Kurzüberblick
Ein Automobilhersteller wollte KI nicht als Einzelprojekt, sondern als strategisches Werkzeug in Produktion, Qualität und Supply Chain etablieren. Im Pilotwerk wurde ein priorisiertes Use-Case-Portfolio aufgebaut und anschliessend auf weitere Standorte übertragen.
Konzern,
mehrere Werke in Europa
Ausgangssituation
Hoher Kostendruck, steigende Variantenvielfalt und kurze Produktlebenszyklen. Viele lokale Optimierungsprojekte, aber keine konsistente KI-Strategie. Daten aus ERP, MES, BDE, QS und Logistik waren vorhanden, wurden jedoch nur begrenzt genutzt. Qualität und OEE wurden gemessen, aber kaum prädiktiv genutzt.
Ziele des Projekts
Aufbau eines klar priorisierten KI-Use-Case-Portfolios. Umsetzung von Leuchtturm-Use-Cases mit messbarem Business-Nutzen. Schaffung einer Daten- und Governance-Basis für Skalierung in weitere Werke. Befähigung der Fachbereiche, selbst Use-Cases zu identifizieren und mitzugestalten.
Vorgehen
KI-Assessment im Pilotwerk mit Interviews und Datensichtung. Gemeinsame Identifikation und Priorisierung möglicher Use-Cases nach Nutzen, Machbarkeit und Skalierbarkeit. Umsetzung von drei Kern-Use-Cases in Qualität, Engpassmanagement und Bestandsplanung. Standardisierung der Lösungen und Vorbereitung des Rollouts auf andere Werke.
Diese Ergebnisse wurden erzielt
Deutlich geringere Ausschuss- und Nacharbeitsquoten in den pilotierten Linien. Bessere Planbarkeit der Engpässe und transparente Entscheidungsgrundlage für Schicht- und Investitionsentscheidungen. Bestände kritischer Komponenten konnten reduziert werden, ohne den Servicegrad zu verschlechtern. Führungskräfte nutzen regelmässig Management-Dashboards und fokussieren sich stärker auf die tatsächlichen Problemfelder.
Kundenstimme
„Entscheidend war für uns, dass wir nicht mit einer grossen Vision begonnen haben, sondern mit konkreten Use-Cases, die sich rechnen. Heute verstehen die Teams, wo KI uns hilft und wo nicht. Das macht uns deutlich handlungsfähiger.“
