Künstliche Intelligenz in der Industrie: Erfolgreiches Praxisbeispiel im VDMA-Leitfaden

Wie lässt sich Predictive Maintenance mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz konkret in der Industrie umsetzen?

Im Rahmen meiner früheren Tätigkeit bei adesso konnte ich viele Digitalisierungsprojekte begleiten – eines davon wurde nun als Best Practice im VDMA-Leitfaden „KI in der Industrie – Beispiele und Anregungen aus der Praxis“ veröffentlicht.

Das Projekt zeigt eindrucksvoll, wie datengetriebene Wartung, moderne Machine Learning Modelle und eine skalierbare Plattformarchitektur auf Basis von Microsoft Azure zusammenwirken, um Ausfälle in kritischen Infrastrukturen wie Kraftwerken zu minimieren.

Ich freue mich sehr, dass mein Beitrag vom VDMA angenommen und als Praxisbeispiel veröffentlicht wurde – auch wenn ich heute nicht mehr bei adesso tätig bin.

Predictive Maintenance: Wartung vorausschauend und effizient gestalten

Im Mittelpunkt des Projekts, das von Kolleginnen und Kollegen bei adesso umgesetzt wurde, stand die Entwicklung einer Plattform für Predictive Maintenance. Ziel war es, Ausfälle durch vorausschauende Wartung zu vermeiden und damit Kosten, Ressourcen und Stillstandzeiten signifikant zu reduzieren.

Mit tausenden Sensoren pro Standort war die Datenlage riesig – aber bislang kaum strukturiert nutzbar. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie konnten diese Sensordaten über eine eigens entwickelte Plattform analysiert und in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden.

Microsoft Azure diente dabei als technologische Basis – für Datenverarbeitung, Modelltraining und Echtzeitanalysen. Das System ermöglicht eine klare Priorisierung von Wartungsmaßnahmen – und das sogar standortübergreifend.

Was genau wurde erreicht?

• Einführung einer Value-Based Maintenance-Strategie
• Aufbau eines KI-gestützten Wartungscockpits für Ingenieurinnen und Ingenieure
• Visualisierung des Health-Status kritischer Komponenten in Echtzeit
• Integration erneuerbarer Energiequellen zur Lastverteilung
• Skalierung der Lösung auf bis zu 30 Kraftwerksstandorte europaweit

Warum dieses Projekt so relevant ist

Die Umsetzung zeigt, dass Künstliche Intelligenz in der Industrie längst kein Zukunftsthema mehr ist, sondern heute schon betriebswirtschaftlich messbare Vorteile schafft. Die Kombination aus fundierter Datenstrategie, technologischer Exzellenz und einem klaren Wartungsziel macht das Projekt zu einem echten Vorbild für andere Branchen wie Maschinenbau, Chemie oder Fertigung.

Insbesondere Predictive Maintenance auf Azure-Basis wird zunehmend zu einem Gamechanger – nicht nur für Konzerne, sondern auch für mittelständische Industrieunternehmen, die ihre Anlagen smarter steuern möchten.

Erkenntnisse, die bleiben

Was ich aus diesem Projektumfeld mitgenommen habe:

• Predictive Maintenance mit KI ist längst mehr als ein Pilotversuch. Es ist ein strategisches Instrument für Unternehmen mit komplexer Infrastruktur.
• Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert nicht nur Technologie, sondern auch eine klare KI-Strategie, interdisziplinäre Zusammenarbeit und Veränderungsbereitschaft.

Fazit: Industrie 4.0 ist schon lange Realität!

Dieses Projekt steht sinnbildlich für das Potenzial intelligenter Industrieanwendungen. Wer Künstliche Intelligenz strategisch einsetzt, schafft nicht nur technische Innovation, sondern auch unternehmerischen Mehrwert.

Ich war nicht direkt in der technischen Umsetzung des Projekts involviert, habe es jedoch kommunikativ und strategisch begleitet – unter anderem im Rahmen der Dokumentation, Use Case Kommunikation und Beitragserstellung für den VDMA.

Obwohl ich inzwischen neue berufliche Wege gehe, bleibt dieses Thema für mich hochrelevant: Künstliche Intelligenz in der Industrie ist kein Hype, sondern ein nachhaltiger Weg in die Zukunft.

Ich freue mich, dass es nun im VDMA-Leitfaden ein breites Fachpublikum erreicht.