Künstliche Intelligenz in der Elektronik Zwischen Hype und Wertschöpfung: Wo KI bereits heute Geld spart

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Der Mittelstand navigiert zwischen ChatGPT-Euphorie und praktischer Implementierung. Während Vorreiter bereits konkrete Erfolge vorweisen, suchen viele noch den Einstieg in das Thema KI. Eine Bestandsaufnahme zwischen Euphorie und Realität.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist so vielfältig wie der Mittelstand selbst: Rosen nutzt KI, um Pipeline-Inspektionen mit Milliarden von Datenpunkten durchzuführen. Limtronik reduziert Ausschussraten durch KI-gestützte Bildverarbeitung. Und bei Sachsenmilch verhinderte Predictive Maintenance einen sechsstelligen Schaden. Während diese Unternehmen bereits konkrete Erfolge vorweisen können, kämpft der Großteil der Elektronikbranche noch mit der Frage: Wo anfangen mit KI? Und noch viel wichtiger: Wie lässt sich KI in die täglichen Abläufe einsetzen?

Um diese Fragen zu beantworten, sollte man sich etwas Zeit nehmen. In einem Workshop der ELEKTRONIKPRAXIS (Kasten) hat es ein Teilnehmer folgendermaßen zusammengefasst: „Wir haben GitHub Copilot, aber wissen nicht, was wir damit tun sollen“. Die Aussage des Teilnehmers verdeutlicht das Dilemma vieler Unternehmen im Mittelstand. Die Schere zwischen den Vorreitern und dem breiten Mittelstand wird größer. Während die einen bereits KI-Agenten für komplette Designaufgaben einsetzen, scheitern andere noch an der DSGVO-konformen Integration von ChatGPT.

Die zwei Welten der KI-Implementierung

Die Elektronikbranche steht vor einer fundamentalen Weichenstellung: KI lässt sich prinzipiell in zwei Bereichen einsetzen: Zur Optimierung der eigenen Prozesse oder als integraler Bestandteil der entwickelten Produkte. Beide Ansätze versprechen unterschiedliche Renditen und erfordern verschiedene Herangehensweisen.

„Digitalisierung und Automatisierung sind für uns dann sinnvoll, wenn sie Probleme lösen oder Prozesse nachhaltig vereinfachen, nicht um Trends zu setzen“, erklärt Gerd Ohl, Geschäftsführer bei Limtronik. Der EMS-Dienstleister setzt seit 2024 die Software c-Alice des Anbieters Convanit ein, um Platinen vor der Auslieferung zu kontrollieren. KI-basierte Modelle erkennen dabei nicht nur bekannte Fehlertypen, sondern auch bisher unbekannte Anomalien. Das alles erfolgt automatisch und ohne menschliches Zutun.

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel für schnellen ROI liefert die Bauteilrecherche. Das Müncher-Start-up Celus hat mit seinem Design-Assistant ein Tool entwickelt, die aus einer Whiteboard-Skizze oder einem simplen Textbefehl wie „Build a robotic arm“ binnen Minuten einen vollständigen Schaltplan generiert. Die KI durchsucht dabei herstellerübergreifende Datenbanken, prüft Verfügbarkeiten und optimiert nach Kosten, Leistung oder Baugröße. Was früher Tage oder sogar Wochen in Anspruch nahm, ist nun in wenigen Minuten erledigt.

Siemens hat die Tragweite dieser Entwicklung erkannt und kooperiert seit 2024 mit Celus für die Integration in PADS Pro Essentials. „Diese Zusammenarbeit demokratisiert den Zugang zu professionellen PCB-Design-Tools für KMU“, betont AJ Incorvaia von Siemens EDA. Ähnlich positioniert sich CircuitMind aus London: Deren ACE-Platform verspricht den Weg vom Blockdiagramm zum fertigen Schaltplan inklusive BOM in nur 60 Sekunden.

