KI-Funktionen wandern näher an ERP, MES und Shopfloor. Für Fertigungsunternehmen entscheidet dabei weniger das Schlagwort als die belastbare Verbindung von Daten, Rollen und Prozessen. Der Beitrag zeigt, welche Einsatzfelder sich abzeichnen, welche Voraussetzungen gelten und warum ein begrenzter Pilot häufig der sinnvollste Einstieg ist.

Management Summary

Vom Assistenten zum Prozessbaustein: Branchenspezifische KI soll Informationen aus ERP, MES, CAQ und EAM nicht nur anzeigen, sondern definierte Aufgaben innerhalb bestehender Abläufe unterstützen.
Datenzugriff entscheidet über den Nutzen: Rollenrechte, Datenqualität, Aktualität und die Tiefe der Systemintegration bestimmen, wie belastbar Antworten, Warnungen und Automatisierungen sind.
Kleine Piloten schaffen Vergleichbarkeit: Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall mit messbaren Kennzahlen liefert schneller Erkenntnisse zu Aufwand, Akzeptanz und wirtschaftlichem Effekt als ein unternehmensweiter Start.
Governance gehört in die Architektur: Protokollierung, menschliche Freigaben, Sicherheitskontrollen und Zuständigkeiten müssen vor dem produktiven Einsatz festgelegt werden.
ERP und MES bleiben führend: KI ergänzt Stamm-, Transaktions- und Shopfloor-Daten; sie ersetzt weder saubere Prozesse noch die Verantwortung der Fachbereiche.

KI-gestützte Plattformen sollen Produktions-, Qualitäts- und Unternehmensdaten in einem gemeinsamen Arbeitskontext verbinden. Bild: KI-generierte Illustration.

Künstliche Intelligenz wird in Industrieunternehmen zunehmend auch in operativen Prozessen erprobt. Neben generativen Anwendungen wie Chatbots rücken dabei branchenspezifische Funktionen in den Fokus, die direkt mit ERP- und MES-Systemen verbunden sind.

In Gesprächen mit Variantenfertigern und projektorientierten Maschinenbauern steht nach Angaben von Anbietern zunehmend die Frage im Mittelpunkt, an welchen Stellen KI im Arbeitsalltag einen messbaren Nutzen bringen kann. Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Datenbestände. Ob daraus belastbare Informationen und konkrete Unterstützung für Beschäftigte entstehen, hängt unter anderem von Datenqualität, Systemintegration und dem jeweiligen Anwendungsfall ab.

»Das Interesse ist riesig, das merken wir in fast jedem Gespräch mit unseren Kunden aus dem Maschinen- und Anlagenbau oder der Medizintechnik«, bestätigt Arno Schlingermann, Senior Solutions Consultant Sales bei Aptean Germany GmbH. »Sie reden nicht mehr über KI als abstraktes Buzzword, sondern fragen sehr konkret: Wo nimmt mir das im Tagesgeschäft wirklich Arbeit ab?«

Zu den von Aptean adressierten Unternehmen zählen Nutzer der oxaion ERP Edition und von SYNCOS MES. Nach Darstellung des Anbieters liegen relevante Daten häufig in mehreren Systemen vor, sind jedoch nicht durchgängig miteinander verknüpft. Qualitätsdaten aus dem MES müssen dann beispielsweise manuell mit Bestelldaten aus dem ERP abgeglichen werden.

AppCentral soll Anwendungen, Daten und Workflows aus ERP, MES, CAQ und EAM in einer cloudbasierten Umgebung zusammenführen. Die darin enthaltene Komponente Aptean Intelligence greift laut Anbieter auf strukturierte und unstrukturierte Informationen aus den angebundenen Systemen zu – etwa auf Tabellenwerte im ERP oder Freitexte in Reklamationen. Nutzer sollen Fragen in natürlicher Sprache und bezogen auf ihren Aufgabenbereich stellen können. Darüber hinaus sieht das Konzept KI-Agenten vor, die definierte Aufgaben ausführen. Ziel ist, Informationen aus mehreren Anwendungen in einem gemeinsamen Kontext bereitzustellen. Wie gut dies in der Praxis funktioniert, hängt von der jeweiligen Systemlandschaft, den verfügbaren Daten und der Konfiguration ab.

