{"id":2467,"date":"2026-08-27T11:53:07","date_gmt":"2026-08-27T09:53:07","guid":{"rendered":"https:\/\/cogita.ai\/?p=2467"},"modified":"2026-08-27T11:54:19","modified_gmt":"2026-08-27T09:54:19","slug":"ai-vs-automation-what-to-choose-and-when","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cogita.ai\/de\/ai-vs-automation-what-to-choose-and-when\/","title":{"rendered":"KI vs. Automatisierung: Was sollte man w\u00e4hlen und wann?"},"content":{"rendered":"\n\n
\n\n

KI vs. Automatisierung: Was sollte man w\u00e4hlen und wann?<\/h1>\n\n

KI vs. Automatisierung<\/strong> Diese Frage gewinnt f\u00fcr produzierende Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Da Fabriken immer mehr Daten erfassen, immer mehr Maschinen vernetzen und immer mehr Arbeitsabl\u00e4ufe digitalisieren, stehen F\u00fchrungskr\u00e4fte oft vor dem gleichen Dilemma: Sollen wir den Prozess mit herk\u00f6mmlichen Regeln automatisieren, oder ben\u00f6tigen wir k\u00fcnstliche Intelligenz?<\/p>\n\n

Die Antwort ist meist einfacher als die Technologie selbst.<\/p>\n\n

Die herk\u00f6mmliche Automatisierung lautet: \u201cWenn X passiert, dann Y tun.\u201d Die KI sagt: \u201cAuf der Grundlage der verf\u00fcgbaren Daten einsch\u00e4tzen, vorhersagen oder interpretieren, was als N\u00e4chstes wahrscheinlich passieren wird.\u201d<\/strong><\/p>\n\n

Beide Ans\u00e4tze sind wertvoll. Sie l\u00f6sen lediglich unterschiedliche Arten von Problemen.<\/p>\n\n

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn der teuerste Fehler besteht oft nicht darin, KI nicht einzusetzen. Es ist vielmehr der Einsatz von KI dort, wo ein einfaches regelbasiertes System kosteng\u00fcnstiger, sicherer und einfacher zu warten w\u00e4re \u2013 oder das Verlassen auf starre Automatisierung, wo das eigentliche Problem Vorhersagen, Interpretation oder Mustererkennung erfordert.<\/p>\n\n

Was ist traditionelle Automatisierung?<\/h2>\n\n

Die herk\u00f6mmliche Automatisierung ist f\u00fcr Prozesse konzipiert, die vorhersehbar sind und anhand expliziter Regeln beschrieben werden k\u00f6nnen. Das System muss die Situation nicht \u201cverstehen\u201d. Es muss lediglich der im Voraus definierten Logik folgen.<\/p>\n\n

Das Grundmodell lautet:<\/p>\n\n

WENN X \u2192 DANN Y<\/strong><\/p>\n\n

Dieses Prinzip l\u00e4sst sich in vielen verschiedenen Technologien umsetzen: in industriellen Steuerungssystemen, in SPS‑Logik, in Workflow-Engines, in Skripten, in ERP‑Integrationen, in der robotergest\u00fctzten Prozessautomatisierung oder in g\u00e4ngiger Unternehmenssoftware.<\/p>\n\n

Zum Beispiel:<\/p>\n\n

    \n
  • Ein Formular wird \u00fcbermittelt \u2192 die Daten werden im ERP‑System gespeichert.<\/li>\n
  • Eine Maschine erreicht eine festgelegte Temperatur \u2192 ein Alarm wird ausgel\u00f6st.<\/li>\n
  • Eine Rechnung geht ein \u2192 sie wird zur Genehmigung an die zust\u00e4ndige Person weitergeleitet.<\/li>\n
  • Ein Produktionszyklus ist abgeschlossen \u2192 das Ergebnis wird gespeichert und die n\u00e4chste Phase beginnt.<\/li>\n<\/ul>\n\n

    Keine dieser Situationen erfordert zwangsl\u00e4ufig den Einsatz von KI.<\/p>\n\n

    Wenn die Bedingung klar definiert werden kann und die richtige Reaktion im Voraus bekannt ist, ist die klassische Automatisierung in der Regel die bessere Wahl. Sie ist oft kosteng\u00fcnstiger zu implementieren, einfacher zu testen und in Produktionsumgebungen besser vorhersehbar.<\/p>\n\n

    Worin unterscheidet sich KI von Automatisierung?<\/h2>\n\n

    K\u00fcnstliche Intelligenz erweist sich als n\u00fctzlich, wenn sich die Antwort nicht ohne Weiteres als festgelegtes Regelwerk ausdr\u00fccken l\u00e4sst.<\/p>\n\n

    Anstatt jede m\u00f6gliche Bedingung manuell zu programmieren, erstellen wir ein Modell, das Muster aus den Daten lernt und diese Muster nutzt, um ein Ergebnis zu generieren.<\/p>\n\n

    Ein vereinfachter KI‑Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:<\/p>\n\n

    DATEN \u2192 MODELL \u2192 VORHERSAGE \/ KLASSIFIZIERUNG \/ EMPFEHLUNG<\/strong><\/p>\n\n

    Beispiele hierf\u00fcr sind:<\/p>\n\n

      \n
    • Prognose der k\u00fcnftigen Nachfrage,<\/li>\n
    • Vorhersage von Ger\u00e4teausf\u00e4llen,<\/li>\n
    • Erkennung von Produktfehlern in Bildern,<\/li>\n
    • Empfehlung von Produkten oder Ma\u00dfnahmen,<\/li>\n
    • Klassifizierung und Extraktion von Informationen aus Dokumenten,<\/li>\n
    • Erkennung nat\u00fcrlicher Sprache,<\/li>\n
    • Sch\u00e4tzung des k\u00fcnftigen Rohstoffbedarfs.<\/li>\n<\/ul>\n\n

      Eine Unterscheidung ist wichtig: Ein KI‑Modell \u201cwei\u00df\u201d nicht im menschlichen Sinne, was geschehen sollte. Es generiert eine Ausgabe auf der Grundlage statistischer Muster, die es aus Daten gelernt hat.<\/p>\n\n

      Das bedeutet, dass KI‑Systeme in der Regel eher probabilistisch als vollkommen deterministisch sind. Ein Modell kann beispielsweise einsch\u00e4tzen, dass eine Maschine eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 82% aufweist, ein Bild mit einem bestimmten Konfidenzwert als fehlerhaft einstufen oder die Nachfrage innerhalb eines erwarteten Fehlerbereichs vorhersagen.<\/p>\n\n

