No‑Code-Plattformen machen KI-Anwendungen für Industrie-Unternehmen in der Breite verfügbar

Künstliche Intelligenz ist längst kein exklusives Werkzeug für Tech‑Giganten mehr. Neue Plattformansätze öffnen den Zugang für kleine und mittlere Unternehmen – besonders in der visuellen Qualitätskontrolle. Entscheidend ist, dass KI ohne Expertenwissen trainiert, betrieben und skaliert werden kann. Genau hier entsteht aus Hype endlich Wirkung: weniger Pseudoausschuss, stabilere Prozesse, schnellere Iterationen. Gleichzeitig verändern sich Erwartungshaltungen im Markt: Entscheider wollen Ergebnisse in Wochen statt Monaten sehen, Messbarkeit statt Versprechen und einfache Bedienkonzepte, die Teams sofort produktiv machen. Wer KI in der Breite nutzbar macht, schließt die Lücke zwischen technischer Machbarkeit und betrieblicher Realität – und das ist der eigentliche Gamechanger.

Wenn man sich den Hype um KI ansieht, würde man meinen, dass sich jede KI-Lösung wie warme Semmel verkaufen lässt. In sozialen Medien machen viele lustige Memes dazu die Runde:

Trotzdem kommen in der Industrie viele KI-Systeme nicht in die Anwendung. Woran liegt das?

Die Umsetzungslücke in der Industrie

Noch immer verlässt sich ein großer Teil der Fertigungsindustrie auf manuelle visuelle Kontrollen. Das überrascht, denn die Schwächen sind bekannt: begrenzte Konzentrationsspanne, subjektive Bewertungen und wachsender Fachkräftemangel. „Wenn wir heute manuell kontrollieren, wissen wir per Definition, dass wir keine optimale Sortierleistung erzielen“, sagt Peter Droege, Co‑Founder & CEO von Maddox AI, Softwarehersteller für KI-gestützte visuelle Qualitätsprüfung in der industriellen Fertigung. In Projekten zeigt sich regelmäßig, dass die Inkonsistenz zwischen Prüfern viel höher liegt, als Betriebe annehmen. Das hat zwei Konsequenzen, und beide sind negativ: Schlechtteile erreichen den Kunden, während gute Teile fälschlich ausgesondert werden.

Gleichzeitig ist die Marktlage unübersichtlich. Viele Anbieter versprechen „KI“, doch im Alltag scheitern Projekte selten an der Algorithmik – sondern an Datenqualität, Bedienlogik und Wartbarkeit. „Der Engpass sind nicht die Modelle, sondern konsistente Daten und ein Workflow, der Qualitätsexperten wirklich mitnimmt“, so Droege. Die Folge: Piloten gelingen, aber der Sprung in den Regelbetrieb bleibt aus.

Warum bisherige Systeme nicht mehr reichen

Regelbasierte Inspektionssysteme waren lange der Standard. Sie arbeiten mit Schwellwerten, die jedoch schon bei kleinsten Umgebungsänderungen ihre Aussagekraft verlieren. Chargenwechsel, Beleuchtung, Verschmutzung – und plötzlich schießt die False‑Reject-Rate nach oben. „Die Schwächen klassischer Systeme treten besonders bei komplexen Oberflächen und hoher Variantenvielfalt auf; also genau dort, wo moderne Produktionslinien heute gefordert sind“, erklärt Droege. Hinzu kommt: Nicht jeder KI-Ansatz funktioniert gleich gut:
„Einfache“ KI-Ansätze wie unüberwachte Anomalieerkennung lösen die Herausforderungen moderner Produktionen oft nicht. Warum? Unüberwachte Anomalieerkennung verwechselt häufig tolerierte Abweichungen (Reflexionen, Staub, etc.) mit echten Fehlern und Defekten (Kratzer, Schlagstellen, etc.). Sogar überwachte KI-Modelle bekommen Probleme mit Pseudoausschuss, wenn durch die Trainingsbilder die Datengrundlage nicht sauber definiert ist. Wenn Annotationen inkonsistent sind (z.B. mal werden Kratzer als Defekt annotiert, mal nicht), spiegelt das Modell diese Inkonsistenz auch in seinen Entscheidungen wider. Die alte Weisheit aus dem Bereich Machine Learning gilt daher auch hier: Garbage In, Garbage Out!

No‑Code als Schlüssel für Skalierung

Die Demokratisierung der KI gelingt, wenn Fachkräfte aus Qualität und Produktion ihr Domänenwissen direkt in Modelle überführen können, ohne dafür über Programmierkenntnisse verfügen zu müssen. Die Lösung liegt somit in No-Code-Plattformen zu KI-Anwendungen, wie sie bspw. Maddox AI anbietet: „Wir haben den Trainingsprozess auf drei Schritte heruntergebrochen: Daten annotieren, Training starten, Ergebnis evaluieren. Das macht den Zugang niedrigschwellig, beschleunigt Iterationen und macht KI alltagstauglich“, sagt Droege. Unternehmen reduzieren Abhängigkeiten von rar gesäten Spezialisten, verkürzen Time‑to‑Value und erschließen Anwendungsfälle, die früher an Ressourcen scheiterten.

