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Wo wird KI eingesetzt und wo lohnt sich der Einstieg für Ihr Unternehmen?
Die gute Nachricht für Entscheider im industriellen Mittelstand: KI muss kein Großprojekt sein. Mit branchenerprobten AI-Lösungen wie einsatzbereiten KI-Apps lassen sich gezielt einzelne Bereiche wie Einkauf, Produktion oder Vertrieb verbessern. Die folgenden KI Use Cases zeigen, welche Anwendungsbereiche bereits konkreten Mehrwert liefern.
Bestandsoptimierung: Engpässe erkennen, bevor sie entstehen
KI berechnet optimale Lagermengen, Sicherheitsbestände und Wiederbeschaffungszeiten auf Basis von Verbrauchsmustern und Lieferzeiten. Das System prognostiziert Engpässe frühzeitig und macht automatisch konkrete Bestellvorschläge. Unternehmen reduzieren so Kapitalbindung, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden.
Wie das konkret gelingt, zeigt die apra-Gruppe – Entwickler und Hersteller von Gehäusen aus Metall und Kunststoff mit rund 400 Mitarbeitenden an sechs Standorten. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, Lagerbestände und Kapitalbindung zu reduzieren und gleichzeitig die Liefertreue zu erhöhen. Mit dem Nemo Parts Advisor wurden Proalpha-Prozessdaten in Echtzeit ausgewertet und KI-basierte Vorschläge für Bestelldatum und Bestellmengen auf Basis tatsächlicher Verbrauchsdaten generiert.
„Mit der Unterstützung von Nemo analysieren wir unsere Proalpha-Prozessdaten und wollen auf Basis von KI das optimale Verhältnis zwischen einer hohen Liefertreue, einem minimalen Sicherheitsbestand sowie optimal ausgelasteten Ressourcen ermitteln."
apra-Gruppe, ca. 400 Mitarbeiter, 6 Standorte, Mehren
Lieferperformance-Optimierung: schneller reagieren, zuverlässiger liefern
KI analysiert die gesamte Lieferkette, identifiziert Verzögerungen und optimiert Durchlaufzeiten. Das System überwacht kontinuierlich alle relevanten Geschäftsdaten, erkennt Abweichungen, bevor sie eskalieren und stößt eigenständig Gegenmaßnahmen an, vom angepassten Bestellzeitpunkt bis zur Eskalation bei kritischen Lieferverzögerungen.
Der Mensch definiert dabei die Ziele und Leitplanken, das System übernimmt die operative Steuerung.1 Damit profitieren Unternehmen von höherer Liefertreue, transparenteren Lieferketten und schnelleren Reaktionszeiten bei Störungen.
Produktionsoptimierung: von ungenauen Arbeitsplänen zu 96 % Liefertreue
Die KI analysiert jeden Produktionsschritt, deckt Liegezeiten und Ineffizienzen auf. Process Mining identifiziert Optimierungspotenziale durch Mustererkennung in Prozessdaten und liefert der Produktionsplanung eine dynamische Feinsteuerung inklusive Engpass-Erkennung und Alternativvorschlägen. Das Ergebnis sind kürzere Durchlaufzeiten, höhere Maschinenauslastung und geringere Prozesskosten.
Wie das in der Praxis aussieht, zeigt INOTEC Sicherheitstechnik. Das Unternehmen kämpfte mit ungenauen Zeitangaben in Arbeitsplänen und Durchlaufzeiten, die zu Verzögerungen in der Fertigung und damit zu Lieferproblemen führten. Mit dem Einsatz von Nemo – verknüpft mit Proalpha ERP – werden Ist-Zeiten aus dem Tracking-System automatisch mit den Soll-Zeiten abgeglichen. Das System erkennt Abweichungen und Muster eigenständig und prognostiziert realistische Bearbeitungszeiten, ohne dass dies manuell ausgewertet werden muss.
„Durch intelligente Analysen konnten wir unsere Arbeitspläne gezielt anpassen. Nemo hilft uns dabei, Verzögerungen zu vermeiden, indem es uns Optimierungspotenziale aufzeigt. Wir gestalten unsere Produktionsprozesse insgesamt effizienter. Die Verbesserungen wirken sich unmittelbar auf unsere Liefertreue aus. Diese konnten wir von 86 % auf 96 % steigern."
Michael Langerbein, Geschäftsführung, INOTEC Sicherheitstechnik GmbH
ERP-Einführung mit KI in 5 Schritten meistern
Die häufigsten Fehler bei der ERP-Einführung sind bekannt und trotzdem werden sie immer wieder gemacht. Unser Whitepaper zeigt, wie Sie es besser machen: mit 5 konkreten Tipps aus der Praxis, die Ihr Projekt auf Kurs halten.