      Diese Unsicherheit ist nicht unbedingt eine Schw\u00e4che. Bei vielen gesch\u00e4ftlichen Problemen besteht bereits Unsicherheit. KI hilft lediglich dabei, diese zu quantifizieren.<\/p>\n\n

      KI vs. Automatisierung: Die wichtigsten Unterschiede<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Kriterium<\/th>\nTraditionelle Automatisierung<\/th>\nKI<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      Logik<\/strong><\/td>\nEindeutige Regeln<\/td>\nAus Daten gelerntes Modell<\/td>\n<\/tr>\n
      Typischer Aufbau<\/strong><\/td>\nWenn X, dann Y<\/td>\nPrognostiziere X auf der Grundlage der Daten<\/td>\n<\/tr>\n
      Datenanforderungen<\/strong><\/td>\nKann relativ einfach sein<\/td>\nIn der Regel entscheidend f\u00fcr die Leistung<\/td>\n<\/tr>\n
      Prozessvorhersagbarkeit<\/strong><\/td>\nAm besten geeignet f\u00fcr Prozesse mit hoher Vorhersehbarkeit<\/td>\nN\u00fctzlich, wenn Ergebnisse von komplexen Mustern abh\u00e4ngen<\/td>\n<\/tr>\n
      Behandlung von Ausnahmen<\/strong><\/td>\nErfordert zus\u00e4tzliche Regeln<\/td>\nKann Muster \u00fcber viele Variablen hinweg erkennen<\/td>\n<\/tr>\n
      Lernen<\/strong><\/td>\nKein Modelltraining<\/td>\nDas Modell ist trainiert und kann sp\u00e4ter aktualisiert oder neu trainiert werden<\/td>\n<\/tr>\n
      Typische Implementierungskosten<\/strong><\/td>\nIn der Regel niedriger<\/td>\nOft h\u00f6her<\/td>\n<\/tr>\n
      Wartung<\/strong><\/td>\nRegeln, Integrationen und Prozesslogik<\/td>\nDaten, Modellleistung, Infrastruktur und Integrationen<\/td>\n<\/tr>\n
      Beste Anwendungsf\u00e4lle<\/strong><\/td>\nWiederholbare, regelbasierte Prozesse<\/td>\nVorhersage, Klassifizierung und mehrdeutige Probleme<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n

      Dieser Vergleich zeigt, warum es irref\u00fchrend ist, \u00fcber KI und Automatisierung so zu diskutieren, als w\u00fcrde die eine Technologie die andere ersetzen.<\/p>\n\n

      Automatisierung ist keine veraltete Form der KI. Es handelt sich um ein anderes Werkzeug.<\/p>\n\n

      Wann sollte man sich f\u00fcr eine herk\u00f6mmliche Automatisierung entscheiden?<\/h2>\n\n

      Automatisierung ist in der Regel die richtige Wahl, wenn der Prozess stabil, wiederholbar und leicht zu beschreiben ist.<\/p>\n\n

      Entscheiden Sie sich f\u00fcr traditionelle Automatisierung, wenn:<\/p>\n\n

        \n
      • Der Vorgang wiederholt sich auf \u00e4hnliche Weise,<\/li>\n
      • die Entscheidungsregeln sind bekannt,<\/li>\n
      • Das erwartete Ergebnis ist vorhersehbar,<\/li>\n
      • Es gibt relativ wenige Ausnahmen,<\/li>\n
      • Man braucht weder Prognosen noch Mustererkennung.<\/li>\n<\/ul>\n\n

        Ein einfaches Beispiel aus der Fertigung<\/h3>\n\n

        Stellen Sie sich vor, eine Maschine schlie\u00dft einen Produktionszyklus ab.<\/p>\n\n

        Das System muss vier Aktionen ausf\u00fchren:<\/p>\n\n

        Wenn Zyklus = abgeschlossen \u2192 Ergebnis speichern \u2192 Benachrichtigung senden \u2192 n\u00e4chste Phase starten.<\/strong><\/p>\n\n

        Das ist ein perfektes Automatisierungsproblem.<\/p>\n\n

        Der Einsatz von maschinellem Lernen w\u00fcrde unn\u00f6tige Komplexit\u00e4t mit sich bringen. Man br\u00e4uchte Datenpipelines, Modellvalidierung, \u00dcberwachung und m\u00f6glicherweise ein erneutes Training \u2013 ohne dabei ein Problem zu l\u00f6sen, das ohnehin schon schwierig war.<\/p>\n\n

        In diesem Fall w\u00fcrde KI das System nicht intelligenter machen. Sie w\u00fcrde es lediglich teurer machen.<\/p>\n\n

        Wann ist der Einsatz von KI sinnvoll?<\/h2>\n\n

        Eine sinnvolle Frage lautet:<\/p>\n\n

        H\u00e4ngt die korrekte Ausgabe von Mustern ab, die wir mit einer kleinen Menge von Regeln nicht zuverl\u00e4ssig beschreiben k\u00f6nnen?<\/strong><\/p>\n\n

        Wenn die Antwort \u201eJa\u201c lautet, k\u00f6nnte KI die geeignete L\u00f6sung sein.<\/p>\n\n

        Beispiel: vorausschauende Instandhaltung<\/h3>\n\n

        Betrachten wir einmal die Anlagen\u00fcberwachung in einer Produktionsst\u00e4tte.<\/p>\n\n

        Eine herk\u00f6mmliche Automatisierungsregel k\u00f6nnte etwa so aussehen:<\/p>\n\n

        Wenn die Temperatur > 90 \u00b0C ist \u2192 Alarm ausl\u00f6sen.<\/strong><\/p>\n\n

        Das ist n\u00fctzlich. Allerdings reagiert das System erst, wenn ein vordefinierter Schwellenwert \u00fcberschritten wurde.<\/p>\n\n

        Ein KI-basiertes System zur vorausschauenden Instandhaltung kann die Temperatur zusammen mit Schwingungen, Belastung, Betriebszeit, bisherigen Ausf\u00e4llen, Druck und anderen Variablen analysieren. Das Modell kann dann die Ausfallwahrscheinlichkeit f\u00fcr die n\u00e4chsten Stunden oder Tage absch\u00e4tzen.<\/p>\n\n

        Der Unterschied ist grundlegend.<\/p>\n\n

        Die Automatisierung reagiert auf eine Bedingung, die wir bereits verstehen. KI kann Kombinationen von Signalen erkennen, die ein menschlicher Ingenieur nur schwer als einfache Regel formulieren k\u00f6nnte.<\/p>\n\n

