Konzept eines resilienten und effizienten Produktionssystems unter Anwendung von künstlicher Intelligenz bei KMU (ResProKI): KI macht Produktionssysteme von KMU widerstandsfähiger und effizienter

Forschungsprojekt an der Technischen Universität München entwickelt Leitfaden und IT-Tool für resiliente Produktion für den Mittelstand

Die Krisen der letzten Jahre haben deutlich gemacht, wie verletzlich Produktions- und Lieferketten weltweit sind. Ob Corona-Pandemie, Energiekrise oder geopolitische Spannungen – kleine und mittlere Unternehmen (KMU) trifft es besonders hart: Abhängigkeiten von einzelnen Lieferanten, begrenzte finanzielle Spielräume und komplexe Wertschöpfungsnetzwerke machen sie anfällig für Störungen. Gleichzeitig fehlen häufig Ressourcen, um langfristige Strategien für mehr Resilienz zu entwickeln. Genau hier setzt das neue Forschungsprojekt ResProKI an.

Das Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Produktion und Logistik (Univ.-Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Horst Wildemann) sowie der Lehrstuhl für Controlling (Prof. Dr. Maximilian Blaschke & Prof. Dr. Gunther Friedl) der Technischen Universität München (TUM) führen gemeinsam mit Industriepartnern das Projekt durch. Ziel ist es, KMU im produzierenden Gewerbe konkrete Werkzeuge an die Hand zu geben, um ihre Produktionssysteme mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz widerstandsfähiger und gleichzeitig effizienter zu gestalten.

Hintergrund: Resilienz als Wettbewerbsfaktor

Studien zeigen, dass die deutsche Industrie im Schnitt alle 3-4 Jahre mit externen Schocks rechnen muss, die Lieferketten und Produktion über Wochen oder Monate lahmlegen können. Besonders KMU stehen in solchen Situationen unter Druck. Für sie gilt es, Produktionssysteme so zu gestalten, dass Störungen antizipiert, abgefedert und schnell überwunden werden können.

Hierbei spielt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine zentrale Rolle: prädiktive Analysen ermöglichen es, Ausfälle frühzeitig zu erkennen, Produktionsprozesse flexibel zu steuern und Lagerbestände zu optimieren. Doch vielen Unternehmen fehlt bislang der Überblick, welche konkreten KI-Anwendungen für ihre Situation sinnvoll und wirtschaftlich realisierbar sind.

Ziele und Vorgehen des Projekts

Das Projekt ResProKI verfolgt drei zentrale Zielsetzungen:

1. Entwicklung eines praxisorientierten Leitfadens für den Einsatz von KI in resilienten Produktionssystemen. Dieser Leitfaden enthält ein organisatorisches Implementierungsframework mit klaren Etappen („Stage-Gates“) für die Einführung von Projekten.
2. Aufbau einer Bewertungsmethode: Mit Hilfe eines innovativen Resilienz-Controllings werden abstrakte Eigenschaften wie Flexibilität, Agilität oder Robustheit in messbare Kennzahlen überführt. So können Unternehmen Investitionen besser priorisieren und den Erfolg von Maßnahmen nachhalten.
3. Erstellung eines Use-Case-Katalogs und eines IT-Tools: Unternehmen erhalten eine praxisnahe Übersicht relevanter KI-Anwendungen – von vorausschauender Instandhaltung über Qualitätsüberwachung bis hin zu Planungs- und Steuerungsansätzen. Ein Self-Assessment-Tool unterstützt dabei, individuell passende Lösungen zu identifizieren.

Die Methodik kombiniert Literaturanalysen, Case Studies, Interviews mit KMU sowie Workshops mit Industriepartnern. Auf diese Weise werden wissenschaftliche Konzepte mit praktischen Erfahrungen verknüpft.

Mehrwerte für Unternehmen

Das Projekt bietet KMU mehrere direkte Vorteile:

• Transparenz über sinnvolle Anwendungsfelder von KI in der Produktion
• Orientierung durch einen klar strukturierten Leitfaden und praxisnahe Blaupausen
• Wirtschaftliche Bewertung von Maßnahmen durch ein Kennzahlensystem und Business-Case-Modelle
• Entscheidungsunterstützung durch ein IT-Tool, das Unternehmen individuell zugeschnittene Vorschläge macht
• Langfristige Wettbewerbsfähigkeit, indem Resilienz nicht nur als Krisenreaktion, sondern als strategische Ressource verstanden wird

Damit trägt ResProKI auch zur Stärkung des Produktionsstandorts Deutschland bei: robustere KMU sichern Arbeitsplätze, erhöhen die Stabilität ganzer Wertschöpfungsketten und fördern die Innovationsfähigkeit der Industrie.

Praxisnähe durch Industriepartner

Ein projektbegleitender Ausschuss, bestehend aus Unternehmen aus Branchen wie Maschinenbau, Elektrotechnik oder Lebensmittelproduktion, begleitet die Forschung. KMU bringen konkrete Herausforderungen ein, größere Partner steuern Erfahrungen aus Digitalisierung und KI-Anwendungen bei. So entsteht ein lebendiger Austausch, der sicherstellt, dass die Ergebnisse sowohl wissenschaftlich fundiert als auch praxisnah und umsetzbar sind.

Wissenschaftlicher Ansprechpartner

Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion
Univ.-Prof. Dr. Dr. h. c. mult. Horst Wildemann
Leopoldstraße 145, 80804 München
E-Mail: wi-sekretariate@wi.tum.de

Technische Universität München – TUM School of Management
Lehrstuhl für Controlling 
Prof. Dr. Maximilian Blaschke & Prof. Dr. Gunther Friedl (beurlaubt)
Arcisstraße 21, 80333 München
E-Mail: controlling@tum.de | Web: www.controlling.wi.tum.de