Question 1

Wie kommen wir vom KI-Pilot in die Produktion in der Fertigung?

Accepted Answer

Der Sprung von Pilot zu Produktion scheitert selten am Modell, sondern an fehlenden Betriebsregeln. Sie brauchen ein klares 90-Tage-Produktionsprotokoll mit Rollen, Go/No-Go-Gates und KPI-Schwellenwerten. Typische Schritte: Produktionsziel fixieren, integrationsfähigen Pilot bauen, Shadow-Betrieb starten, Betriebsfreigabe vorbereiten, Go/No-Go-Entscheidung treffen.

Question 2

Was ist ein realistischer KI-ROI für mittelständische Industrieunternehmen?

Accepted Answer

Ein realistischer KI-ROI entsteht nicht aus einer einzelnen Prozentzahl, sondern aus einem Use-Case-spezifischen Rechenmodell. Für den Mittelstand sind meist Qualität, Downtime und Planung die drei ROI-Hebel mit der höchsten Relevanz. Pauschale ROI-Versprechen sind ein Warnsignal — seriöse Beratung liefert ein transparentes Rechenmodell mit Annahmen.

Question 3

Welche KI-Use-Cases liefern in Embedded/Industrie am schnellsten Wert?

Accepted Answer

Die schnellsten KI-Erfolge in Industrieumgebungen kommen aus klar abgegrenzten Entscheidungen mit vorhandenen Daten. Typisch schnell: visuelle Qualitätsprüfung, Anomalieerkennung bei Anlagen und Planungsunterstützung in wiederkehrenden Prozessen. Entscheidend ist nicht die technische Komplexität, sondern ob Daten bereits im Betrieb anfallen.

Question 4

Build vs Buy für Industrial AI: Was sollten wir zuerst entscheiden?

Accepted Answer

Die erste Entscheidung ist nicht Tool-Auswahl, sondern Kontrollbedarf: Was müssen Sie bei Daten, Laufzeit und Compliance selbst kontrollieren? Danach lässt sich Build vs Buy mit einem klaren Entscheidungsbaum belastbar treffen. Kriterien: Datenhoheit, Latenzanforderungen, Compliance-Vorgaben, Teamkapazität.

Question 5

Welches Datenqualitätsniveau brauchen wir vor dem Start von KI-Projekten?

Accepted Answer

Sie brauchen keine perfekten Daten, aber einen klaren Mindeststandard. Entscheidend ist, ob Daten für den Zielprozess konsistent, nachvollziehbar und zeitlich stabil genug sind, um reale Entscheidungen zu tragen. Ein Datenqualitäts-Scorecard hilft, den Status objektiv zu bewerten.

Question 6

Sind meine Daten bei Schmidt AI sicher?

Accepted Answer

Ja. Wir verarbeiten alle Daten gemäß DSGVO. Bei lokalen Lösungen wie dem Schmidt AI Coder verlassen Ihre Daten nie Ihren Rechner. Bei Cloud-basierten Projekten nutzen wir ausschließlich Server mit Standort Deutschland und dokumentieren jeden Datenfluss transparent.

Question 7

Bieten Sie KI-Lösungen für spezifische Anwendungsfälle an?

Accepted Answer

Ja — das ist unser Kerngeschäft. Wir entwickeln KI-Lösungen für spezifische Industrieprozesse: von der Anforderungsanalyse über die Architektur bis zur Produktionsintegration. Keine Standardsoftware, sondern Lösungen, die auf Ihre Daten, Prozesse und Qualitätsanforderungen abgestimmt sind.

Question 8

Wie integrieren wir KI in bestehende PLC/SCADA/MES-Landschaften?

Accepted Answer

Die Integration erfolgt über eine phasenweise Schnittstellenstrategie mit definierten Fallback-Modi. Wir erstellen einen Integrationsplan, der bestehende Automatisierungssysteme nicht unterbricht, sondern Schritt für Schritt ergänzt. Wichtig: Jede Phase hat eine eigenständige Rückfallebene.

Question 9

Welches Team brauchen wir für Produktions-KI (ohne riesiges Team)?

Accepted Answer

Für den Mittelstand reicht ein schlankes Team: ein interner Verantwortlicher (Domain Lead), ein technischer Ansprechpartner und ein externer KI-Partner. Entscheidend ist nicht Teamgröße, sondern klare Rollen und Entscheidungswege. Wir übernehmen die technische Umsetzung, Sie steuern Fachwissen und Prozesshoheit bei.

Question 10

Wie vermeiden wir KI-Projekte, die nie den PoC verlassen?

Accepted Answer

Mit klaren Pilot-Exit-Kriterien und einer Kill/Scale-Entscheidungsregel vor Projektstart. Die häufigsten PoC-Fallen: kein definiertes Erfolgskriterium, kein Betriebsowner nach Pilotende, zu spätes Monitoring. Wir bauen diese Gates von Anfang an ins Projektsetup ein.

Häufig gestellte Fragen