Citation Link: https://doi.org/10.25819/ubsi/10983
Transformation im Mittelstand: Warum Künstliche Intelligenz allein keine Produktionsstrategie ist
Publication Type
InProceedings
Author(s)
Institute
Subjects
Industrie 4.0
Künstliche Intelligenz
Umformtechnik
Produktionssysteme
Datengetriebene Fertigung
Mittelstand
DDC
620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
GHBS-Clases
Source
Engel, Bernd (Hrsg.): Datengestützte Umformtechnik: Künstliche Intelligenz zwischen Prozesswissen, Regelung und Produktionsrealität : Tagungsband zum 7. Biegeforum Siegen : 05.-10. März 2026. Siegen: universi - Universitätsverlag Siegen, 2026. - ISBN 978-3-96182-237-9, DOI https://doi.org/10.25819/ubsi/10982 (S. 1-6)
Date Issued
2026
Abstract
Künstliche Intelligenz (KI) gilt derzeit als zentrale Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation industrieller Produktionssysteme. Insbesondere im Kontext von Industrie 4.0 werden datengetriebene Methoden als wesentliche Grundlage zukünftiger Produktionsstrategien diskutiert. Gleichzeitig zeigen praktische Implementierungen in der industriellen Fertigung – insbesondere im mittelständisch geprägten Umfeld der metallverarbeitenden Industrie – häufig eine geringere Wirkung als prognostiziert. Der vorliegende Beitrag argumentiert, dass diese Diskrepanz weniger aus algorithmischen Limitierungen resultiert als vielmehr aus strukturellen Eigenschaften realer Produktionssysteme. Am Beispiel der Umformtechnik wird gezeigt, dass KI-basierte Methoden nur dann substanzielle Effekte entfalten können, wenn sie auf stabilen Prozessstrukturen, standardisierten Werkzeugen und konsistenten Datensystemen aufbauen. KI ist daher nicht primär als Softwarelösung zu verstehen, sondern als Bestandteil eines umfassenden Produktionssystemprojekts. In diesem Zusammenhang wird zudem die Rolle des deutschen Produktionsmodells diskutiert, dessen Stärke in der Kombination aus qualifizierter Facharbeit und prozessphysikalischem Verständnis liegt.
Subjects
Industrie 4.0
Künstliche Intelligenz
Umformtechnik
Produktionssysteme
datengetriebene Fertigung
Mittelstand
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