»Aktuell befinden sich die meisten unserer Kunden in einer sehr pragmatischen Phase«, ordnet Schlingermann ein. »Sie starten nicht mit der kompletten Plattform, sondern mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt, etwa in der Qualitätssicherung, und prüfen dort zunächst, ob ihre Daten sauber genug sind, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Erst wenn das steht, folgen weitere Bereiche.«

Plattformansatz statt zusätzlicher Schnittstelle

Aptean beschreibt AppCentral als Plattform, bei der KI-Funktionen von Beginn an in die Architektur eingebunden sind. »KI-nativ heißt für uns: Die KI ist von Anfang an Teil der Architektur und wird nicht erst im Nachhinein ergänzt«, erklärt Andreas Theel, Solutions Consultant bei Aptean. Nach seiner Einschätzung können nachträglich angebundene Assistenten nur auf die Daten zugreifen, die über die jeweilige Schnittstelle freigegeben werden. Umfang und Qualität des verfügbaren Kontexts hängen dabei von der konkreten Implementierung ab.

In AppCentral sollen Anwendungen, Daten und Workflows aus ERP, MES, CAQ und EAM in einer gemeinsamen Umgebung zusammenlaufen. Aptean Intelligence nutzt diese Datenbasis für Abfragen und für KI-Agenten, die festgelegte Aufgaben ausführen oder Prozesse unterstützen sollen. Ob dadurch bestehende Datensilos tatsächlich reduziert werden, ist im Einzelfall von den angebundenen Systemen und deren Datenqualität abhängig.

»Nachgerüstete KI bleibt ein externes Zusatztool, das nur das sieht, was freigegeben wird«, bringt Theel den Unterschied auf den Punkt. »KI-nativ bedeutet dagegen, dass die Intelligenz von Beginn an im System verankert ist und aktiv mitläuft.«

Ergänzung bestehender ERP-Funktionen

Nach Schlingermanns Darstellung bleibt das ERP-System das zentrale System für Stamm- und Transaktionsdaten. KI-Agenten sollen diese Funktionen ergänzen, indem sie auf definierte Abweichungen hinweisen oder Informationen aktiv bereitstellen. »Ein Agent dreht das um: Statt dass der Anwender das System fragen muss, meldet sich das System proaktiv«, so Schlingermann.

Als mögliche Einsatzfelder nennt er proaktive Hinweise auf gefährdete Aufträge, die Automatisierung wiederkehrender Datenabgleiche oder Standardrückfragen sowie systemübergreifende Abfragen in natürlicher Sprache. »Die KI ersetzt das ERP nicht und konkurriert auch nicht damit, sie ist ein Verstärker«, fasst Schlingermann die Position des Anbieters zusammen. Voraussetzung sind klar definierte Prozesse, Zugriffsrechte und eine geeignete Datengrundlage.

Berechtigungen und Nachvollziehbarkeit

Wenn KI-Agenten auf Produktions- und Unternehmensdaten zugreifen, sind Berechtigungen und Datensicherheit zentrale Anforderungen. Nach Angaben von Aptean arbeitet ein Agent mit der Identität und den Rollenrechten des jeweiligen Nutzers. Die bestehende Berechtigungslogik des ERP-Systems soll damit auch für KI-gestützte Zugriffe gelten.

Aptean zufolge werden Zugriffe protokolliert und können für Prüfzwecke nachvollzogen werden. Bei als kritisch definierten Schritten, etwa Bestellungen oder Freigaben, soll die abschließende Entscheidung bei einem Menschen verbleiben. »Das ist keine technische Einschränkung, sondern ein bewusstes Sicherheitsprinzip«, so Theel.

