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KI in der Elektronikfertigung Elektronikfertiger sammeln Daten, doch KI wird selten produktiv genutzt

Quelle: Pressemitteilung 2 min Lesedauer

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Eine Umfrage von Smartrep und Xplain Data unter Fach- und Führungskräften der Elektronikfertigung kommt zu dem Ergebnis, dass Digitalisierung und KI eine Rolle in Investitionsvorhaben spielen. Die Anwendungsgebiete seien aber immer noch beschränkt.

Die Erhebung "Ki & Digitalisierung in der Elektronikfertigung 2025" wurde von Xplain Data in Kooperation mit Smartrep im deutschsprachigen Raum durchgeführt. Wie viele Befragte an dieser Umfrage teilgenommen haben, ist nicht bekannt.(Bild: Smartrep/Xplain Data)
Die Erhebung "Ki & Digitalisierung in der Elektronikfertigung 2025" wurde von Xplain Data in Kooperation mit Smartrep im deutschsprachigen Raum durchgeführt. Wie viele Befragte an dieser Umfrage teilgenommen haben, ist nicht bekannt.
(Bild: Smartrep/Xplain Data)

Die Elektronikfertigung kommt bei Digitalisierung und künstlicher Intelligenz voran, zeigt eine qualitative Umfrage von Xplain Data und Smartrep unter Fach- und Führungskräften aus der Branche. Ein Hinweis: Zur Anzahl der Teilnehmenden machten die Autoren keine Angaben. Aussagen zur Repräsentativität lassen sich daher nicht ableiten.

Mehr als 70 Prozent der befragten Unternehmen planen in den kommenden ein bis zwei Jahren Investitionen in KI und Digitalisierung. Auch die Grundlagen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz sind in vielen Elektronikfertigungen vorhanden. Laut der Umfrage erfassen über 80 Prozent der befragten Unternehmen systematisch Produktions-, Qualitäts- und Inspektionsdaten. Dennoch bewerten nur wenige ihre Datenbasis als wirklich hochwertig. Inkonsistenzen, fehlende Standards und isolierte Datensilos bremsen die Weiterverarbeitung aus.

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KI-Einsatz konzentriert sich auf wenige Anwendungsfälle

Rund ein Drittel der Unternehmen nutzt KI oder Analytics bereits produktiv oder in Pilotprojekten; ein weiteres Drittel plant konkrete Schritte. In der Praxis konzentriert sich der KI-Einsatz jedoch stark auf Computer-Vision-Anwendungen, etwa in der optischen Inspektion. Andere Anwendungsfelder wie Prozessoptimierung, Qualitätsmanagement oder Rückverfolgbarkeit spielen eine deutlich geringere Rolle. Weiterführende Szenarien wie Predictive Quality oder KI-gestützte Supply-Chain-Optimierung finden bislang kaum Anwendung.

Ziele klar definiert

Die Zielsetzungen der Unternehmen sind eindeutig. An erster Stelle steht die Verbesserung der Produktqualität, gefolgt von Produktivitätssteigerung und Kostensenkung. Gleichzeitig wird der Handlungsdruck häufig als mittelfristig eingeschätzt. Nur eine Minderheit sieht einen unmittelbaren Investitionszwang, was darauf hindeutet, dass der wirtschaftliche Mehrwert von KI in vielen Betrieben noch nicht klar genug quantifiziert ist.

Als zentrale Hemmnisse nennen die Befragten vor allem technologische Fragmentierung, fehlende Standardisierung sowie begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen. Kulturelle Widerstände oder grundsätzliche Skepsis gegenüber KI spielen hingegen eine untergeordnete Rolle. Die Herausforderung liegt weniger in der Akzeptanz als in der Integration bestehender Systeme und Datenquellen.

Übergang von Datensammlung zu Wertschöpfung

Die Ergebnisse zeichnen das Bild einer Branche im Übergang. Daten werden gesammelt, erste KI-Anwendungen sind etabliert, doch der Schritt zur durchgängigen, wirtschaftlich wirksamen Nutzung ist vielerorts noch nicht vollzogen. (sb)

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