        Beispiel: Qualit\u00e4tskontrolle<\/h3>\n\n

        Die herk\u00f6mmliche Automatisierung funktioniert gut, wenn die Produktqualit\u00e4t anhand eines messbaren Schwellenwerts \u00fcberpr\u00fcft werden kann.<\/p>\n\n

        Wenn das Ma\u00df > zul\u00e4ssige Toleranz ist \u2192 Produkt aussortieren.<\/strong><\/p>\n\n

        Stellen Sie sich jedoch einen Oberfl\u00e4chenfehler vor, der in vielen verschiedenen Formen, Gr\u00f6\u00dfen und Ausrichtungen auftritt. Es w\u00e4re wohl kaum praktikabel, Tausende von Regeln f\u00fcr jede m\u00f6gliche visuelle Variante zu definieren.<\/p>\n\n

        Ein Computer-Vision-Modell kann stattdessen Muster aus Bildern korrekter und fehlerhafter Produkte lernen und neue F\u00e4lle automatisch klassifizieren.<\/p>\n\n

        Beispiel: Nachfrageprognose<\/h3>\n\n

        Ein regelbasiertes Bestandsverwaltungssystem kann Folgendes angeben:<\/p>\n\n

        Wenn Lagerbestand < Mindestbestand \u2192 500 Einheiten bestellen.<\/strong><\/p>\n\n

        Ein KI‑Prognosesystem kann noch einen Schritt weiter gehen. Es kann historische Verkaufszahlen, saisonale Schwankungen, Werbeaktionen, das Kundenverhalten und andere Variablen analysieren, um die zuk\u00fcnftige Nachfrage abzusch\u00e4tzen.<\/p>\n\n

        Das erste System f\u00fchrt eine Richtlinie aus. Das zweite hilft dabei, festzulegen, worauf die Richtlinie reagieren soll.<\/p>\n\n

        Die bessere Frage lautet oft: KI + Automatisierung<\/h2>\n\n

        Die n\u00fctzlichsten industriellen Systeme kombinieren h\u00e4ufig beide Ans\u00e4tze.<\/p>\n\n

        Anstatt nur zu fragen, KI vs. Automatisierung<\/strong>, sollten sich Unternehmen auch die Frage stellen, wie KI und Automatisierung zusammenwirken k\u00f6nnen.<\/p>\n\n

        Betrachten wir noch einmal die vorausschauende Instandhaltung.<\/p>\n\n

        Das KI‑Modell liefert folgende Ausgabe:<\/p>\n\n

        Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb der n\u00e4chsten drei Tage: 82%.<\/strong><\/p>\n\n

        Dann \u00fcbernimmt die herk\u00f6mmliche Automatisierung:<\/p>\n\n

        Wenn die Ausfallwahrscheinlichkeit > 80% ist \u2192 ein Wartungsticket im CMMS erstellen \u2192 die entsprechende Priorit\u00e4t zuweisen \u2192 den Techniker benachrichtigen.<\/strong><\/p>\n\n

        Diese Architektur trennt zwei Zust\u00e4ndigkeiten voneinander.<\/p>\n\n

        Die KI wertet die Daten aus. Die Automatisierung f\u00fchrt die Aktion aus.<\/strong><\/p>\n\n

        Dieses Muster l\u00e4sst sich auf zahlreiche industrielle Anwendungsf\u00e4lle anwenden:<\/p>\n\n

          \n
        • Die KI erkennt einen optischen Fehler \u2192 Die Automatisierung entfernt das Produkt aus der Produktionslinie.<\/li>\n
        • KI prognostiziert eine ungew\u00f6hnlich hohe Nachfrage \u2192 die Automatisierung f\u00fchrt zu einer Beschaffungsaufgabe.<\/li>\n
        • Die KI klassifiziert ein eingehendes Dokument \u2192 die Automatisierung leitet es an den richtigen Workflow weiter.<\/li>\n
        • Die KI erkennt auff\u00e4lliges Maschinenverhalten \u2192 die Automatisierung leitet die Warnmeldung an das zust\u00e4ndige Wartungsteam weiter.<\/li>\n<\/ul>\n\n

          Hier liegt oft der gr\u00f6\u00dfte gesch\u00e4ftliche Mehrwert. KI liefert ein besseres Signal, w\u00e4hrend die Automatisierung dieses Signal in einen wiederholbaren betrieblichen Prozess umsetzt.<\/p>\n\n

          F\u00fcnf Fragen, die man sich vor der Einf\u00fchrung von KI stellen sollte<\/h2>\n\n

          Bevor Unternehmen ein KI‑Projekt in Angriff nehmen, sollten sie eher das Problem als die Beliebtheit der Technologie bewerten.<\/p>\n\n

          1. L\u00e4sst sich das Problem mit einer einfachen Regel l\u00f6sen?<\/h3>\n\n

          Wenn sich das Problem mit einer kleinen Anzahl deterministischer Regeln zuverl\u00e4ssig l\u00f6sen l\u00e4sst, ist die herk\u00f6mmliche Automatisierung in der Regel schneller und kosteng\u00fcnstiger.<\/p>\n\n

          2. Verf\u00fcgen wir \u00fcber gen\u00fcgend relevante Daten?<\/h3>\n\n

          Die Leistungsf\u00e4higkeit von KI h\u00e4ngt in hohem Ma\u00dfe von der Qualit\u00e4t und Relevanz der Daten ab. Ein Unternehmen kann zwar gro\u00dfe Mengen an Informationen sammeln, dennoch fehlen ihm m\u00f6glicherweise die spezifischen Daten, die f\u00fcr das Training eines brauchbaren Modells erforderlich sind.<\/p>\n\n

          3. Ist der Prozess bereits vorhersehbar?<\/h3>\n\n

          Wenn das richtige Ergebnis bereits im Voraus bekannt ist, bietet maschinelles Lernen m\u00f6glicherweise nur einen geringen Mehrwert. KI ist dort am n\u00fctzlichsten, wo Vorhersagen, Klassifizierungen oder Interpretationen tats\u00e4chlich erforderlich sind.<\/p>\n\n

          4. Wie hoch sind die Kosten eines Fehlers?<\/h3>\n\n

          KI‑Modelle sind nicht hundertprozentig genau. Daher m\u00fcssen Unternehmen akzeptable Fehlerquoten festlegen und bestimmen, was geschieht, wenn das Modell unsicher ist oder zu falschen Ergebnissen kommt.<\/p>\n\n

          Bei risikoreichen Prozessen kann die geeignete Architektur Vertrauensschwellenwerte, zus\u00e4tzliche Gesch\u00e4ftsregeln oder eine manuelle Freigabe umfassen.<\/p>\n\n

