KI steht im Maschinen- und Anlagenbau ganz oben auf der Agenda. Dennoch fällt es vielen Unternehmen schwer, Initiativen erfolgreich zu skalieren und messbare Ergebnisse zu erzielen. Fragmentierte Daten- und IT-Landschaften, unklare Verantwortlichkeiten und eine geringe operative Durchdringung sind weiterhin zentrale Hürden.

Dieses Paper zeigt, wie führende Unternehmen Pilotprojekte hinter sich lassen und KI fest in ihre Kernprozesse integrieren – mit spürbaren Effekten auf Kostenstruktur, Betriebszeit und Servicequalität.

Im Fokus stehen drei bewährte Use Cases mit quantifiziertem Nutzen:

• KI-gestützte Portfoliooptimierung mit Kosteneinsparungen von 5–20% und bis zu 50% kürzeren Cost-down-Zyklen
• KI-basierte “Predictive Maintenance” reduziert ungeplante Stillstände um rund 20 %, und steigert die Produktivität um bis zu 15%
• KI-gestützte Standardisierung fehleranfälliger Abläufe mit nahezu null Fehlern und einer Gesamtanlageneffektivität (OEE) von über 90%

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