No‑Code ist allerdings mehr als eine hübsche Oberfläche. Rollen, Freigaben, Versionierung und Rollback sorgen etwa in der Maddox AI Plattform dafür, dass Änderungen nachvollziehbar bleiben. Teams können Modellstände vergleichen, Varianten einfrieren und bei Bedarf kontrolliert zurückdrehen, ohne die Linie zu destabilisieren. So wird aus punktueller Automatisierung eine belastbare Betriebsphilosophie.

Datengüte als Hebel: von Label‑Noise bis Active Learning

Ein starkes Modell entsteht nicht im Code‑Editor, sondern im Datensatz. Inkonsistente Annotationen sind der Hauptgrund für Pseudoausschuss oder abrutschende Präzision. „Das beste Modell macht aus einer schlechten Datenbasis kein gutes Ergebnis. Deshalb unterstützt Maddox AI aktiv beim Aufbau einer sauberen Defektdefinition“, betont Droege. Label‑Noise‑Analysen decken widersprüchliche Bewertungen auf, Heatmaps und Ähnlichkeitssuchen helfen, Fehlbilder zu vereinheitlichen. Active‑Learning‑Routinen priorisieren die aussagekräftigsten Beispiele, anstatt wahllos weitere Daten zu sammeln.

Der Effekt ist messbar: weniger Pseudofehler, konsistentere Modelle, geringerer Wartungsaufwand. Statt permanent an Schwellwerten zu drehen, investieren Teams Zeit in Ursachenanalysen und kontinuierliche Verbesserung. Qualitätssicherung wechselt vom reaktiven „Feuerlöschen“ zur vorausschauenden Prozesssteuerung.

Architektur zählt: Edge‑Robustheit trifft Cloud‑Skalierung

Praxistaugliche KI respektiert die Bedingungen am Shopfloor. Modelle laufen deshalb auf Edge‑Geräten direkt an der Linie, mit minimaler Latenz und unabhängig von Internetverbindungen. „Gleichzeitig ermöglicht die Cloud standortübergreifendes Lernen, zentrale Governance und sichere Updates“, erklärt Droege. So lassen sich Modellstände vergleichen, Best‑Practices zwischen Werken teilen und Qualitätsstandards nachhaltig anheben.

Für OT/IT‑Verantwortliche entscheidend ist zudem die Anschlussfähigkeit. Offene Protokolle und APIs zu SPS, MES und ERP – von digitalen I/Os und OPC UA bis REST – sorgen dafür, dass Daten nicht in Silos versanden. Nur wenn die Lösung im Ökosystem „mitspielt“, entfaltet sie ihren vollen Nutzen: von der Zelle bis ins Management‑Dashboard.

Vom Prüfen zur Prozessintelligenz

Der größte Effizienzhebel entsteht allerdings jenseits der reinen Detektion. Erst wenn Prüfdaten mit Produktionsparametern wie Temperatur, Druck, Werkzeugstandzeiten oder Chargen verknüpft werden, macht dies die Kausalzusammenhänge sichtbar: Welche Einstellung triggert Kratzer? Welche Liefercharge führte zu erhöhtem Ausschuss? „Unsere Anwender sparen nicht nur, weil weniger Pseudoausschuss entsteht. Sie gewinnen vor allem Transparenz über Ursachen. Das ist die Basis für eine Fertigung, die sich kontinuierlich verbessert und so auch Ausschuss verringert“, sagt Droege.

Dashboards zeigen Trends, Pareto‑Analysen priorisieren Gegenmaßnahmen, Alerts stoppen stille Qualitätsdrifts in Echtzeit. Mittelfristig entsteht ein Closed‑Loop, in dem Parameter automatisiert adaptiert werden: zuerst assistiert, danach vollautomatisch mit definierten Grenzen. Qualitätssicherung wird damit vom Gatekeeper zum Enabler der Effizienz.

Use Cases aus der Praxis

Ein Beispiel aus der Kunststoffindustrie demonstriert den Effekt: Vor der Einführung der KI‑Lösung prüften mehrere Mitarbeitende in drei Schichten mit hoher Belastung und variabler Trefferquote. Nach der Umstellung läuft die Prüfung automatisiert; ein Bediener pro Schicht überwacht die Anlage. Der Pseudoausschuss sinkt deutlich, Reklamationen gehen gegen null. Parallel zeigen die Auswertungen Lernfelder im Prozess: Schulungen an kritischen Stationen, strengere Sauberkeitsvorgaben und feinere Produktions-Parametereinstellungen. In Summe hat das Unternehmen jährliche Einsparungen im sechsstelligen Bereich und eine spürbar stabilere Qualität erzielt.