          5. Wird KI einen messbaren ROI erzielen?<\/h3>\n\n

          \u201cWir wollen KI einsetzen\u201d ist kein Gesch\u00e4ftsmodell.<\/p>\n\n

          Eine bessere Frage lautet: Welches messbare Problem wird das System l\u00f6sen?<\/p>\n\n

          Wird dadurch die Ausfallzeit verk\u00fcrzt? Die Ausbeute verbessert? Der Ausschuss reduziert? Entwicklungszeit eingespart? Die Prognosegenauigkeit erh\u00f6ht? Die manuelle Dokumentenbearbeitung reduziert?<\/p>\n\n

          Der Wert eines KI‑Projekts sollte von Anfang an mit einem betrieblichen KPI verkn\u00fcpft sein.<\/p>\n\n

          Ein einfaches Entscheidungsmodell f\u00fcr KI vs. Automatisierung<\/h2>\n\n

          Man kann die gesamte Entscheidung auf drei Fragen reduzieren.<\/p>\n\n

          1. Ist der Prozess wiederholbar und l\u00e4sst er sich anhand klarer Regeln beschreiben?<\/strong>
          \nJa \u2192 Beginnen Sie mit der herk\u00f6mmlichen Automatisierung.<\/p>\n\n

          2. H\u00e4ngt das richtige Ergebnis von komplexen Mustern in den Daten ab?<\/strong>
          \nJa \u2192 KI in Betracht ziehen.<\/p>\n\n

          3. Muss die Ausgabe der KI eine vorhersehbare operative Ma\u00dfnahme ausl\u00f6sen?<\/strong>
          \nJa \u2192 KI mit Automatisierung kombinieren.<\/p>\n\n

          Dieses Rahmenkonzept ist bewusst einfach gehalten. Echte industrielle Systeme k\u00f6nnen komplexer sein, doch die Logik dahinter bleibt n\u00fctzlich, da sie das Projektteam dazu zwingt, das Problem zu definieren, bevor es sich f\u00fcr eine Technologie entscheidet.<\/p>\n\n

          KI ersetzt keine gute Prozessgestaltung<\/h2>\n\n

          Die derzeitige Begeisterung f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz kann den Eindruck erwecken, dass jedes Projekt zur digitalen Transformation eine KI‑Komponente enthalten sollte.<\/p>\n\n

          Das trifft selten zu.<\/p>\n\n

          Ein schlecht konzipierter Prozess wird nicht automatisch besser, nur weil ein Modell hinzugef\u00fcgt wurde. In vielen F\u00e4llen ist der richtige erste Schritt die Prozessstandardisierung, die Datenintegration oder eine grundlegende Automatisierung.<\/p>\n\n

          Sobald der Prozess stabil l\u00e4uft und die entsprechenden Daten vorliegen, kann KI dort eingesetzt werden, wo sie einen messbaren Vorteil bringt.<\/p>\n\n

          Dieser Ansatz ist insbesondere in der Fertigung von gro\u00dfer Bedeutung. Produktionsumgebungen erfordern Zuverl\u00e4ssigkeit, die Integration in bestehende Systeme und klare Zust\u00e4ndigkeiten f\u00fcr betriebliche Entscheidungen. Technologie sollte Unsicherheit und Komplexit\u00e4t verringern und diese nicht ohne gesch\u00e4ftlichen Grund verursachen.<\/p>\n\n

          Fazit: W\u00e4hlen Sie das Werkzeug, das zum Problem passt<\/h2>\n\n

          Die Debatte um KI vs. Automatisierung<\/strong> sollte nicht als Wettstreit zwischen einer modernen und einer \u00e4lteren Technologie dargestellt werden.<\/p>\n\n

          Traditionelle Automatisierung ist das richtige Mittel der Wahl, wenn der Prozess vorhersehbar ist und die Regeln bekannt sind. KI erweist sich als wertvoll, wenn das Problem die Interpretation von Daten, das Erkennen komplexer Muster oder die Vorhersage zuk\u00fcnftiger Ergebnisse erfordert.<\/p>\n\n

          Und bei vielen der bew\u00e4hrtesten L\u00f6sungen aus der Praxis arbeiten die beiden Technologien Hand in Hand.<\/p>\n\n

          Die KI sch\u00e4tzt ein, was wahrscheinlich passieren wird. Die Automatisierung sorgt daf\u00fcr, dass die entsprechenden Ma\u00dfnahmen auch tats\u00e4chlich ergriffen werden.<\/strong><\/p>\n\n

          F\u00fcr produzierende Unternehmen kann diese Unterscheidung unn\u00f6tige Investitionen verhindern und dazu beitragen, KI‑Projekte auf Bereiche zu konzentrieren, in denen fortschrittliche Modelle einen echten betrieblichen Mehrwert schaffen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n

          Wir bei COGITA sind der \u00dcberzeugung, dass fortschrittliche KI nicht um ihrer selbst willen eingesetzt werden sollte. Sie sollte konkrete Probleme l\u00f6sen, sich in reale Prozesse integrieren lassen und messbaren Mehrwert f\u00fcr Unternehmen und die Menschen schaffen, die diese leiten.<\/p>\n\n<\/article>\n\n\n\n

          \n

          KI vs. Automatisierung<\/strong> Diese Frage gewinnt f\u00fcr produzierende Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Da k\u00fcnstliche Intelligenz immer leichter zug\u00e4nglich wird, fragen sich viele Unternehmen, ob ihre Prozesse auf herk\u00f6mmliche Weise automatisiert, durch KI erg\u00e4nzt oder auf der Grundlage von Modellen des maschinellen Lernens neu gestaltet werden sollten.<\/p>\n\n

          Die Unterscheidung ist einfacher, als es zun\u00e4chst den Anschein hat:<\/p>\n\n

          Die Automatisierung lautet: \u201cWenn X passiert, dann Y tun.\u201d<\/strong>
          \nDie KI sagt: \u201cPrognostiziere, klassifiziere oder interpretiere anhand der verf\u00fcgbaren Daten, was als N\u00e4chstes passieren d\u00fcrfte.\u201d<\/strong><\/p>\n\n

          Dieser Unterschied ist von Bedeutung, da nicht jedes Digitalisierungsprojekt k\u00fcnstliche Intelligenz erfordert. In vielen F\u00e4llen ist die herk\u00f6mmliche Automatisierung nach wie vor die effektivste, zuverl\u00e4ssigste und kosteng\u00fcnstigste L\u00f6sung.<\/p>\n\n