Zur Datenhoheit erklärt der Anbieter, Kundendaten verblieben in einer kontrollierten Unternehmensumgebung. Welche technischen, vertraglichen und regulatorischen Voraussetzungen dafür gelten, muss im jeweiligen Einsatz geprüft werden. »Ein KI-Agent wird bei uns sicherheitstechnisch wie ein neuer Mitarbeiter behandelt«, fasst Theel zusammen. »Er erhält eine eigene Identität, klar definierte Rechte und alle seine Aktivitäten werden protokolliert.«

Mögliche Einsatzfelder in der Fertigung

Welche Anwendungsfälle sich für einen Einstieg eignen, hängt nach Schlingermanns Einschätzung vor allem von der vorhandenen Datengrundlage ab. Als Beispiel nennt er das Qualitätsmanagement: Ein eingebetteter Agent könne Abweichungen bereits bei ihrer Entstehung erkennen, sofern die erforderlichen Daten in geeigneter Qualität und Geschwindigkeit vorliegen. »Das ist der Unterschied zwischen Ausschusserkennung erst nach Stunden oder schon nach Sekunden«, so Schlingermann.

Weitere von Aptean genannte Einsatzfelder sind die Prüfmittelverwaltung und die Beschaffung. KI-Funktionen könnten auf anstehende Kalibrierungen hinweisen oder externe Signale wie Materialpreise und Zolländerungen mit internen Bestelldaten verknüpfen. Ob daraus frühere oder bessere Entscheidungen entstehen, müsste anhand konkreter Prozesse und Kennzahlen bewertet werden.

Predictive Maintenance nennt Aptean ebenfalls als möglichen Anwendungsfall, weist jedoch auf einen häufig längeren Vorlauf hin, etwa wenn zusätzliche Sensorik erforderlich ist. Für Variantenfertiger könne zudem eine Konfigurationslogik interessant sein, bei der Regeln und Formeln in natürlicher Sprache beschrieben werden. In welchem Umfang dies die Pflege von Regelwerken erleichtert oder die Abhängigkeit von Spezialwissen verringert, ist im praktischen Einsatz zu prüfen. Schlingermann rät: »Unternehmen sollten mit den Anwendungsfällen starten, bei denen sie innerhalb von 90 Tagen einen konkreten Effekt sehen können.«

Mögliche Veränderungen auf dem Shopfloor

Nach Darstellung von Theel lassen sich mögliche Auswirkungen am ehesten anhand einzelner Rollen beschreiben. Ein Werker könnte an einem zentralen Punkt Informationen zum nächsten Auftrag, zur Materialverfügbarkeit und zur gültigen Zeichnung erhalten. Rückmeldungen könnten anschließend auch für Plantafel, Arbeitsvorbereitung und Einkauf bereitstehen. Voraussetzung ist, dass die beteiligten Systeme entsprechend angebunden und die Daten aktuell sind.

Für Schichtleiter könnte eine gemeinsame Datenbasis einen aktuelleren Überblick über Maschinenbelegung und mögliche Engpässe ermöglichen. Ob die Hinweise tatsächlich in Echtzeit verfügbar sind, hängt von Datenanbindung und Aktualisierungsintervallen ab. »Das ist der eigentliche psychologische Unterschied auf dem Shopfloor: vom Getriebenen zum Steuernden«, so MES-Experte Theel.

In der Arbeitsvorbereitung könnten aktuelle Rückmeldungen eine schnellere Reaktion auf Veränderungen unterstützen. Ein Agent könnte außerdem anzeigen, welche Folgeaufträge von einer Verzögerung betroffen sein könnten. »Der größte Effekt ist nicht eine neue Funktion, sondern das Schließen der Lücken zwischen den Systemen«, fasst Theel die Erwartung des Anbieters zusammen.

