KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie.

Die häufigsten Hindernisse haben nichts mit Technologie zu tun. 66 % der Industrieunternehmen wollen ihre Produktionsdaten nicht an externe Anbieter weitergeben — das ist ein berechtigtes Anliegen, keine Rückständigkeit (BMWK 2025). Dazu kommen schlechte oder unvollständige Daten (76 % kämpfen damit, Bitkom 2025), kein klares Bild davon, was es tatsächlich bringt (44 % im Maschinenbau, VDMA 2025) und schlicht zu wenig Kapazität für Projekte, die ein Jahr dauern sollen (51 %, Bitkom 2025). Das eigentliche Problem ist nicht die Technologie — es ist, dass man am falschen Punkt beginnt.

Fünf Bereiche haben sich im deutschen Mittelstand in der Praxis bewährt: automatische Qualitätsprüfung per Kamera, frühzeitige Erkennung von Maschinenausfällen, KI-gestützte Suche in technischen Unterlagen, Auswertung von Produktionsdaten und Automatisierung im Bürobereich. Mindestens genauso wichtig wie die richtige Auswahl: ein Testprojekt, das nicht an die vorhandenen Systeme angebunden wird, bleibt Spielerei — und macht es intern schwerer, für das nächste Projekt zu werben. Ehrlicher Hinweis: Wer keine historischen Fehlerdaten hat, kann zunächst nur den Zustand seiner Maschinen beobachten — nicht vorhersagen, wann etwas ausfällt. Das ist trotzdem wertvoll, aber ein anderer Ausgangspunkt (Fraunhofer IPA). Entscheidend ist, welcher Ansatz zu Ihrer Datenlage, Ihrem Maschinenpark und Ihren verfügbaren Ressourcen passt — genau das berechnet dieses Tool.

Hinter dem Ergebnis steckt eine einfache Formel aus vier Fragen: Wie viele Personen oder Maschinen sind betroffen? Was bringt es wirtschaftlich? Wie gut sind die Voraussetzungen — vor allem bei den Daten? Und wie viel Aufwand ist realistisch? Aus diesen vier Werten errechnet sich eine Bewertungszahl. Je höher, desto sinnvoller der Einstieg. Das Ergebnis zeigt außerdem, ob für einen Ansatz eigene Hardware nötig wäre — eine Grundlage, bevor Sie intern diskutieren, nicht danach.