AI-basiertes Wissensmanagement: Erfahrungswissen sichern
Fachkräftemangel, Renteneintritte, hohe Fluktuation: Wertvolles Erfahrungswissen verlässt Unternehmen oft schneller, als es dokumentiert werden kann. Hinzu kommt: Wissen steckt verteilt in E-Mails, Serviceberichten, Tickets und ERP-Systemen und ist im Arbeitsalltag kaum greifbar.
KI im Wissensmanagement löst genau das: Sie extrahiert Wissen automatisch aus bestehenden Quellen, erstellt strukturierte Wissensartikel mittels generativer KI und macht Informationen kontextbezogen zugänglich. Das System lernt mit jeder Nutzung und verbessert die Relevanz seiner Vorschläge kontinuierlich.
Verkaufsassistent: schneller zum Angebot, höhere Abschlussquote
Der intelligente Verkaufsassistent ist eine der KI-Apps von Proalpha und beschleunigt die Angebotserstellung gezielt. Die KI greift direkt auf bisherige Angebote und Projekte zurück und unterstützt Vertriebsmitarbeitende mit einer KI-basierten Angebotskonfiguration, sodass Angebote schneller und auf Basis bewährter Vorlagen entstehen.
Was dabei den Unterschied macht: Statt manuell in historischen Daten zu suchen, liefert das System kontextbezogene Vorschläge automatisch. Darüber hinaus analysieren KI-erweiterte ERP-Systeme Vertriebsaktivitäten, erkennen Muster und liefern Entscheidungsgrundlagen, die über einzelne Angebote hinausgehen.2
Einkaufsoptimierung: Dispositionsparameter, die auf Nachfrage reagieren
Gebundenes Kapital durch Überbestände ist einer der größten versteckten Kostentreiber im Einkauf. Materialien werden zu früh oder in zu großen Mengen beschafft, lagern unnötig und veralten. Hinzu kommen historisch gewachsene Dispositionsparameter, die nie systematisch hinterfragt wurden und nicht flexibel auf Nachfrageänderungen reagieren.
Die KI-Lösung von Proalpha für AI-gestützte Einkaufsoptimierung analysiert Bestände und Verbrauchsmuster in Echtzeit, passt Mindestbestände und Wiederbeschaffungszeiten datenbasiert an und deckt dabei verborgene Einsparpotenziale auf. Einkäufer gewinnen Zeit für strategische Arbeit statt manuelle Datenaufbereitung und Entscheider erhalten die Transparenz, die verlässliche Beschaffungsentscheidungen erst möglich macht.
Über 30 einsatzbereite KI-Apps, von der Bestandsoptimierung über die Finanzdatenprüfung. Der Proalpha AI Hub deckt die gesamte Wertschöpfungskette ab und lässt sich gezielt dort einsetzen, wo der Mehrwert am größten ist. Finden Sie die App, die zu Ihrem Geschäftsbereich passt.
Product Carbon Footprint: belastbare CO₂-Datenbasis für Entscheider
ESG-Berichtspflichten werden strenger, Lieferkettentransparenz wird zum Wettbewerbsfaktor und viele Mittelständler stehen vor der Frage, wie sie ihren CO₂-Fußabdruck zuverlässig erfassen sollen.
Die Product Carbon Footprint App im Proalpha AI Hub schafft genau hier Transparenz: Sie verbindet ökologische Verantwortung mit wirtschaftlicher Effizienz, indem sie CO₂-Daten direkt aus dem Shopfloor erfasst und produktbezogen auswertet. Entscheider erhalten damit eine belastbare Datenbasis, um gezielt die Stellschrauben mit dem größten Einsparpotenzial zu identifizieren.
Wo wird KI noch eingesetzt? Weitere Anwendungsbereiche im Überblick
- Qualitätssicherung: KI erkennt Abweichungen bereits während der Fertigung, bevor fehlerhafte Teile die nächste Produktionsstufe erreichen.
- Automatisierte Finanzprozesse: KI übernimmt wiederkehrende Aufgaben in der Buchhaltung von der Rechnungsprüfung bis zur Erstellung von Monatsabschlüssen.
- Servicesteuerung: Eingehende Fehlermeldungen und Anfragen werden automatisch bewertet, priorisiert und an die zuständigen Stellen weitergeleitet.
- Kapazitätsplanung: KI stimmt Maschinenbelegung und Personaleinsatz in Echtzeit auf die aktuelle Auftragslage ab.
- Datenanalyse: Zu den gefragtesten KI Use Cases zählt die automatische Auswertung großer Datenmengen für durchdachtere Entscheidungen in kürzerer Zeit.
- Vorhersagemodelle: KI erkennt Muster in historischen Daten und liefert belastbare Prognosen, etwa für Nachfrage, Lieferzeiten oder Wartungsbedarfe.
Quellen:
1 Proalpha: Strategie-Whitepaper: „Von der strategischen Planung zur intelligenten Unternehmenszentrale" (Stand 20.02.2026).
2 Vgl ebd.
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