Welche Datenbasis für den Einstieg erforderlich ist

Eine unzureichende Datenqualität kann die Aussagekraft von KI-Ergebnissen begrenzen. Schlingermann warnt zugleich davor, daraus einen dauerhaften Aufschub abzuleiten: »Niemand hat perfekte Daten. ›Wir sind noch nicht bereit‹ ist häufig ein Zustand, der sich immer weiter in die Zukunft verschiebt.«

Er empfiehlt deshalb, zunächst einen abgegrenzten Bereich mit ausreichender Datengrundlage und einen klar definierten Anwendungsfall auszuwählen. Ein solcher Pilot kann Erkenntnisse über Datenqualität, Aufwand und Nutzen liefern, bevor weitere Bereiche einbezogen werden.

Nach Angaben von Aptean ermöglicht ein serviceorientierter Einstieg begrenzte Pilotprojekte, ohne unmittelbar ein eigenes KI-Team aufzubauen. Unternehmen könnten auf dieser Grundlage prüfen, ob und welche weiteren Anwendungsfälle angebunden werden sollen. »Die Datenqualität ist ein guter Grund, klein und gezielt anzufangen«, so Schlingermann, »sie ist aber kein Grund, gar nicht loszulegen.«

Einstieg über begrenzte Anwendungsfälle

Für die kommenden zwei bis drei Jahre erwartet Theel eine schrittweise stärkere Einbindung von KI-Funktionen in ERP-Systeme und Shopfloor-Prozesse. Dabei handelt es sich um die Einschätzung eines Anbieters; Tempo und Umfang der Entwicklung dürften je nach Branche, Unternehmensgröße und regulatorischen Rahmenbedingungen unterschiedlich ausfallen.

Aus Sicht von Theel entsteht ein möglicher Vorteil weniger durch den bloßen Zugang zur Technologie als durch Erfahrungen im praktischen Einsatz. Er empfiehlt, mit einem begrenzten Anwendungsfall und einer geeigneten Datengrundlage zu beginnen und die Ergebnisse anschließend zu bewerten. »Die eigentliche Hürde sitzt im Kopf, nicht im Budget«, so Theel. »Ein Fertigungsunternehmen muss 2026 nicht der KI-Vorreiter seiner Branche sein. Entscheidend ist, den Einstieg gefunden zu haben.«

