Industrie 4.0 braucht kluge Köpfe–NextLevel.college macht sie fit für die Zukunft

Baar (Zug), Juli 2025–Die digitale Transformation der Industrie ist in vollem Gange–und sie verlangt nach Fachkräften, die nicht nur mitdenken, sondern vorangehen. Genau hier setzt NextLevel.college an: Mit praxisnahen, zukunftsorientierten Weiterbildungen für Produktionsleitende, Prozessfachleute, Betriebswirtschafter HF und Wirtschaftsinformatiker mit Fokus auf„Industrie 4.0“.

(IINews) - Der„AI Co-Pilot“ in der Industrie: Vier KI-Typen, die die Produktion revolutionieren
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst mehr als ein Schlagwort – sie ist dabei, die industrielle Wertschöpfung grundlegend zu verändern. Doch nicht jede KI ist gleich. Wer die Unterschiede zwischen den vier zentralen KI-Typen versteht – deskriptiv, prädiktiv, generativ und präskriptiv – kann sie gezielt einsetzen und echten Mehrwert schaffen.

Gerade für Fach- und Führungskräfte in der Industrie, etwa Produktionsleitende, Prozessfachleute, Qualitätsmanagement-Beauftragte, Dipl. Betriebswirtschafter HF mit Vertiefung „Industrie 4.0“ oder Dipl. Wirtschaftsinformatiker HF mit Fokus auf „Industrie 4.0“, ist dieses Wissen entscheidend. Denn sie sind es, die den Wandel aktiv gestalten.

1. Deskriptive KI– Was ist passiert?
Ziel: Vergangene Ereignisse analysieren und verständlich darstellen Technik: Datenaggregation, Visualisierung, Dashboards Berufsbilder: Data Analysts, Business Intelligence Specialists, Prozessfachleute

Deskriptive KI analysiert historische Daten und macht Muster sichtbar. Sie beantwortet die Frage:

„Was ist passiert – und warum?“

Beispiel:
•Unternehmen: Bosch
•Anwendung: Analyse von Qualitätsdaten in der ABS-Produktion
•Ergebnis: 15% weniger Ausschuss, 92% Vorhersagegenauigkeit bei Qualitätsabweichungen

Wie funktioniert das?
Sensoren liefern Daten aus Maschinen, die in Echtzeit in Dashboards visualisiert werden.

Data Engineers sorgen für die Datenintegration, während Data Analysts die Muster interpretieren. So entsteht eine datenbasierte Transparenz, die früher nur Experten vorbehalten war.

2. Prädiktive KI – Was wird passieren?
Ziel: Zukünftige Ereignisse vorhersagen Technik: Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Regression Berufsbilder: Data Scientists, Produktionsplaner, Instandhaltungsingenieure

Prädiktive KI erkennt Muster in historischen Daten und prognostiziert zukünftige Entwicklungen – von Maschinenausfällen bis zur Nachfrageentwicklung.
Beispiel:
•Unternehmen: Georgia-Pacific
•Anwendung: Vorhersage von Maschinenausfällen
•Ergebnis: 30% weniger ungeplante Stillstände

Wie funktioniert das?
Machine-Learning-Modelle analysieren Vibrations-, Temperatur- und Druckdaten.

Data Scientists trainieren Modelle, die z.B. 20–30 Tage im Voraus einen Ausfall prognostizieren können. Produktionsverantwortliche können so Wartung vorausschauend planen.

3. Generative KI– Wie erkläre ich es verständlich?
Ziel: Erkenntnisse in verständliche Inhalte übersetzen Technik: Large Language Models (LLMs), Natural Language Generation (NLG), multimodale KI Berufsbilder: KI-Trainer, Technische Redakteure, Wirtschaftsinformatiker

Generative KI erzeugt neue Inhalte– Texte, Bilder, Berichte – auf Basis vorhandener Daten. Sie macht implizites Wissen explizit.

Beispiel:
•Unternehmen: Siemens Gamesa
•Anwendung: Automatisierte Arbeitsanweisungen in der Rotorblattfertigung
•Ergebnis: 25% weniger Fertigungsfehler, statischer payback in unter 2,5 Jahren

Wie funktioniert das?
Die KI analysiert Prozessdaten und generiert automatisch Anleitungen, Berichte oder Ursachenanalysen. Wirtschaftsinformatiker konfigurieren die Schnittstellen, während KI-Trainer die Modelle auf unternehmensspezifische Sprache und Inhalte anpassen.

4. Präskriptive KI – Was soll ich tun?
Ziel: Konkrete Handlungsempfehlungen ableiten Technik: Optimierungsalgorithmen, Simulation, Reinforcement Learning Berufsbilder: Operations Research Experts, Produktionsleiter, Data Engineers
Präskriptive KI geht über Analyse und Prognose hinaus: Sie empfiehlt konkrete Massnahmen – etwa zur Schichtplanung, Materialdisposition oder Prozessoptimierung.

Beispiel:
•Unternehmen: Continental Tires
•Anwendung: Produktionsplanung über 20 Werke
•Ergebnis: Reduzierte Engpässe, optimierte Ressourcennutzung

Wie funktioniert das? Die KI simuliert verschiedene Szenarien (z.B.„Was passiert, wenn der Pufferbestand sinkt“) und bewertet diese nach Kosten, Zeit oder Ressourcen. Produktionsleiter erhalten konkrete Empfehlungen – oft direkt im MES oder ERP-System.

Der AI Co-Pilot– Intelligenz, die mitdenkt
Erst die Kombination aller vier KI-Typen macht den„AI Co-Piloten“ möglich – ein intelligentes Assistenzsystem, das:
•Daten analysiert und verständlich macht (deskriptiv)
•Prognosen liefert (prädiktiv)
•Erkenntnisse kommuniziert (generativ)
•Entscheidungen unterstützt (präskriptiv)
Zukunftsausblick:
•Explainable AI wird wichtiger: Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein
•Human-in-the-Loop-Ansätze sichern Akzeptanz und Vertrauen
•Edge-KI ermöglicht Echtzeitentscheidungen direkt an der Maschine
•Berufsbilder entwickeln sich weiter: Vom klassischen Produktionsleiter zum „AI-enabled Decision Maker“

Die hier beschriebenen Technologien sind kein Zukunftsszenario– sie sind längst gelebte Realität in der Industrie. Wer sich heute für eine Weiterbildung zum:
•Produktionsleitenden Industrie
•Prozessfachmann/-frau
•Dipl. Betriebswirtschafter/in HF mit Vertiefung „Industrie 4.0“
•Dipl. Wirtschaftsinformatiker/in HF mit Fokus „Industrie 4.0“
entscheidet, sollte KI nicht nur als technisches Werkzeug verstehen, sondern als strategischen Hebel zur Wertschöpfung. Die Fähigkeit, KI-Potenziale zu erkennen, Projekte zu gestalten und Innovationen umzusetzen, wird zur Schlüsselkompetenz der Industrie von morgen.

Deshalb setzt NextLevel.college in seinen Weiterbildungsprogrammen gezielt auf Digitalisierung und digitale Transformation– damit aus Zukunftskompetenz echte Handlungskraft wird.

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Datum: 03.07.2025 - 11:19 Uhr
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