KI und Automatisierung im KMU: Erste Orientierung für Entscheider in Produktion und Bau

Abb. 1: Übersicht über wichtige Aspekte für KI & Automatisierungsprojekte

Klare Verantwortlichkeiten: Sponsoren, Entscheider und Lösungsverantwortliche

Jede erfolgreiche digitale Lösung benötigt im Unternehmen klare Verantwortlichkeiten. Da ist auch Prozessautomatisierung keine Ausnahme. Drei Rollen sind dabei besonders wichtig und in der Praxis klar voneinander zu trennen, auch wenn diese Rollen in kleinen Unternehmen manchmal in einer Person vereint sind.

Der/die Sponsor/in trägt die strategische Verantwortung: Er/sie stellt Budget, Zeit und Mandat bereit und gibt damit den Auftrag zur Optimierung, sei es durch eine Prozessverbesserung, ein Automatisierungsprojekt oder den Einsatz von KI-Tools.

In einem Produktionsbetrieb mit 30 Mitarbeitern ist der Sponsor beispielsweise die Inhaberin selbst: Sie entscheidet, dass in die Automatisierung der Fertigungsplanung investiert wird, und stellt dafür Zeit und Budget bereit.

Der/die Entscheider/in (beispielsweise der Produktionsleiter) greift ein, wenn es Zielkonflikte gibt, Abteilungsgrenzen überschritten werden oder größere Investitionen auf dem Spiel stehen. Beispiele sind die Wahl eines Automatisierungstools oder die Frage, welche Entscheidungen künftig die Maschine treffen darf.

Beispielsweise entscheidet der Betriebsleiter, welches Planungstool eingeführt wird und welche Prozessschritte künftig automatisch ablaufen dürfen, wie die Bestellauslösung ab einem bestimmten Lagerbestand.

Der/die Lösungsverantwortliche schließlich ist der operative Treiber: Er/sie koordiniert die Beteiligten, begleitet die Einführung optimierter Prozesse und neuer Tools und stellt in Zusammenarbeit mit den Fachexperten sicher, dass Maßnahmen tatsächlich im Alltag ankommen.

Idealerweise besitzt die Lösungsverantwortliche Wissen über Digitalisierung, Prozessoptimierung, Prozessautomatisierung und KI. Sie kann dabei auch extern / Teilzeit beauftragt sein und arbeitet für das Projekt eng mit den passenden Fachexperten zusammen.

Die Fachkompetenz kommt vom Team: Der Bauleiter kennt den Prozess am besten, er prüft, ob die neue Lösung im Baustellenalltag wirklich funktioniert, und meldet zurück, wenn etwas nicht passt.

In sehr kleinen Unternehmen übernimmt oft eine einzige Person alle drei Rollen. Das ist pragmatisch und funktioniert, solange die Rollenklarheit erhalten bleibt. Eine hilfreiche Reflexionsfrage lautet: „Handle ich gerade als Sponsor/in, als Entscheider/in oder als Lösungsverantwortliche/r?“ Diese bewusste Unterscheidung verhindert, dass strategische und operative Ebenen vermischt werden – und sorgt dafür, dass am Ende wirklich jemand umsetzt.

Der Wert einer Lösung für das Unternehmen

Ein erfolgreiches Projekt sollte immer eine Frage zuerst stellen: Was ist der Wert der Lösung für mein Unternehmen? Zur Beantwortung der Frage gehört die Festlegung von Zielen, die eine Änderung erreichen soll zusammen mit KPIs, die beschreiben, wie man eine Verbesserung misst und Erfolgskriterien (Definition of Done / Akzeptanzkriterien), die festlegen, wann eine Umsetzung erfolgreich ist.

Erstaunlich oft werden diese grundlegenden Elemente vergessen, sobald das Wort KI als Buzzwort im Raum steht. Aber ohne Ziele und Erfolgsfaktoren wird es auch keine erfolgreiche Anwendung von KI geben. Die Richtlinie „Wir wollen KI erfolgreich einsetzen“ ist in der Unternehmensstrategie anzusiedeln und reicht nicht als Begründung für ein Projekt. Da sollte man tiefer gehen.

Wichtig ist bei der Betrachtung von Wert immer auch der Kunde. Ein Automatisierungsprojekt, das intern Kosten spart, aber die Liefertreue verschlechtert, ist kein Erfolg. Deshalb gehören neben internen KPIs auch Kennzahlen zum Kundennutzen, zum Beispiel Termintreue, Reklamationsquote oder Reaktionszeit bei Störungen, von Anfang an ins Zielbild.

Ein Modulbau-Unternehmen automatisiert seine Fertigungsplanung und reduziert damit interne Koordinationsaufwände deutlich. Der eigentliche Geschäftserfolg zeigt sich aber erst, als die Termintreue gegenüber den Bauherren um 20% steigt und die ersten Folgeaufträge direkt darauf zurückgeführt werden.

Anforderungen klären: Was soll das System leisten, bevor Sie in Technik investieren?

Um ein System erfolgreich einzuführen, muss ich wissen, was ich mit dem System erreichen möchte, also welche Bedürfnisse Beteiligte haben und was ein System leisten muss, um diese Bedürfnisse zu erfüllen. Hier bietet Requirements Engineering entsprechende Methoden, um Bedürfnisse und Lösungsanforderungen zu klären.