FAQ: KI in ERP- und MES-Prozessen

Was unterscheidet branchenspezifische KI von einem allgemeinen Chatbot?
Branchenspezifische KI wird mit Anwendungen, Rollen und Datenmodellen eines konkreten Einsatzfelds verbunden. Bei AppCentral beschreibt Aptean eine gemeinsame Umgebung für branchenspezifische Anwendungen, Daten und KI-Werkzeuge. Das ist eine Herstellerdarstellung; die Leistungsfähigkeit muss im jeweiligen Prozess geprüft werden. [1]
Ersetzt KI ein ERP- oder MES-System?
ERP und MES bleiben die führenden Systeme für Stamm-, Transaktions- und Produktionsdaten. KI kann den Zugriff vereinfachen, Muster erkennen oder definierte Arbeitsschritte unterstützen, benötigt dafür aber belastbare Systemdaten.
Welche Anwendungsfälle eignen sich für einen Pilot?
Geeignet sind begrenzte, häufig wiederkehrende Prozesse mit messbarem Ausgangswert, etwa Qualitätsabweichungen, Prüfmitteltermine, Auftragsrisiken oder wiederkehrende Datenabgleiche. Vorab sollten Nutzenkennzahl, Datenquelle, Verantwortliche und Abbruchkriterien feststehen.
Welche Datenqualität ist erforderlich?
Entscheidend sind Vollständigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit und fachliche Konsistenz der für den Anwendungsfall benötigten Daten. Ein Pilot sollte Datenprobleme sichtbar machen, statt eine unternehmensweit perfekte Datenbasis vorauszusetzen.
Wie lassen sich KI-Risiken systematisch steuern?
Das NIST AI Risk Management Framework strukturiert den freiwilligen Umgang mit KI-Risiken in die Funktionen Govern, Map, Measure und Manage. Für generative KI ergänzt NIST ein eigenes Profil mit Maßnahmen über den gesamten Lebenszyklus. [2] [3]
Welche Sicherheitsfragen sind bei KI in der Fertigung zentral?
Zu prüfen sind Identitäten und Rollenrechte, Protokollierung, Datenabfluss, Manipulation von Eingaben, Modell- und Lieferkettenrisiken sowie belastbare Freigaben für kritische Aktionen. Das BSI unterscheidet dabei Sicherheit für KI, Sicherheit durch KI und Angriffe mithilfe von KI. [4]
Muss bei kritischen Entscheidungen ein Mensch eingebunden bleiben?
Für Bestellungen, Freigaben oder sicherheitsrelevante Produktionsschritte ist eine klar definierte menschliche Kontrolle sinnvoll. Umfang und Form richten sich nach Risiko, Rechtsrahmen und Prozesskritikalität; Zuständigkeiten und Eskalationswege sollten dokumentiert sein.
Was bedeutet der EU AI Act für Unternehmen?
Die Verordnung gilt stufenweise. Nach der offiziellen EU-Zeitleiste gelten seit Februar 2025 unter anderem Vorgaben zu verbotenen Praktiken und KI-Kompetenz; weitere Transparenz-, Governance- und Hochrisiko-Regeln folgen beziehungsweise gelten nach dem jeweils aktuellen Zeitplan. Unternehmen sollten die konkrete Rolle als Anbieter oder Betreiber und die Risikoklasse ihres Systems rechtlich prüfen. [5]
Wie wird der Nutzen eines Piloten gemessen?
Vorher-nachher-Kennzahlen können Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Ausschuss, Stillstand, Termintreue oder Zahl manueller Übergaben erfassen. Zusätzlich sollten Akzeptanz, Fehlalarme, Nacharbeit und Betriebsaufwand berücksichtigt werden.
Welche technische Integration ist notwendig?
Notwendig sind definierte Schnittstellen oder eine gemeinsame Datenebene, konsistente Identitäten, Rollensteuerung und ein nachvollziehbarer Datenfluss. AppCentral nennt unter anderem zentrale Datenverwaltung, Ein- und Zwei-Wege-Integration, Synchronisierung sowie rollenbasierte Zugriffskontrolle als Plattformfunktionen. [1]

Quellen

[1] https://www.aptean.com/de-DE/appcentral
[2] https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[3] https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence
[4] https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Kuenstliche-Intelligenz/kuenstliche-intelligenz_node.html
[5] https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/timeline/timeline-implementation-eu-ai-act

Aachener KI-Tage 2026: Aptean als Exklusivpartner
Am 17. und 18. November 2026 treffen sich Fach- und Führungskräfte aus der Fertigungsindustrie im FIR-Konferenzzentrum auf dem RWTH Aachen Campus zu den Aachener KI-Tagen. Am ersten Tag steht mit dem KI-Bootcamp die praktische Erarbeitung einer eigenen KI-Roadmap im Mittelpunkt. Am zweiten Tag folgt eine Fachtagung mit begleitender Fachausstellung zu aktuellen Entwicklungen und Praxisbeispielen rund um KI im Unternehmen.
Veranstalter sind Trovarit, das FIR an der RWTH Aachen und das Portal zukunft-der-industrie.de. Aptean ist Exklusivpartner der Veranstaltung und hält u.a. einen KI-Vortrag auf der Hauptbühne. Weitere Informationen unter :
https://zukunft-der-industrie.de/ki-bootcamp/aachener-ki-tage-2026/

Aptean positioniert AppCentral als Plattform zur Verbindung von ERP-, MES- und KI-Funktionen. Der Anbieter verspricht, vorhandene Daten damit für Abfragen, Hinweise und automatisierte Aufgaben in der Fertigung nutzbar zu machen.

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