n<li><strong>Betriebsbereit data<\/strong>, die von Maschinen, Sensoren und Fabriksystemen erzeugt werden<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Produkt data wird h\u00e4ufig verwaltet \u00fcber <strong>Produktlebenszyklus-Management (PLM)<\/strong> Systeme, aber diese Plattformen sind nicht immer vollst\u00e4ndig implementiert oder unternehmens\u00fcbergreifend standardisiert. data aus der Fabrik stellt zus\u00e4tzliche Herausforderungen dar. Es wird in Echtzeit generiert, kann an verschiedenen Produktionsstandorten unterschiedlichen Standards folgen und erfordert oft gro\u00df angelegte data-Erfassungsprogramme, um nutzbar zu werden.<\/p>\n<p>Sicherheitserw\u00e4gungen f\u00fcgen eine weitere Ebene der Komplexit\u00e4t hinzu. In industriellen Umgebungen herrscht eine ausgepr\u00e4gte Sicherheitskultur, und jedes digitale System, das mit Maschinen verbunden ist, muss strenge Cybersicherheitsanforderungen erf\u00fcllen. <em>\u201cHinter diesen Maschinen arbeiten Menschen\u201d.\u201d<\/em> unterstreicht Florence. <em>\u201cDie Sicherheit muss immer die h\u00f6chste Priorit\u00e4t haben.\u201d<\/em><\/p>\n<h2>Governance und Vertrauen in KI-Systeme<\/h2>\n<p>Neben der data-Infrastruktur ist die Governance ein weiteres wesentliches Element f\u00fcr den erfolgreichen Einsatz von KI in der Industrie. Industrieunternehmen arbeiten in der Regel in Umgebungen, in denen Fehler erhebliche betriebliche oder sicherheitstechnische Folgen haben k\u00f6nnen. Aus diesem Grund neigen sie dazu, KI vorsichtig einzusetzen.<\/p>\n<p>Generative KI-Systeme zum Beispiel k\u00f6nnen gelegentlich falsche Ergebnisse produzieren. Dies mag in einigen digitalen Kontexten akzeptabel sein, erfordert aber in der Industrie ein sorgf\u00e4ltiges Management. Governance-Rahmenwerke helfen Organisationen <strong>Gleichgewicht zwischen Innovation und Risikomanagement<\/strong>. Dies beinhaltet:<\/p>\n<ul>\n<li>Festlegung klarer data-Qualit\u00e4tsstandards<\/li>\n<li>\u00dcberwachung der KI-Systemleistung<\/li>\n<li>Einrichtung von Prozessen zur Erkennung und Korrektur von Fehlern<\/li>\n<\/ul>\n<p>Florence weist auch auf die neue Herausforderung der Agentenqualit\u00e4t hin. Wenn Unternehmen KI-Agenten zur Automatisierung von Prozessen einsetzen, ben\u00f6tigen sie Mechanismen zur Bewertung der Zuverl\u00e4ssigkeit und Genauigkeit dieser Systeme. <em>\u201cSo wie wir heute die Qualit\u00e4t von data \u00fcberwachen, werden wir bald auch die Qualit\u00e4t von KI-Agenten \u00fcberwachen m\u00fcssen\u201d.\u201d<\/em> erkl\u00e4rt sie.<\/p>\n<h2>Schlussfolgerung: Aufbau der industriellen KI-Grundlage<\/h2>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz entwickelt sich schnell zu einem wichtigen Motor f\u00fcr die Transformation der industriellen Wertsch\u00f6pfungsketten. Von der vorausschauenden Wartung \u00fcber die Automatisierung von Arbeitsabl\u00e4ufen bis hin zum verbesserten Kundensupport - KI sorgt bereits f\u00fcr <strong>messbare Verbesserungen der Produktivit\u00e4t und der betrieblichen Effizienz<\/strong>. Gleichzeitig erfordert eine erfolgreiche Einf\u00fchrung mehr als nur die \u00dcbernahme neuer Technologien.<\/p>\n<p>Industrieunternehmen m\u00fcssen starke data foundations aufbauen, robuste Governance-Rahmenwerke implementieren und sicherstellen, dass KI-Systeme in einer sicheren und kontrollierten Umgebung eingesetzt werden.<\/p>\n<p>Durch die Investition in <strong>data Qualit\u00e4t, Verwaltung und moderne digitale Infrastruktur<\/strong>, k\u00f6nnen Industrieunternehmen das volle Potenzial der KI aussch\u00f6pfen und widerstandsf\u00e4higere, effizientere und innovativere Wertsch\u00f6pfungsketten f\u00fcr die Zukunft aufbauen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Sehen Sie sich das Originalinterview auf Franz\u00f6sisch an<\/span>:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/zoF-Xugx9mE?si=_4z0knvqi9B9RGxD\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Gespr\u00e4ch f\u00fcr \u201eThe Bridge\u201c befassen sich Alexandre Thion de la Chaume von Artefact, Managing Partner, und Florence B\u00e9n\u00e9zit, Partnerin sowie Expertin f\u00fcr Data und KI-Governance, mit den gr\u00f6\u00dften Herausforderungen der KI in Industrie und Fertigung sowie mit den Voraussetzungen, die erf\u00fcllt sein m\u00fcssen, damit KI zu einem echten Motor f\u00fcr Leistung, Innovation und Widerstandsf\u00e4higkeit wird.<\/p>","protected":false},"featured_media":1114052,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21932],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1113898","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-industrial-energy-utilities","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1113898","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1114052"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1113898"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1113898"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1113898"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}