Wie kann ich KI in Produktion und Logistik nutzen?

KI in Produktion und Logistik nutzt du am besten dort, wo schon Daten anfallen und Menschen viel Zeit mit Prüfen, Suchen oder Abtippen verbringen. Gute Startpunkte sind Belege und Anfragen im Büro, Lager und Nachschub, Mengenprognosen und die Sichtprüfung per Kamera.

Viele Industriebetriebe trauen sich den Einstieg noch nicht zu. In einer Bitkom-Umfrage unter 552 Industrieunternehmen ab 100 Beschäftigten (Anfang 2025) sagten nur 24 Prozent, sie seien gut in der Lage, das Potenzial von KI zu nutzen.

Dieser Beitrag vertieft unseren Überblick Wie kann ich KI im Unternehmen nutzen? für Werkhalle, Lager und Versand.

Wo bringt KI in der Produktion den größten Nutzen?

Die meisten Chancen sehen Industrieunternehmen beim Energiemanagement, in der Robotik, in der Datenanalyse und im Lager. So steht es in derselben Bitkom-Befragung, in der die Betriebe für einzelne Bereiche angaben, ob sie dort Chancen durch KI sehen.

Quelle: Bitkom, Mai 2025. Chancen sehen bedeutet noch nicht, KI auch einzusetzen.

Energiemanagement führt die Liste an. Ein möglicher Einstieg: Die KI wertet vorhandene Zählerdaten aus und zeigt, welche Anlagen Lastspitzen verursachen. Solange die Messdaten schon vorliegen, greifst du dafür nicht in die Steuerung ein.

Ein Blick auf die Gesamtwirtschaft zeigt, wo KI heute tatsächlich läuft. In einer Bitkom-Umfrage vom Sommer 2026 unter 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten nutzen 57 Prozent KI. Bei den Einsatzbereichen liegen Kundenanfragen mit 72 Prozent vorn, Produktionsabläufe kommen auf 22 Prozent.

Beide Umfragen haben unterschiedliche Stichproben. Zusammen zeigen sie aber eine Richtung: Heute läuft KI vor allem bei Anfragen und Kommunikation, in der Fertigung erst bei wenigen.

Welche Aufgaben eignen sich für den Einstieg?

Für den Anfang eignen sich Aufgaben mit klarer Regel, vielen Wiederholungen und vorhandenen Daten. Je weniger du dabei in Maschinen und Steuerungen eingreifen musst, desto schneller und günstiger wird der erste Test.

Die ersten 2 Zeilen bringen oft am schnellsten Ergebnisse, weil die Daten schon als PDF oder Mail vorliegen und niemand an die Fertigung ran muss.

Eine Hochschulquelle (THWS), die die VerkehrsRundschau im November 2024 zitiert, nennt Belegerfassung, Dokumentenmanagement, Ladedichte und Bilderkennung als Einstieg in der Logistik.

Wie sieht KI in der Logistik konkret aus?

Viele Einsatzfelder in der Logistik liegen in Lager und Planung. Der IT-Dienstleister Arvato Systems nennt im selben Beitrag unter anderem: Fehler in Stammdaten finden, Artikelplätze wegoptimiert vergeben, Personal einplanen, Bestände mit Bestellprognose prüfen und Nachschub steuern.

Ein Beispiel aus demselben Beitrag: Der Logistikdienstleister Dachser hat mit dem Fraunhofer IML ein System erprobt, das die Abläufe zwischen Wareneingang und Warenausgang in 2 Pilotniederlassungen um 15 bis 35 Prozent beschleunigt hat.

Die Werte stammen aus einem Pilotprojekt und lassen sich nicht ohne Weiteres auf andere Betriebe übertragen.

Tourenoptimierung gilt im Beitrag als komplexes Feld. Wer eine eigene Flotte disponiert, prüft hier besser eine erprobte Software mit KI-Funktionen, bevor er selbst etwas entwickeln lässt.

Ein Treiber ist der Mangel an Lagerpersonal. In einer 2022 veröffentlichten Studie von BVL und GreyOrange unter 194 Unternehmen rechneten 82 Prozent damit, dass KI und Automatisierung zunehmen, um diesen Mangel abzufedern.

Was kann KI im Büro rund um die Fertigung leisten?

Viel Zeit geht oft im Büro verloren: Rückfragen zu Lieferterminen, technische Anfragen, Auftragsbestätigungen von Lieferanten. Hier greift KI nicht in Maschinen oder Steuerungen ein.

• Liefertermin-Anfragen: Ein KI-Agent liest die Auftragsnummer aus der Mail, schaut im ERP nach und entwirft die Antwort. Ein Mitarbeiter prüft und schickt sie ab.
• Auftragsbestätigungen: Die KI gleicht Preis, Menge und Termin mit der Bestellung ab und meldet nur Abweichungen. Mehr dazu im Artikel KI im Einkauf.
• Technische Anfragen: Die KI prüft, ob Zeichnung, Werkstoff und Stückzahl vorliegen, fragt Fehlendes nach und legt den Vorgang für den Vertrieb an.