          Der teuerste Fehler besteht oft nicht darin, keine KI einzuf\u00fchren. Es ist vielmehr die falsche Technologie f\u00fcr das Problem einzusetzen.<\/strong><\/p>\n\n

          Was ist traditionelle Automatisierung?<\/h2>\n\n

          Herk\u00f6mmliche Automatisierung funktioniert am besten, wenn ein Prozess vorhersehbar ist und sich anhand klarer Regeln beschreiben l\u00e4sst. Das System muss die Situation nicht interpretieren. Es f\u00fchrt lediglich vordefinierte Anweisungen aus.<\/p>\n\n

          Die Logik l\u00e4sst sich in der Regel wie folgt zusammenfassen:<\/p>\n\n

          WENN X \u2192 DANN Y<\/strong><\/p>\n\n

          Typische Beispiele hierf\u00fcr sind:<\/p>\n\n

            \n
          • Ein Formular wird \u00fcbermittelt \u2192 die Daten werden im ERP‑System gespeichert.<\/li>\n
          • Eine vordefinierte Bedingung ist erf\u00fcllt \u2192 es wird eine Benachrichtigung gesendet.<\/li>\n
          • Eine Maschine erreicht einen bestimmten Wert \u2192 ein Vorgang wird gestartet.<\/li>\n
          • Eine Rechnung geht ein \u2192 sie wird zur Genehmigung weitergeleitet.<\/li>\n
          • Der Lagerbestand f\u00e4llt unter einen Schwellenwert \u2192 ein Nachschubprozess wird eingeleitet.<\/li>\n<\/ul>\n\n

            Das wesentliche Merkmal ist die Vorhersehbarkeit. Wir wissen bereits, was in einer bestimmten Situation passieren sollte.<\/p>\n\n

            An diesem Ansatz ist nichts Veraltetes. In der Fertigung basieren unz\u00e4hlige Prozesse auf deterministischer Logik. SPS‑Systeme, Alarme, Arbeitsabl\u00e4ufe, ERP‑Integrationen, robotergest\u00fctzte Prozesse und Produktionssteuerungssysteme funktionieren oft erfolgreich, weil die Regeln im Voraus bekannt sind.<\/p>\n\n

            Wenn sich diese Regeln klar beschreiben lassen, k\u00f6nnte der Einsatz von KI den Prozess lediglich verteuern und die Wartung erschweren.<\/p>\n\n

            Worin unterscheidet sich KI von Automatisierung?<\/h2>\n\n

            KI erweist sich als n\u00fctzlich, wenn sich das Problem nicht ohne Weiteres als vollst\u00e4ndiger Regelsatz formulieren l\u00e4sst.<\/p>\n\n

            Anstatt dem System in jeder m\u00f6glichen Situation genau vorzuschreiben, was es tun soll, stellen wir Daten zur Verf\u00fcgung und nutzen ein Modell, um Muster zu erkennen. Das Modell kann dann eine Vorhersage, eine Klassifizierung, eine Empfehlung oder eine Wahrscheinlichkeit generieren.<\/p>\n\n

            Ein vereinfachter KI‑Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:<\/p>\n\n

            DATEN \u2192 MODELL \u2192 VORHERSAGE \/ KLASSIFIZIERUNG \/ EMPFEHLUNG<\/strong><\/p>\n\n

            Zu den typischen KI‑Anwendungen geh\u00f6ren:<\/p>\n\n

              \n
            • Nachfrageprognose,<\/li>\n
            • vorausschauende Instandhaltung,<\/li>\n
            • Qualit\u00e4tskontrolle mittels Computer Vision,<\/li>\n
            • Empfehlungssysteme,<\/li>\n
            • Dokumentenanalyse und -klassifizierung,<\/li>\n
            • Sprachverst\u00e4ndnis,<\/li>\n
            • Prognose des Rohstoffbedarfs,<\/li>\n
            • Optimierung des Produktionsprozesses.<\/li>\n<\/ul>\n\n

              Ein wichtiger Punkt wird jedoch oft missverstanden: KI \u201cwei\u00df\u201d nicht, was sie tun soll.<\/strong><\/p>\n\n

              Ein KI‑Modell generiert eine Ausgabe auf der Grundlage von Mustern, die in den Daten gefunden wurden, sowie der Art und Weise, wie das System trainiert oder konfiguriert wurde. Seine Ausgabe ist oft eher probabilistisch als vollst\u00e4ndig deterministisch.<\/p>\n\n

              Aus diesem Grund erfordern KI‑Systeme eine Datenqualit\u00e4tskontrolle, Tests, \u00dcberwachung, Leistungskennzahlen und eine Strategie zum Umgang mit Fehlern.<\/p>\n\n

              KI vs. Automatisierung: Die wichtigsten Unterschiede<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
              Kriterium<\/th>\nTraditionelle Automatisierung<\/th>\nKI<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
              Logik<\/td>\nVordefinierte Regeln<\/td>\nAus Daten gelerntes Modell<\/td>\n<\/tr>\n
              Typische Entscheidung<\/td>\nWenn X, dann Y<\/td>\nAuf der Grundlage von Daten X vorhersagen oder klassifizieren<\/td>\n<\/tr>\n
              Daten<\/td>\nKann ganz einfach sein<\/td>\nIn der Regel kritisch<\/td>\n<\/tr>\n
              Prozessvorhersagbarkeit<\/td>\nHoch<\/td>\nKann mit Unsicherheit umgehen<\/td>\n<\/tr>\n
              Behandlung von Ausnahmen<\/td>\nErfordert zus\u00e4tzliche Regeln<\/td>\nKann komplexe Muster erkennen<\/td>\n<\/tr>\n
              Lernen<\/td>\nNein<\/td>\nM\u00f6glich durch Aus- oder Weiterbildung<\/td>\n<\/tr>\n
              Implementierungskosten<\/td>\nIn der Regel niedriger<\/td>\nOft h\u00f6her<\/td>\n<\/tr>\n
              Wartung<\/td>\nRegeln und Arbeitsabl\u00e4ufe<\/td>\nDaten, Modell, Infrastruktur, \u00dcberwachung<\/td>\n<\/tr>\n
              Optimaler Anwendungsfall<\/td>\nWiederholbare Prozesse<\/td>\nVorhersagbare oder mehrdeutige Probleme<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n

              Die zentrale Frage in der KI vs. Automatisierung<\/strong> Es geht also nicht darum, welche Technologie fortschrittlicher ist.<\/p>\n\n