Bei einer Prozessautomatisierung ist es zum Beispiel wichtig, als wichtigster Teil der Klärung der Bedürfnisse zunächst den Prozess zu verstehen und zu verbessern, bevor er automatisiert wird – hier der wunderbare Merkspruch „sonst automatisiert man Mist“.  

Ein Bauunternehmen möchte die Schnittstelle Design zu Vorfertigung digitalisieren. Bevor ein Tool gewählt wird, zeigt die Prozessanalyse: Die eigentliche Ursache für Verzögerungen ist nicht eine langsame Datenweitergabe von Design zu Vorfertigung, sondern spät gelieferte Informationen zum Design und lange Entscheidungswege. Erst wenn der Prozess geklärt ist, macht die Einführung eines digitalen Systems Sinn.

Bei den Systemanforderungen geht es darum, neben den funktionalen Anforderungen zu klären, inwieweit beispielsweise Anforderungen zu Sicherheit und Datenschutz (siehe auch DSGVO und der EU AI Act) im System umgesetzt werden müssen, oder welche Schnittstellen zu anderen Systemen und welche Datenqualität benötigt werden.

Lösungsfindung

Parallel zur Anforderungsaufnahme wird auch eine passende Lösung ermittelt. Hier geht es neben Funktionalität natürlich um Preis und Risiko. Bei Systemanforderungen und Lösungsfindung ist es besonders hilfreich, sich professionelle Unterstützung zu holen, da hier die meisten Stolpersteine und Erfolgsfaktoren liegen.

Beispielsweise wird von einigen erwartet, dass zukünftig die Preise von LLMs (KI-Sprachmodellen) deutlich ansteigen. Ob dieser Preisanstieg so eintritt, weiß man nicht, aber: Die Preise sind derzeit volatil und schwer planbar, eine Lock-in-Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter birgt finanzielle und technische Risiken. Daher ist eine geschickte Unterteilung in Anteile, die von KI geleistet werden und Anteile, die von anderen Lösungen geleistet werden, wichtig, um auf diesen Preisanstieg vorbereitet zu sein.

Lieferantenauswahl

Ein wichtiges Thema der Lösungsauswahl ist die Fragen selbstmachen oder machen lassen. Gerade KI bietet Personen schnellen Zugang zu eigenen Entwicklungen. Was man dabei im Produktivumfeld beachten muss, ist ein eigenes Thema und sprengt den Rahmen des Blogs.

Zur Auswahl eines geeigneten Lieferanten für eine KI-Lösung / Prozessautomatisierung gibt es eine Reihe an Kriterien, die je nach Lösungsart und Modus der Zusammenarbeit relevant sind. Es ist unter anderem wichtig folgende Punkte zu verstehen: Technische Expertise in dem konkreten Thema, Branchenerfahrung des Anbieters, Datenschutz-Compliance, Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme, Support-Modell. Es ist außerdem empfehlenswert, sich Referenzprojekte zeigen zu lassen und ggf. mit anderen Kunden zu sprechen.

Spannend ist das Thema geistiges Eigentum. Wenn man eine eigene Lösung entwickelt oder entwickeln lässt, kann man selbstverständlich das geistige Eigentum der Lösung behalten. Das muss dann im Vorfeld entsprechend abgesichert werden. Dazu empfiehlt sich dann auch eine Geheimhaltungserklärung. Bei einer eigenen Lösung gibt es dann auch verschiedene Modelle, wie man mit einem Lieferanten zusammenarbeiten kann.

Ein Unternehmen im Modulbau lässt sich von einem Anbieter eine Lösung zur Produktionsplanung entwickeln. Erst nach Projektabschluss stellt sich heraus: Der Code gehört dem Lieferanten, eine Weiterentwicklung durch einen anderen Anbieter ist kaum möglich. Eine einfache Klausel im Vertrag hätte das verhindert.

Kann KI diese Punkte abdecken? Wann macht Beratung Sinn?

KI-Tools sind heute in der Lage, Wissen zu strukturieren, Checklisten zu erstellen und erste Orientierung zu geben, auch zu den Themen in diesem Artikel. Wer noch nie ein Automatisierungsprojekt gemacht hat, kann sich mit ihrer Hilfe schnell einen guten Überblick verschaffen.

Aber Wissen ist nicht dasselbe wie Erfahrung.

Welches Tool hält, was der Anbieter verspricht und welches nicht? Wo stecken die typischen Stolpersteine bei der Einführung in einem Produktionsbetrieb oder einem Bauprojekt? Welche Anforderungen werden erfahrungsgemäß vergessen, bis es zu spät ist? Diese Fragen beantwortet keine KI zuverlässig, weil die Antworten aus realen Projekten stammen, nicht aus Trainingsdaten.

Hinzu kommt die Neutralität: Ein KI-Tool empfiehlt keine schlechte Lösung, aber es hat auch keinen Grund, Ihnen von einer teuren zu abraten. Ein unabhängiger Berater schon.

Wenn Sie sicherstellen wollen, dass Ihr Projekt nicht an den klassischen Stellen scheitert – bei unklaren Anforderungen, der falschen Lieferantenwahl oder einem Prozess, der hätte verbessert werden müssen, bevor er automatisiert wurde – dann ist ein Gespräch mit mir der schnellste Weg dahin.

Vereinbaren Sie jetzt eine kostenlose Erstberatung. Ich freue mich auf Ihr Projekt! Viele dieser Maßnahmen sind förderfähig. Ich prüfe das gerne für Sie.