Die praktischen Anwendungsfälle im Mittelstand sind vielfältig: Dokumentations-Automatisierung aus CAD-Daten („niemand schreibt gern“), Datenblatt-Vergleiche für Compliance-Checks, Obsoleszenz-Management durch KI-gestützte Vorhersagen von Bauteil-Abkündigungen. Bei allen gilt: Der ROI ist meist innerhalb weniger Monate erreicht.

KI in Produkten als der Weg zu neuen Geschäftsmodellen

Während Prozessoptimierung schnelle Erfolge bringt, liegt die wahre Revolution in KI-erweiterten Produkten. Das Unternehmen ebm-papst integriert bereits hochempfindliche Sensorik in seine digitalen Ventilatoren. Der KI-Algorithmus misst Schwingungen am Motor und identifiziert Lagerschäden in mehreren Stufen. Das reicht von „in Ordnung“ über „Vorschaden“ bis „kritisch“. Die cloudbasierte Schwarmintelligenz wertet dabei Erfahrungen aus tausenden Geräten aus und verbessert kontinuierlich die Algorithmen. Die cloudbasierte Schwarmintelligenz wertet dabei Erfahrungen aus tausenden Geräten aus und verbessert kontinuierlich die Algorithmen. Der Mehrwert für Kunden geht weit über die reine Lüfterfunktion hinaus. Es entstehen neue, datenbasierte Geschäftsmodelle und der Martkzugang verbessert sich.

Infineon zeigt mit seinem CoolSiC-Portfolio, wie KI-Anwendungen die Hardware-Entwicklung vorantreiben. Die 3300V SiC-MOSFETs reduzieren Schaltverluste um 90 %. In einer einzelnen Lokomotive bedeutet das eine Einsparung von 300 MWh pro Jahr. Das entspricht dem Jahresbedarf von 100 Einfamilienhäusern. Parallel entwickelt Infineon 12-kW-Netzteile für KI-Rechenzentren mit einem Wirkungsgrad von 97,5 % als eine direkte Antwort auf den explodierenden Energiebedarf von GPU-Clustern.

Zwischen Vorsicht und Verunsicherung

Trotz dieser Erfolgsgeschichten zeigt die Realität in vielen Unternehmen ein anderes Bild. Die aktuellen Workshops der ELEKTRONIKPRAXIS offenbarten fundamentale Hindernisse: „Nicht so ganz legal“, so die Einschätzung von Entwicklern zur DSGVO-Konformität von KI-Tools. Die Unsicherheit bezüglich des EU AI Acts lähmt Entscheidungen bei Investitionen. Gleichzeitig kämpfen Unternehmen mit Datensilos: „SAP ECTR pflegen wir manuell“, so eine Aussage. Das ist keine gute Basis für KI und ihren Einsatz.

Ein weiteres Problem: Die Diskrepanz zwischen IT-Vorgaben und Entwickler-Bedürfnissen. Während die IT-Abteilung aus Sicherheitsgründen Cloud-Anwendungen blockiert, experimentieren Entwickler mit ChatGPT auf privaten Accounts. Diese Schatten-IT birgt Risiken, ist aber oft der einzige Weg, überhaupt erste Erfahrungen zu sammeln.

Die Qualität der Trainingsdaten bleibt ein Problem. „Eine KI kann nur so gut sein wie das Wissen, das ihr zugrunde liegt“, mahnt Gerd Ohl von Limtronik. Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand für Datenaufbereitung und -pflege. Die Folge: KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an mangelhafter Datenbasis.

Erwartete Durchbrüche 2025 und 2026

Die Branche steht vor wegweisenden Entwicklungen. RAG (Retrieval-Augmented Generation) wird die technische Dokumentation grundlegend verändern. Statt starrer Handbücher entstehen dynamische Wissenssysteme, die kontextbezogen antworten. No-Code-Plattformen wie N8N, kombiniert mit lokalen LLMs via Ollama und Vektordatenbanken wie Qdrant, demokratisieren KI-Integration. Selbst kleine Unternehmen können mit etwas Know-how ihre eigenen KI-Workflows aufbauen.