              Die richtige Frage lautet:<\/p>\n\n

              Welche Technologie passt zur Problemstellung?<\/strong><\/p>\n\n

              Wann sollten Sie sich f\u00fcr Automatisierung entscheiden?<\/h2>\n\n

              Die herk\u00f6mmliche Automatisierung ist in der Regel die bessere Wahl, wenn:<\/p>\n\n

                \n
              1. Der Vorgang wiederholt sich.<\/li>\n
              2. Die Regeln lassen sich klar definieren.<\/li>\n
              3. Das zu erwartende Ergebnis ist vorhersehbar.<\/li>\n
              4. Es gibt relativ wenige Ausnahmen.<\/li>\n
              5. Es sind weder Prognosen noch komplexe Auswertungen erforderlich.<\/li>\n<\/ol>\n\n

                Beispiel: Ein Produktionszyklus<\/h3>\n\n

                Stellen Sie sich vor, eine Maschine schlie\u00dft einen Produktionszyklus ab.<\/p>\n\n

                Die erforderliche Logik lautet:<\/p>\n\n

                Wenn der Zyklus abgeschlossen ist \u2192 Ergebnis speichern \u2192 Informationen senden \u2192 n\u00e4chste Phase starten.<\/strong><\/p>\n\n

                Das ist ein klassisches Automatisierungsproblem.<\/p>\n\n

                Es gibt kein verstecktes Muster, das es zu entdecken gilt. Eine Vorhersage ist nicht erforderlich. Das System wei\u00df bereits genau, was passieren soll.<\/p>\n\n

                Der Einsatz von KI w\u00e4re in diesem Fall eine unn\u00f6tige Komplexit\u00e4t. Er w\u00fcrde zus\u00e4tzlichen Aufwand f\u00fcr Entwicklung, Tests, \u00dcberwachung und Wartung mit sich bringen, ohne einen nennenswerten gesch\u00e4ftlichen Mehrwert zu schaffen.<\/p>\n\n

                Automatisierung ist hier nicht einfach nur die einfachere Alternative. Sie ist die richtige technische L\u00f6sung.<\/strong><\/p>\n\n

                Wann ist der Einsatz von KI sinnvoll?<\/h2>\n\n

                Eine sinnvolle Frage lautet:<\/p>\n\n

                H\u00e4ngt das Ergebnis von Mustern ab, die sich nicht ohne Weiteres anhand expliziter Regeln beschreiben lassen?<\/strong><\/p>\n\n

                Wenn die Antwort \u201eJa\u201c lautet, k\u00f6nnte KI eine geeignete L\u00f6sung sein.<\/p>\n\n

                Vorausschauende Instandhaltung: Automatisierung vs. KI<\/h3>\n\n

                Die vorausschauende Instandhaltung ist eines der deutlichsten Beispiele daf\u00fcr.<\/p>\n\n

                Ein herk\u00f6mmliches automatisiertes System k\u00f6nnte einen Schwellenwert verwenden:<\/p>\n\n

                Wenn die Temperatur > 90 \u00b0C ist \u2192 Alarm ausl\u00f6sen.<\/strong><\/p>\n\n

                Dies ist sinnvoll, wenn bereits bekannt ist, dass Temperaturen \u00fcber 90 \u00b0C einen gef\u00e4hrlichen Zustand darstellen.<\/p>\n\n

                KI kann jedoch ein anderes Problem l\u00f6sen:<\/p>\n\n

                Prognostizieren Sie anhand von Temperatur, Vibration, Maschinenauslastung, Betriebsverlauf, fr\u00fcheren Ausf\u00e4llen und weiteren Parametern die Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb der n\u00e4chsten Tage.<\/strong><\/p>\n\n

                Der Unterschied ist erheblich.<\/p>\n\n

                Die Automatisierung reagiert auf einen bekannten Zustand.<\/p>\n\n

                Die KI versucht, ein komplexes Muster zu erkennen, das auf einen zuk\u00fcnftigen Ausfall hindeuten k\u00f6nnte, noch bevor ein einfacher Schwellenwert erreicht wird.<\/p>\n\n

                Das bedeutet jedoch nicht, dass die Automatisierung \u00fcberfl\u00fcssig wird. Tats\u00e4chlich funktionieren die beiden Technologien oft am besten im Zusammenspiel.<\/p>\n\n

                Qualit\u00e4tskontrolle: Regeln oder Computer Vision?<\/h2>\n\n

                Die gleiche Unterscheidung gilt auch f\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle.<\/p>\n\n

                Sollte ein Produkt immer dann aussortiert werden, wenn ein messbares Ma\u00df eine festgelegte Toleranz \u00fcberschreitet, reicht die herk\u00f6mmliche Automatisierung aus:<\/p>\n\n

                Wenn das Ma\u00df > X ist \u2192 Produkt aussortieren.<\/strong><\/p>\n\n

                Manche Fehler lassen sich jedoch nicht ohne Weiteres anhand numerischer Regeln beschreiben.<\/p>\n\n

                Ein Kratzer, eine Verformung, eine fehlerhafte Montage, eine Verf\u00e4rbung, eine ungew\u00f6hnliche Beschaffenheit oder eine optische Unregelm\u00e4\u00dfigkeit m\u00f6gen f\u00fcr einen erfahrenen Qualit\u00e4tspr\u00fcfer offensichtlich sein, lassen sich jedoch nur schwer als feste Regel festhalten.<\/p>\n\n

                In diesem Fall kann die Bildverarbeitung Bilder analysieren und Produkte anhand von Mustern klassifizieren, die aus Daten gelernt wurden.<\/p>\n\n

                Das KI‑System kann den Fehler erkennen, w\u00e4hrend die Automatisierungsebene entscheidet, wie es weitergeht.<\/p>\n\n

                Zum Beispiel:<\/p>\n\n

                Die KI erkennt einen m\u00f6glichen Fehler \u2192 die Automatisierung entfernt das Produkt aus der Produktionslinie \u2192 das Qualit\u00e4tssystem protokolliert den Vorfall.<\/strong><\/p>\n\n

                Bedarfsprognose: Wenn Regeln nicht ausreichen<\/h2>\n\n

                Die Bestandsverwaltung ist ein weiteres praktisches Beispiel f\u00fcr KI vs. Automatisierung<\/strong>.<\/p>\n\n

                Bei einem traditionellen Ansatz k\u00f6nnte beispielsweise folgende Regel zum Einsatz kommen:<\/p>\n\n

