Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Fertigungsindustrie gewinnt zunehmend an Bedeutung. Während große Konzerne häufig mit komplexen IT-Landschaften und umfangreichen Ressourcen agieren, stehen KMU oft vor der Herausforderung, neue Technologien mit begrenzten Budget- und Personalmitteln einzuführen. Dennoch verspricht KI enorme Vorteile – von effizienteren Produktionsprozessen bis hin zu optimierten Vertriebsstrategien. Doch wie sieht die Realität in der Praxis aus? Welche Anwendungsfälle funktionieren tatsächlich und wo stoßen KMU an Grenzen? Diese Frage steht im Zentrum zahlreicher Untersuchungen und Erfahrungsberichte. Im Folgenden untersuchen wir, wie der Einsatz von KI im Betrieb eines kleinen Filterproduzenten mit rund 25 Mitarbeitern und einem Umsatz unter zehn Millionen Dollar angelaufen ist, welche Erfolge erzielt wurden und welche Hürden sich als besonders hartnäckig erwiesen haben.
Die Ausgangssituation kleiner Fertigungsbetriebe ist häufig geprägt durch einfache IT-Infrastrukturen: In vielen Fällen beschränken sich die vorhandenen Systeme auf grundlegende Tools wie MS Office und Buchhaltungssoftware wie QuickBooks. ERP- oder spezialisierte Produktionsplanungssysteme sind oft nicht vorhanden oder nur rudimentär im Einsatz. Diese begrenzte technische Ausstattung wirkt sich unmittelbar auf die Datenerfassung, Prozessübersicht und Entscheidungsfindung aus. Im betrachteten Beispiel war die CRM-Software eher ein informelles Helferlein für einzelne Account Manager, ohne nennenswerte Berichts- oder Steuerungsfunktionen. Ein tägliches operatives Management basierte hauptsächlich auf monatlichen Abschlüssen, die der Realität schnell hinterherhinkten.
Im Bereich Vertrieb konnten KI-Technologien gezielt genutzt werden, um umfassende Marktübersichten zu generieren. KI-gestützte Werkzeuge halfen dabei, Kontaktlisten für Account Manager strategisch vorzubereiten, vor allem in stark regulierten, spezialisierten Märkten mit einer klaren definierten Kundenbasis. Diese Listen ermöglichten es, Messeauftritte besser vorzubereiten, wichtige Kunden von Wettbewerbern zu identifizieren und zielgerichtete Verkaufsansätze zu entwickeln. In einem Markt mit rund 4.000 relevanten Industrieanlagen in den USA war dies ein echter Mehrwert.
Allerdings zeigten sich Grenzen bei den digitalen Vertriebsmaßnahmen. Automatisierte Marketingkampagnen und Google Ads, die zuvor hohe Summen kosteten, führten nicht zu messbaren Umsatzzuwächsen. Ein Wechsel zu einer vernünftig kalkulierten E-Mail-Ansprache über eine externe Agentur reduzierte zwar die Kosten erheblich, generierte aber nur sehr begrenzte Ergebnisse hinsichtlich neuer Meetings und Umsatz. Dieses Ergebnis verdeutlicht, dass KI zwar im Vertriebscontrolling neue Einsichten schaffen kann, die Monetarisierung jedoch weiterhin starken Einfluss durch menschliche Beziehungen und etablierte Verkaufsprozesse nimmt. Operativ eröffnete der KI-Einsatz wesentlich mehr Potenziale.
Im Fokus stand hier die drängende Frage: Wie kann man bei einem hochflexiblen, maßgeschneiderten Produktionsprozess die Durchlaufzeiten reduzieren und damit die Kundenzufriedenheit und die Liquidität verbessern? Anfangs zeigte sich großes Verbesserungspotenzial, da weder Produktionszeiten einzelner Artikel noch Lieferzeiten systematisch erfasst wurden. Besonders deutlich wurde dies bei kundenspezifischen Filtern für die Pharma- und Industriebranche, deren Fertigung zwischen wenigen Sekunden und mehreren Tagen lag. Die nicht erfassten Produktionszeiten führten zu einer ineffizienten Priorisierung, bei der langwierige Aufträge regelrechte Engpässe erzeugten. Durch die Zusammenarbeit mit den Produktionsmitarbeitern gelang es, diese Zeiten tagtäglich zu analysieren und zu standardisieren, wodurch ein erstes transparentes Bild der Fertigung entstand. Parallel dazu wurde kommuniziert, dass hohe Lieferzeiten nicht nur Kundenbindung gefährden, sondern auch den individuellen Verdienst der Beschäftigten mindern.