Die durchgängige Tool-Integration von CAD über PLM bis ERP rückt näher. Erste Ansätze zeigen sich in der Kooperation zwischen Celus und NextPCB: vom KI-generierten Design direkt zur Fertigung, inklusive Echtzeit-Verfügbarkeitsprüfung und Instant-Quoting. Die Vision: Ein durchgängiger digitaler Zwilling des Produkts, der sich selbst optimiert. KI-Agenten werden zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen. Während heute noch Entwickler Prompts formulieren müssen, werden morgen spezialisierte Agenten eigenständig Designentscheidungen treffen, Alternativen bewerten und Optimierungen vorschlagen. Die Rolle des Ingenieurs und Entwicklers wandelt sich vom Ausführenden zum Supervisor.

Handlungsempfehlungen für den Mittelstand

Der Weg zur erfolgreichen KI-Integration beginnt nicht mit der Tool-Auswahl, sondern mit einer Wertstrom-Analyse. Wo verlieren wir Zeit? Welche Prozesse sind fehleranfällig? Wo entstehen die höchsten Kosten? Die Antworten zeigen, wo KI den größten Hebel hat. Das allerdings setzt zwingend voraus, dass sich Organisationen öffnen und interne Silos durchbrechen. Nur so können die Daten fließen und zur Wertschöpfung beitragen.

Schnelle Erfolge sind für die Akzeptanz eines KI-Tools entscheidend. Starten Sie mit Bauteilrecherche oder automatisierter Dokumentation. Das sind Bereiche mit schnellem ROI und geringem Risiko. Die gewonnenen Erfahrungen schaffen Vertrauen für größere Projekte. Teams müssen mitgenommen werden. Die Angst vor Kompetenzverlust ist real und berechtigt. Deshalb gilt ganz klar: Kommunizieren Sie klar: Denn eine KI ersetzt keine Entwickler, sondern befreit sie von lästigen Routineaufgaben. Weiterbildung spielt dabei eine entscheidende Rolle. Denn der Umgang mit KI-Tools wird zur Kernkompetenz.

Die Infrastruktur muss stimmen. Ohne saubere Daten ist keine funktionierende KI möglich. Investieren Sie zunächst in Datenqualität und -verfügbarkeit, bevor Sie KI-Projekte starten. Cloud-Ängste müssen überwunden werden: Lokale Lösungen sind möglich, aber oft teurer und wartungsintensiver.

Wer jetzt nicht startet, verliert den Anschluss

Die Elektronikbranche steht an einem Wendepunkt. Die Technologie ist da, die Tools werden zugänglicher, erste Success Storys zeigen den Weg. Doch viele Unternehmen zögern noch zwischen enthusiastischem Aufbruch und vorsichtiger Zurückhaltung.

Die Beispiele zeigen deutlich, dass KI keine Zukunftsmusik ist, sondern sich bereits heute profitabel einsetzen lässt. Aber es braucht Mut zum ersten Schritt, Durchhaltevermögen bei Rückschlägen und vor allem eine klare Strategie statt blinden Aktionismus. Die kommenden Jahre werden entscheiden, wer zu den Gewinnern der KI-Revolution gehört. Gerade mittelständische Unternehmen können mit dem Einsatz von KI profitieren. Sie sammeln jetzt die notwendigen Erfahrungen, bauen sich Kompetenzen auf und bringen die verteilten Daten in Ordnung. Dann werden sie 2026 die Früchte ernten. Alle anderen werden sich fragen, warum sie so lange gewartet haben. (heh)

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* Fabian Biebl ist Organisationsentwickler und Agile Coach bei Colenet. Er leitet gemeinsam mit Pascal Gugenberger das Training „KI-Potenziale in der Produktentwicklung“.

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