                Wenn der Lagerbestand < X ist \u2192 Y Einheiten bestellen.<\/strong><\/p>\n\n

                Das kann sehr gut funktionieren, wenn die Nachfrage stabil ist.<\/p>\n\n

                Die Nachfrage kann jedoch von vielen Faktoren abh\u00e4ngen:<\/p>\n\n

                  \n
                • Saisonalit\u00e4t,<\/li>\n
                • Sonderangebote,<\/li>\n
                • Kundenverhalten,<\/li>\n
                • Marktbedingungen,<\/li>\n
                • Feiertage,<\/li>\n
                • Produktlebenszyklus,<\/li>\n
                • historische Ums\u00e4tze,<\/li>\n
                • externe Variablen.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                  Ein fester Schwellenwert erfasst diese Zusammenh\u00e4nge m\u00f6glicherweise nicht.<\/p>\n\n

                  Ein KI‑Modell kann anhand historischer Daten die zuk\u00fcnftige Nachfrage prognostizieren und absch\u00e4tzen, wie viel Lagerbestand in der n\u00e4chsten Woche oder im n\u00e4chsten Monat ben\u00f6tigt werden k\u00f6nnte.<\/p>\n\n

                  Die Automatisierung kann die Prognose dann nutzen, um Nachschubprozesse auszul\u00f6sen.<\/p>\n\n

                  Das bessere Modell ist oft KI + Automatisierung<\/h2>\n\n

                  F\u00fcr viele Unternehmen lautet die sinnvollste Antwort nicht KI vs. Automatisierung<\/strong>.<\/p>\n\n

                  Es ist KI + Automatisierung<\/strong>.<\/p>\n\n

                  KI kann interpretieren oder Vorhersagen treffen.<\/p>\n\n

                  Die Automatisierung kann die Ausf\u00fchrung \u00fcbernehmen.<\/p>\n\n

                  Zum Beispiel:<\/p>\n\n

                  KI:<\/strong> Das Modell sch\u00e4tzt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Maschine innerhalb von f\u00fcnf Tagen ausf\u00e4llt, auf 82%.<\/p>\n\n

                  Automatisierung:<\/strong> Wenn die Ausfallwahrscheinlichkeit > 80% betr\u00e4gt, erstellen Sie bitte ein Wartungsticket im CMMS‑System und benachrichtigen Sie den zust\u00e4ndigen Techniker.<\/p>\n\n

                  Bei dieser Architektur wird jede Technologie dort eingesetzt, wo sie ihre St\u00e4rken am besten ausspielen kann.<\/p>\n\n

                  KI befasst sich mit Unsicherheit, Vorhersagen und komplexen Mustern.<\/strong><\/p>\n\n

                  Die Automatisierung \u00fcbernimmt die wiederholbare Ausf\u00fchrung, die Integration, Arbeitsabl\u00e4ufe, Benachrichtigungen und Gesch\u00e4ftsregeln.<\/strong><\/p>\n\n

                  In der Praxis ist ein KI‑Modell als eigenst\u00e4ndige Komponente selten von Nutzen. Seine Vorhersagen m\u00fcssen in der Regel in einen konkreten Gesch\u00e4ftsprozess eingebunden werden.<\/p>\n\n

                  Es m\u00fcssen Daten erfasst werden. Das Modell muss ein Ergebnis generieren. Das Ergebnis muss an das richtige System weitergeleitet werden. M\u00f6glicherweise muss ein Schwellenwert angewendet werden. M\u00f6glicherweise muss jemand die Entscheidung genehmigen. Die Ma\u00dfnahme muss ausgef\u00fchrt und protokolliert werden.<\/p>\n\n

                  Aus diesem Grund sind viele erfolgreiche industrielle KI‑Systeme Hybridsysteme.<\/p>\n\n

                  KI vs. Automatisierung bei der Dokumentenverarbeitung<\/h2>\n\n

                  Dokumentenworkflows veranschaulichen dasselbe Prinzip.<\/p>\n\n

                  Herk\u00f6mmliche Automatisierung kann beispielsweise folgende Aufgaben \u00fcbernehmen:<\/p>\n\n

                  Wenn eine E‑Mail einen PDF‑Anhang enth\u00e4lt \u2192 speichere ihn in einem Ordner.<\/strong><\/p>\n\n

                  Was aber, wenn das System das Dokument verstehen muss?<\/p>\n\n

                  M\u00f6glicherweise muss es:<\/p>\n\n

                    \n
                  • den Dokumenttyp ermitteln,<\/li>\n
                  • Informationen extrahieren,<\/li>\n
                  • verschiedene Layouts verstehen,<\/li>\n
                  • den Inhalt klassifizieren,<\/li>\n
                  • fehlende Informationen erkennen,<\/li>\n
                  • das Dokument an den richtigen Prozess weiterleiten.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                    Genau hier kann KI von gro\u00dfem Nutzen sein.<\/p>\n\n

                    Ein vollst\u00e4ndiger Prozess k\u00f6nnte wie folgt aussehen:<\/p>\n\n

                    Dokument eingehen \u2192 KI klassifiziert es und extrahiert Informationen \u2192 Die Daten werden automatisch in das ERP‑System eingegeben \u2192 Unklare F\u00e4lle werden zur \u00dcberpr\u00fcfung an einen Mitarbeiter weitergeleitet.<\/strong><\/p>\n\n

                    Auch hier erg\u00e4nzen sich KI und Automatisierung gegenseitig.<\/p>\n\n

                    5 Fragen, die Sie sich vor der Einf\u00fchrung von KI stellen sollten<\/h2>\n\n

                    1. L\u00e4sst sich das Problem mit einer einfachen Regel l\u00f6sen?<\/h3>\n\n

                    Wenn ja, ist die herk\u00f6mmliche Automatisierung wahrscheinlich der bessere Ausgangspunkt.<\/p>\n\n

                    Eine deterministische L\u00f6sung l\u00e4sst sich in der Regel leichter implementieren, testen, erkl\u00e4ren und warten.<\/p>\n\n

                    2. Verf\u00fcgen Sie \u00fcber gen\u00fcgend relevante Daten?<\/h3>\n\n

                    KI ben\u00f6tigt n\u00fctzliche Daten.<\/p>\n\n

                    Gro\u00dfe Datenmengen bedeuten nicht automatisch, dass ein KI‑Projekt funktioniert. Die Daten m\u00fcssen Informationen enthalten, die mit dem Ergebnis zusammenh\u00e4ngen, das Sie vorhersagen m\u00f6chten.<\/p>\n\n

                    Bevor Sie ein Modell erstellen, sollten Sie pr\u00fcfen, ob die erforderlichen Signale tats\u00e4chlich vorhanden sind.<\/p>\n\n