Ein zweiter Fall betrifft variantenreiche Kleinserien. Wo regelbasierte Systeme an ständig neuen Toleranzfenstern scheiterten, erlaubt die Kombination aus No‑Code‑Training und Datenkuratierung das zügige Onboarding neuer Varianten mit reproduzierbarer Qualität über die Serie hinweg. „Gerade hier zahlt es sich aus, Fachwissen aus der Linie direkt in die Modellentwicklung zu bringen“, so Droege.

Akzeptanz entsteht durch geringes Risiko und klare KPIs

Historisch bremsten hohe Anfangsinvestitionen und unklare Erfolgsaussichten. Heute setzen sich Modelle durch, die Erprobung im Werk erlauben und Kosten erst bei nachgewiesener Leistung auslösen. Maddox AI geht dabei so weit, dass Kunden erst dann für die Lösung zahlen, wenn die Modelle robust im Regelbetrieb laufen. Das senkt die Hemmschwelle und verschiebt die Diskussion von Versprechen zu Ergebnissen. Begleitend helfen Base‑Lines und transparente KPIs – First‑Pass‑Yield, False‑Reject‑Rate, Time‑to‑Deploy –, um Wirkung sichtbar zu machen und Stakeholder mitzunehmen.

Kulturwandel auf dem Shopfloor

Demokratisierte KI ist auch ein Organisationsprojekt. Rollen, Verantwortlichkeiten und ein gemeinsames Vokabular für Fehlerklassen beschleunigen die Skalierung. Trainings fokussieren weniger auf „KI‑Magie“ als auf Datenhygiene, visuelle Standards und sauberes Arbeiten am Bild. „Die beste Plattform nützt wenig, wenn sie nicht in die Gewohnheiten des Teams integriert ist. Ziel muss es daher sein, dass KI sich wie ein vertrautes Werkzeug anfühlt“, sagt Droege. Ergebnis: weniger Inselwissen, mehr geteilte Kompetenz – und eine Qualitätskultur, die lernt.

Ausblick: Von der Insel‑Lösung zur lernenden Fabrik

Klassische Systeme bleiben zwar relevant, wo es um klare Messaufgaben geht. Der Hebel liegt jedoch in der Verknüpfung von KI, Daten und Automatisierung. Mit jeder Iteration wird das System robuster; mit jeder verknüpften Datenquelle wird die Ursachenanalyse präziser. Unternehmen, die heute datenzentrierte No‑Code‑Ansätze etablieren, schaffen die Grundlage für selbstoptimierende Linien – resilient gegenüber Varianten, Schichten und Umgebungswechseln.

Fazit

Die Demokratisierung von KI ist der fehlende Baustein zwischen technischer Machbarkeit und betrieblicher Realität. No‑Code‑Trainings, datenzentrierte Methoden und hybride Architekturen machen den Einsatz einfach, schnell und skalierbar. Entscheidend ist, dass KI nicht nur Expertinnen und Experten vorbehalten bleibt, sondern zum Standardwerkzeug der Qualität wird – im Labor, an der Linie, im Management. Wer den Wandel jetzt mit No-Code-Plattformen wie etwa von Maddox AI gestaltet, reduziert Kosten, sichert Qualität und baut nachhaltige Wettbewerbsvorteile auf.

Autor:                                    Patrick Schulze, Journalist für Wordfinder

Weitere Informationen:        https://www.maddox.ai/

Über Maddox AI:                  Maddox AI ist eine 2018 in Tübingen gegründete Deep-Tech-Company für KI-gestützte visuelle Qualitätsprüfung in der industriellen Fertigung. Die cloudbasierte Plattform automatisiert Sichtprüfungen, optimiert bestehende Kamerasysteme und lässt sich ohne eigenes KI-Know-how betreiben. Inspektionsmodelle können aus wenigen annotierten Fehlstellenbildern aufgesetzt werden; das senkt Falschausschuss und Nacharbeit, erhöht Durchsatz und Ertrag. Ein zentrales Dashboard liefert in Echtzeit Transparenz über Defekte und Produktions-KPIs über alle Linien. Kunden sind führende Fertigungsunternehmen. Geführt wird Maddox AI von Co-Founder & CEO Peter Droege. Je nach Projekt bietet Maddox AI ein KPI-basiertes Einführungsmodell an, bei dem erst gezahlt wird, wenn die Lösung produktiv die vereinbarten Ziele erreicht.

Kontakt:                                Maddox AI GmbH

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