Solche Abläufe brauchen saubere Schnittstellen zu ERP und Postfach. Wie das im Alltag aussieht, beschreibt der Artikel KI im Backoffice.

Wie starte ich mit KI in der Produktion?

Der Start gelingt am besten in 5 Schritten, mit einer einzigen Aufgabe und einem klaren Messwert.

1. Engpass benennen

Schreib auf, wo Leute warten, abtippen oder Fehler korrigieren. Miss 2 Wochen lang, wie oft die Aufgabe vorkommt und wie lange sie dauert.

2. Datenlage prüfen

Prognosen brauchen Verlaufsdaten, Sichtprüfung braucht Bilder von guten und fehlerhaften Teilen. In der Bitkom-Umfrage 2026 nannten 40 Prozent der Unternehmen ohne KI fehlende Daten als Hürde.

Für Sichtprüfung sammelst du am besten schon vor dem Test Bilder aus dem laufenden Betrieb, auch von seltenen Fehlern. Für Prognosen prüfst du, ob Bestellungen und Bestände über mindestens 1 Jahr sauber erfasst sind. Fehlerhafte Stammdaten bereinigst du vorher, sonst lernt die KI die Fehler mit.

3. Klein testen

Nimm 1 Aufgabe, 1 Linie oder 1 Lagerbereich und teste 6 bis 8 Wochen. So bekommst du Messwerte aus deinem eigenen Betrieb.

4. Mensch entscheiden lassen

Die KI schlägt vor, ein Mitarbeiter entscheidet. Das gilt besonders bei Qualität und allem, was die Sicherheit an der Anlage betrifft.

Unter den Unternehmen, die KI schon nutzen, nannten 42 Prozent die Akzeptanz der Beschäftigten als Hürde (Bitkom 2026). Hol die Belegschaft deshalb früh dazu.

5. Nutzen rechnen

Ein Rechenbeispiel mit angenommenen Werten: 400 Lieferscheine im Monat, je 3 Minuten Erfassung, ergeben 20 Stunden. Liest die KI die Daten vor und die Prüfung dauert noch 1 Minute je Lieferschein, bleiben rund 7 Stunden.

Die Ersparnis liegt dann bei etwa 13 Stunden pro Monat. Mit deinen eigenen Zahlen kannst du das im Automatisierungsrechner durchspielen.

Welche Hürden bremsen KI in Produktion und Logistik?

Die Industriebetriebe in der Bitkom-Umfrage 2025 nannten fehlende Zeit und Kompetenz, komplexe Regulierung und rechtliche Unsicherheit als Hürden.

In der Bitkom-Umfrage 2026 gaben 85 Prozent der Unternehmen ohne KI fehlendes technisches Know-how an. 66 Prozent nannten rechtliche Unklarheit, 63 Prozent die Kosten.

Unternehmen, die KI schon nutzen, nennen andere Hürden: 66 Prozent den Datenschutz, 26 Prozent die Qualität der Ergebnisse. Kläre deshalb früh, welche Daten die KI verarbeiten darf. Bei Rechtsfragen ziehst du am besten deinen Datenschutzbeauftragten oder eine Fachberatung hinzu.

Wann lohnt sich KI in Produktion und Logistik nicht?

KI lohnt sich nicht, wenn eine Aufgabe nur ein paar Mal im Monat vorkommt. Der Aufwand für Einrichtung und Pflege frisst dann den Nutzen.

Schwierig wird es auch bei kleinen Stückzahlen mit vielen Varianten. Ein Prognosemodell braucht Muster, und wo jeder Auftrag anders ist, findet es keine.

Ist der Ablauf selbst unklar, automatisiert KI nur das Durcheinander. Kläre erst, wer was wann macht, dann kommt die Technik.

Bei Eingriffen in Steuerung und Maschinen gilt besondere Vorsicht. Hier gehören Fachleute für Maschinensicherheit an den Tisch, und die Frage der Verantwortung muss geklärt sein.

Laut VerkehrsRundschau sind KI-Lösungen in der Logistik keine Standardprodukte und müssen an den Betrieb angepasst werden. Plane dafür Zeit und Budget ein.

Was ist der nächste Schritt?

Such dir den Prozess mit dem größten Zeitverlust und den saubersten Daten. Beispiele aus anderen Bereichen findest du unter Anwendungsfälle.

Wenn du wissen willst, welcher Ablauf in deinem Betrieb zuerst passt, kannst du ein kostenloses Erstgespräch mit KI nerds vereinbaren.