                    3. Ist das Ergebnis des Prozesses vorhersehbar?<\/h3>\n\n

                    Wenn jede g\u00fcltige Eingabe stets dieselbe Ausgabe erzeugen sollte, k\u00f6nnte herk\u00f6mmliche Software ausreichen.<\/p>\n\n

                    KI wird umso interessanter, je mehr die Antwort von Wahrscheinlichkeit, Interpretation, Klassifizierung oder komplexen Zusammenh\u00e4ngen zwischen vielen Variablen abh\u00e4ngt.<\/p>\n\n

                    4. Sind die Kosten eines Fehlers akzeptabel?<\/h3>\n\n

                    KI‑Systeme arbeiten nicht mit absoluter Genauigkeit.<\/p>\n\n

                    Ein Modell kann falsch-positive, falsch-negative oder ungewisse Ergebnisse liefern.<\/p>\n\n

                    Daher lautet die entscheidende Frage nicht nur:<\/p>\n\n

                    Wie genau ist das Modell?<\/strong><\/p>\n\n

                    Es ist au\u00dferdem:<\/p>\n\n

                    Was passiert, wenn das Modell falsch ist?<\/strong><\/p>\n\n

                    Bei Entscheidungen mit hohem Risiko ben\u00f6tigen Unternehmen m\u00f6glicherweise eine menschliche Genehmigung, zus\u00e4tzliche Sicherheitsvorkehrungen oder ein hybrides System, bei dem die KI eine Ma\u00dfnahme empfiehlt, die zul\u00e4ssigen Handlungen jedoch durch deterministische Regeln festgelegt werden.<\/p>\n\n

                    5. Wird KI einen messbaren ROI liefern?<\/h3>\n\n

                    KI sollte nicht einfach deshalb eingef\u00fchrt werden, weil eine Organisation \u201cKI haben\u201d m\u00f6chte.\u201d<\/p>\n\n

                    Es sollte ein konkretes gesch\u00e4ftliches Problem l\u00f6sen.<\/p>\n\n

                    Der Erwartungswert kann sich ergeben aus:<\/p>\n\n

                      \n
                    • weniger Maschinenstillstandszeiten,<\/li>\n
                    • weniger Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel,<\/li>\n
                    • bessere Nachfrageprognosen,<\/li>\n
                    • weniger Materialverschwendung,<\/li>\n
                    • geringerer Energieverbrauch,<\/li>\n
                    • schnellere Dokumentenbearbeitung,<\/li>\n
                    • bessere Produktionsplanung,<\/li>\n
                    • eine h\u00f6here Produktivit\u00e4t der Mitarbeiter.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                      Das gesch\u00e4ftliche Problem sollte immer Vorrang vor dem Modell haben.<\/p>\n\n

                      KI vs. Automatisierung: Ein einfaches Entscheidungsmodell<\/h2>\n\n

                      Die Entscheidung l\u00e4sst sich auf drei Fragen reduzieren.<\/p>\n\n

                      L\u00e4sst sich der Prozess anhand stabiler und eindeutiger Regeln beschreiben?<\/strong>
                      \nJa \u2192 W\u00e4hlen Sie \u201eAutomatisierung\u201c.<\/p>\n\n

                      H\u00e4ngt das Ergebnis von komplexen Mustern in den Daten, der Interpretation oder der Vorhersage ab?<\/strong>
                      \nJa \u2192 KI in Betracht ziehen.<\/p>\n\n

                      Erzeugt die KI eine Prognose oder Empfehlung, die eine wiederholbare operative Ma\u00dfnahme ausl\u00f6sen sollte?<\/strong>
                      \nJa \u2192 KI mit Automatisierung kombinieren.<\/p>\n\n

                      Dieses Rahmenkonzept hilft dabei, zwei h\u00e4ufige Fehler zu vermeiden.<\/p>\n\n

                      Erstens: Der Einsatz von KI in F\u00e4llen, in denen ein paar einfache Regeln besser funktionieren w\u00fcrden.<\/p>\n\n

                      Zweitens werden immer komplexere regelbasierte Systeme f\u00fcr Probleme entwickelt, die im Grunde genommen vorhersagbar sind.<\/p>\n\n

                      Fazit: W\u00e4hlen Sie die Technologie, die zum jeweiligen Problem passt<\/h2>\n\n

                      Die Diskussion rund um KI vs. Automatisierung<\/strong> sollte nicht als Wettbewerb zwischen einer modernen und einer veralteten Technologie dargestellt werden.<\/p>\n\n

                      Beide Ans\u00e4tze sind nach wie vor wertvoll, da sie unterschiedliche Arten von Problemen l\u00f6sen.<\/p>\n\n

                      Automatisierung funktioniert am besten, wenn wir die Regeln des Prozesses kennen.<\/strong><\/p>\n\n

                      KI ist dann von Nutzen, wenn es darum geht, Daten zu interpretieren, Muster zu erkennen oder zuk\u00fcnftige Ereignisse vorherzusagen.<\/strong><\/p>\n\n

                      Und in vielen Fertigungsumgebungen vereint die leistungsf\u00e4higste Architektur beide Technologien.<\/p>\n\n

                      Die KI sch\u00e4tzt ein, was wahrscheinlich passieren wird.<\/p>\n\n

                      Die Automatisierung stellt sicher, dass die entsprechenden betrieblichen Ma\u00dfnahmen konsequent ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n

                      Deshalb sollte die erste Frage bei einem KI‑Projekt nur selten lauten:<\/p>\n\n

                      \u201cWelches Modell sollen wir verwenden?\u201d<\/strong><\/p>\n\n

                      Eine viel bessere Frage lautet:<\/p>\n\n

                      \u201cWas f\u00fcr ein Problem versuchen wir eigentlich zu l\u00f6sen?\u201d<\/strong><\/p>\n\n

                      Sobald dies klar ist, f\u00e4llt die Entscheidung zwischen Automatisierung, KI oder einer Kombination aus beidem viel leichter \u2013 und es ist viel wahrscheinlicher, dass dadurch ein messbarer gesch\u00e4ftlicher Mehrwert entsteht.<\/p>\n\n<\/article>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                      AI vs. Automation: What to Choose and When? AI vs. automation is becoming an increasingly important question for manufacturing companies. As factories collect more data, connect more machines and digitalize more workflows, managers often face the same dilemma: should we automate the process with traditional rules, or do we need artificial intelligence? The answer is […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2467","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ai-in-business"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2467","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2467"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2467\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2482,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2467\/revisions\/2482"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2467"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2467"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2467"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}