Die Fertigungsindustrie ist kein einheitlicher Sektor. Es gibt die Produktionshalle, wo körperliche Arbeit, Maschinenbedienung und Qualitätskontrolle zusammenkommen. Es gibt die Planung, die Aufträge, Materialien und Kapazität aufeinander abstimmt. Es gibt die Verwaltung rund um Einkauf, Lager und Fakturierung. Und es gibt den Kundenkontakt, von der Angebotsanfrage bis zur Lieferabsprache. In solchen Unternehmen entfällt der größte Teil der Bürostunden auf Planen, Kommunizieren und Verwalten rund um den Produktionsprozess, nicht auf die körperliche Arbeit selbst. Diese körperliche Arbeit erfordert oft noch Menschenhände, auch wenn die Maschinenbedienung längst nicht mehr vollständig manuell erfolgt.
Was diesen Sektor besonders macht, ist die Kombination vieler einzelner Systeme. ERP für die Planung, ein separates Paket für den Lagerbestand, ein CRM für den Kundenkontakt, und in der Halle manchmal noch Excel-Listen oder papierne Arbeitsaufträge neben digitalen Systemen. Diese Fragmentierung bestimmt stark, was KI gut übernehmen kann und was nicht: Eine Aufgabe, die in einem System läuft, ist einfacher zu automatisieren als eine Aufgabe, die durch vier Systeme und zwei Abteilungen wandert. Daneben spielt Regulierung eine Rolle, man denke an Zertifizierung, Rückverfolgbarkeit von Materialien und Sicherheitsvorschriften. Wo ein Fehler Folgen für Sicherheit oder Compliance hat, liegt die Messlatte für eine vollständige Automatisierung höher.
Innerhalb der Fertigungsindustrie gibt es Aufgaben, die größtenteils regelgebunden sind und wenig Beurteilung erfordern. Man denke an das Versenden von Standardbestätigungen nach einer Auftragserteilung, das Führen einfacher Lagerbestandsänderungen anhand fester Regeln, oder das Erstellen von Standarddokumentation wie Packlisten. Auch Kommunikation, die wenig von der spezifischen Situation abhängt, eignet sich hierfür. So kann kann KI das Versenden von Willkommensnachrichten an neue Kunden übernehmen häufig vollständig von KI übernommen werden, da der Inhalt größtenteils feststeht und die Folgen eines kleinen Fehlers begrenzt sind. Dasselbe gilt oft für das Versenden von Erinnerungen zu Terminen oder Lieferungen, wobei auch relevant ist, ob kann KI das Versenden von Terminerinnerungen übernehmen in diesen Prozess passt. Der gemeinsame Faktor ist: fester Inhalt, geringer Einsatz bei einem Fehler, und ein klarer Zeitpunkt, an dem die Aufgabe beginnt.
Der größte Teil der Arbeit in der Fertigungsindustrie fällt in diese mittlere Kategorie. Man denke an die Erstellung von Produktionsplänen, wo KI einen Vorschlag auf Basis von Aufträgen und Kapazität machen kann, ein Planer aber die Ausnahmen, Eilaufträge und Maschinenstörungen beurteilen muss. Man denke auch an die Ausgabe von Arbeitsaufträgen an die Halle: Ein System kann den Auftrag vorbereiten und weiterleiten, aber die Frage, ob dies ohne Kontrolle geschehen kann, hängt davon ab, wie vorhersehbar der Prozess ist. Auf der Seite über kann KI Arbeitsaufträge an die Produktionshalle ausgeben übernehmen steht, wo diese Grenze genau liegt. Auch Qualitätskontrolle anhand von Sensordaten oder Bilderkennung fällt oft in diese Kategorie: KI signalisiert Abweichungen, ein Mensch beurteilt, ob dies eine Ablehnung rechtfertigt und warum. Bei diesen Aufgaben zählt nicht so sehr die Komplexität der Handlung, sondern die Notwendigkeit eines Urteils mit einer Begründung, etwas, das Aufsicht mit Genehmigung oder Ablehnung erfordert anstelle vollständiger Automatisierung.
Manche Aufgaben bleiben vorerst Menschenarbeit, und das ist keine Frage der Präferenz, sondern der Art der Arbeit. Körperliche Handlungen in der Halle, das Feinjustieren von Maschinen aufgrund von Erfahrung, und das Verhandeln mit Lieferanten über Preis und Lieferzeit erfordern Einschätzung, Verhandlungsspielraum und physische Anwesenheit, die KI nicht liefern kann. Auch komplexe Beschwerdebearbeitung, bei der ein Kunde ein technisches Problem meldet, das nicht in eine Standardkategorie passt, erfordert jemanden, der nachfragen und Verantwortung für eine Lösung übernehmen kann. Das ist eine andere Art von Arbeit als die vergleichbaren Kundenkontaktaufgaben, die Sie sehen in was kann KI in der Unternehmensdienstleistung übernehmen, wo weniger physischer Kontext eine Rolle spielt.
Die Verteilung zwischen diesen drei Kategorien unterscheidet sich stark pro Unternehmen, und sogar pro Produktionslinie innerhalb eines Unternehmens. Eine Fabrik mit einem integrierten ERP-System und standardisierten Produkten kann mehr Aufgaben in Kategorie 1 und 2 einordnen als ein Unternehmen, das maßgeschneidert mit wechselnden Spezifikationen pro Auftrag produziert. Auch der Grad der Regulierung spielt eine Rolle: Sektoren mit strengen Rückverfolgbarkeitsanforderungen, wie Lebensmittel- oder Pharmaproduktion, behalten mehr Aufgaben in Kategorie 2 und 3 als Sektoren mit weniger Verpflichtungen. Dieses Muster von Fragmentierung und Regulierung findet sich übrigens auch in angrenzenden Sektoren wieder, wie zu lesen ist in was kann KI im Transportsektor übernehmen, wo Planung und Kundenkommunikation ebenfalls eine große Rolle spielen.
Wichtig ist auch, dass diese Einteilung nichts über Personalentscheidungen aussagt. Ob und wie eine Organisation die freiwerdenden Stunden anders einsetzt, ist eine Entscheidung, die beim Arbeitgeber liegt und für die, wenn es um Entlassung oder Reorganisation geht, eigene gesetzliche Anforderungen gelten. Diese Seite beschreibt nur, welche Aufgaben sich für eine Übernahme durch KI eignen und welche nicht, nicht, was damit geschehen sollte.
Um zu sehen, wie sich diese drei Kategorien innerhalb Ihrer eigenen Aufgaben verhalten, können Sie den kostenlosen Quickscan von ftetoai ausfüllen: zwölf Fragen, ohne Konto, mit als Ergebnis eine Indikation, welcher Teil der Stunden in Ihrem Profil heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Arbeitsscan, der tiefer auf individuelle Aufgaben und Prozesse eingeht, befindet sich noch im Aufbau und wird derzeit nicht angeboten. Der Quickscan gibt jedoch bereits ein erstes, unverbindliches Bild davon, wo in Ihrer Situation der Spielraum liegt.
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