Gartner® Report: How to Choose the Best AI Techniques per Manufacturing Use Case
Künstliche Intelligenz transformiert die Fertigungsindustrie in rasantem Tempo. Neue Methoden entstehen beinahe jedes Quartal, GenAI hält Einzug in industrielle Workflows und agentenbasierte KI beginnt, Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Doch eine zentrale Frage bleibt unverändert: Welche KI‑Technik ist für welchen Fertigungs‑Use‑Case die richtige?
Der aktuelle Gartner‑Report zeigt, wie Hersteller verschiedene KI‑Techniken anhand realer Anwendungsfälle, Wertbeiträge und Umsetzungsreife bewerten können.
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Praxisorientierte Kategorien von KI-Techniken
Klare Definitionen der verschiedenen KI‑Techniken sind entscheidend, um die Zusammenarbeit mit Business‑Stakeholdern und KI‑Anbietern zu erleichtern.
Um KI im Produktionsumfeld effektiv einzusetzen, benötigen Entscheider klare Definitionen, ein transparentes Bewertungsframework sowie eine einheitliche Sicht zwischen IT/OT, Engineering und Operations. Der Report bietet eine strukturierte Übersicht der aktuell wichtigsten KI-Methoden für moderne Produktionsumgebungen. Diese reichen von Machine Learning und Anomaly Detection über traditionelle KI-Modelle bis hin zu GenAI-basierten Ansätzen.
Definitionen praxisorientierter Kategorien von KI‑Techniken
Traditionelle KI‑Techniken (vor ChatGPT)
Generative KI (nach ChatGPT)
Agentische KI
Agentische KI beschreibt einen Ansatz zur Entwicklung von KI‑Lösungen, der auf einem oder mehreren Software‑Entitäten basiert, die vollständig oder teilweise als KI‑Agenten fungieren. Diese KI‑Agenten sind autonome oder semi‑autonome Softwareeinheiten, die KI‑Techniken nutzen, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen, Aktionen auszuführen und Ziele in digitalen oder physischen Produktionsumgebungen zu erreichen.
Wählen Sie KI-Techniken basierend auf den Geschäftsergebnissen aus
Fertigungsunternehmen müssen zunehmend ROI, Skalierbarkeit und technische Machbarkeit ihrer KI‑Initiativen nachweisen. Gartner betont, dass die Wahl der KI‑Technik immer auf messbare Wertschöpfung ausgerichtet sein muss – nicht auf kurzfristige Trends.
Die Auswahl einer KI‑Technik sollte nicht allein durch den Wunsch getrieben sein, disruptive KI einzusetzen, sondern aus einem klaren geschäftlichen Nutzen heraus erfolgen. Ein konkreter Business Case für die Implementierung wird erst relevant, nachdem ein kosteneffizienter Prototyp erstellt wurde.
Zentrale Bewertungskriterien sind u. a.:.
- Business Impact (OEE, Produktivität, First‑Pass‑Yield, Durchlaufzeiten)
- Datenverfügbarkeit und Datenqualität (Traceability, Echtzeitdaten, OT‑Integration)
- Engineering‑ und Produktionsrestriktionen
- Komplexität der Implementierung
- Einbindung in bestehende MES/MOM‑ und OT‑Landschaften
KI in der Praxis mit iTAC.CATi anwenden
Nach der Auswahl der geeigneten Technik benötigen Hersteller Lösungen, die KI im operativen Umfeld robust, skalierbar und kontextbezogen nutzbar machen. iTAC.CATi wurde entwickelt, um mehrere der im Gartner‑Report beschriebenen Technologiefamilien zu unterstützen.
Die Lösung hilft Fertigungsteams dabei, KI‑Erkenntnisse in konkrete operative Entscheidungen zu übersetzen, genau entlang der Evaluationsprinzipien, die der Gartner‑Report beschreibt.
Disclaimer
Gartner, How to Choose the Best AI Techniques per Manufacturing Use Case, By Alexander Hoeppe, Pedro Pacheco, 6 February 2026 Gartner is a trademark of Gartner, Inc. and/or its affiliates.