So konnte eine Kultur des Bewusstseins für Prozessverbesserungen etabliert werden. Die Konsequenz: Die zuvor bis zu 16 Wochen langen Lieferzeiten konnten mithilfe von KI-gestützten Analysen, die aus vorhandenen QuickBooks-Daten mit zusätzlichen Python-Skripten neue Berichte und Priorisierungen generierten, auf drei Wochen reduziert werden – eine signifikante Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Wichtig ist dabei, dass der Erfolg im operativen Bereich nicht durch einfaches Hochladen von Rohdaten in generische KI-Tools erzielt wurde. Diese Systeme erfüllten die Erwartungen kaum, da sie mit den komplexen und ungleichmäßigen Datenstrukturen eines KMU nicht ohne weiteres umgehen konnten. Die Fähigkeit, „Low-Code“-Lösungen zur Automatisierung und Erweiterung bestehender Berichte zu entwickeln, erwies sich hier als entscheidender Erfolgsfaktor.
So wurde eine zusätzliche Informationsschicht geschaffen, die operative Entscheidungen grundlegend unterstützte und mehrfaches manuelles Reporting überflüssig machte. Ein weiteres wichtiges Thema ist das traditionelle Finanzreporting, das in kleinen Unternehmen oft einen Fokus auf gleichbleibende Monatszahlen legt, um externe Geldgeber zu beruhigen. Dieses sogenannte „Smoothing“ verhindert häufig eine realistische Sicht auf zyklische Geschäftsentwicklungen. Durch den Aufbruch zu einer wöchentlichen Durchsatzrechnung mit unmittelbarem Feedback an die Produktion ließ sich ein flexibleres, reaktionsschnelleres Management etablieren, das besser auf Marktanforderungen Rücksicht nimmt. Zusammenfassend zeigt die Erfahrung, dass KI in kleinen und mittleren Herstellungsbetrieben vor allem dort optimal wirkt, wo Prozesse klar umrissen, Datenstruktur vorhanden und Herausforderungen konkret sind.
Operational gestütztes Reporting, Prozess- und Engpassanalyse, sowie Automatisierung von Routinetätigkeiten sind erfolgversprechende Felder. Vertriebsseitig bringt KI wertvolle Neukundenanalysen und Marktübersichten, doch direkte Umsatzsteigerungen bleiben häufig aus, wenn komplexe menschliche Interaktionen und hochspezialisierte Produktmärkte involviert sind. Für KMU empfiehlt sich ein pragmatischer und schrittweiser KI-Einsatz, der zunächst möglichst enge Fragestellungen beantwortet und vorhandene Daten intelligenter nutzt, bevor große Investitionen in umfassende digitale Plattformen getätigt werden. Fähigkeiten zur Automatisierung und Anpassung bestehender Systeme bieten hier deutliche Wettbewerbsvorteile gegenüber einer reinen Blackbox-Nutzung kommerzieller KI-Produkte. Die gesammelten Erfahrungen lassen zudem vermuten, dass die deutlichsten und schnellsten Renditen durch KI-gestützte Optimierungen im operativen Bereich erreicht werden können.
Mit verbesserten Produktionszeiten und kürzeren Lieferfristen entstehen Kostenvorteile und Qualitätssprünge, die das Unternehmen langfristig stärken und auch den Vertrieb indirekt unterstützen. Dieser kann dann auf einem stabileren Fundament aufbauen und die durch KI gewonnenen Marktinformationen zur Planung und Kundenbetreuung gezielt einsetzen. Insgesamt zeigt sich, dass der Weg zur erfolgreichen KI-Einführung in der Fertigung von KMU kein Selbstläufer ist, sondern eine strategische Aufgabe, die fundierte Kenntnisse der Produktionsprozesse, gezielte Datenerfassung und Anpassungsfähigkeit verlangt. Wer diese Bedingungen erfüllt, kann die Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Bereich der kleinen und mittleren Betriebe wirkungsvoll heben – mit messbaren Effekten auf Produktivität, Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsfähigkeit.
