Ein Anbieter zeigt Ihnen, wie eine Word-Arbeitsanweisung in siebzehn Sekunden zu einem geführten Montageablauf wird. Achtzig Schritte, Bilder zugeordnet, Prüfmerkmale erkannt. Der Effekt im Raum ist zuverlässig derselbe: Die Fertigungsplanung rechnet im Kopf, wie viele Wochen Ablauferstellung damit entfallen. Was in der Demo nicht vorkommt, ist der Teil danach. Denn von den achtzig Schritten sind etwa sechzig brauchbar, zwölf brauchen Nacharbeit, und acht sind falsch, ohne dass man ihnen das ansieht.
DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE
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Diese Rechnung ist kein Argument gegen KI in der Werkerführung. Sie ist das Argument dafür, den Nutzen an der richtigen Stelle zu suchen. Sechzig brauchbare Schritte aus einem Dokument zu ziehen ist ein erheblicher Gewinn gegenüber achtzig Schritten von Hand zu erfassen. Der Gewinn verschwindet nur dann, wenn niemand die acht falschen findet.
Genau daran entscheidet sich, ob ein KI-Projekt in der Fertigung trägt. Nicht an der Modellgüte, sondern an der Frage, wer den Vorschlag prüft und wo diese Prüfung dokumentiert wird. Dieser Beitrag ordnet deshalb beides ein: die vier Anwendungsfälle, die heute belastbar funktionieren, und die Stellen, an denen ein Modell in einem geführten Fertigungsprozess strukturell nichts zu suchen hat.
Wenn Sie noch bei der Systemauswahl stehen, gehören die Grundlagen dazu. Kriterien und Bewertungsmatrix stehen im Beitrag zu den Auswahlkriterien für Werkerassistenzsysteme. Hier geht es ausschließlich um den KI-Anteil.
KURZ ZUSAMMENGEFASST
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KOSTENLOSE CHECKLISTE Wie prozesssicher ist Ihre Linie?Sieben Prinzipien sicherer Werkerführung als Prüfraster. Die Grundlage, ohne die kein KI-Anwendungsfall in der Fertigung trägt. PDF · Sofortiger Download · Kein Spam |
Intelligente Werkerführung ist kein eigener Systemtyp, sondern ein Werkerassistenzsystem, in dem ein Modell einzelne Aufgaben übernimmt. Die Trennlinie ist präzise beschreibbar: Alles, was sich als feste Regel formulieren lässt, gehört ins Regelwerk. Alles, was sich nicht als Regel formulieren lässt, ist der Kandidat für ein Modell.
Ein Beispiel für Regelwerk: Nach Schritt 12 wird der Schrauber freigegeben, sonst nicht. Das ist eine Bedingung, sie braucht keine KI und darf keine haben, weil sie jederzeit reproduzierbar sein muss. Ein Beispiel für ein Modell: Aus einem sechzehnseitigen PDF erkennen, welche Absätze Arbeitsschritte sind und welche Prüfmerkmale. Dafür existiert keine Regel, die über alle Dokumentvorlagen hinweg funktioniert.
| Ebene | Was sie tut | Verhalten bei unbekanntem Fall | Wer verantwortet das Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Regelbasierte Werkerführung | Führt durch einen von Menschen definierten Ablauf, verriegelt, dokumentiert | Bricht ab oder eskaliert, erfindet nichts | Die Person, die den Ablauf freigegeben hat |
| KI-gestützte Werkerführung | Erzeugt Vorschläge: Ablaufstruktur, Bauteilzuordnung, Auffälligkeitshinweis | Erzeugt trotzdem eine Ausgabe, die plausibel aussieht und falsch sein kann | Die Person, die den Vorschlag freigibt |
| Automatisierung | Führt den Arbeitsschritt selbst aus, ohne Werker | Stoppt bei Toleranzverletzung | Anlagenverantwortung, nicht Werkerführung |
Die dritte Zeile steht bewusst dabei, weil KI und Automatisierung in Gesprächen regelmäßig zusammenfallen. Intelligente Werkerführung automatisiert nichts am Arbeitsplatz. Sie unterstützt einen Menschen, der den Schritt weiterhin ausführt. Das ist keine Bescheidenheit, sondern der Grund, warum die Verantwortungsfrage überhaupt lösbar bleibt.
Die folgenden vier Fälle laufen in Fertigungsbetrieben produktiv. Die Spalte Reifegrad ist eine Einordnung aus der CSP Projekterfahrung, keine Marktstatistik.
| Anwendungsfall | Eingabe | Was das Modell tut | Wer entscheidet | Reifegrad |
|---|---|---|---|---|
| Dokumentenkonvertierung | Bestehende Anweisungen aus Word, PDF, PowerPoint | Trennt Schritte, ordnet Bilder zu, erkennt Prüfmerkmale und Sollwerte | Fertigungsplanung gibt jeden Schritt frei | produktiv, hoher Nutzen |
| Bild- und Bauteilerkennung am Platz | Kamerabild der Station | Erkennt Bauteil, Variante oder Montagezustand und setzt den Ablaufkontext | System verriegelt, Werker kann eskalieren | produktiv, umgebungsabhängig |
| Anomaliehinweise aus Prozessdaten | Historie aus Schraub-, Mess- und Prüfdaten | Markiert Verläufe, die vom eingefahrenen Muster abweichen | Qualitätssicherung bewertet den Hinweis | produktiv, braucht Datenhistorie |
| Mehrsprachige Anleitungsausgabe | Freigegebener Ablauf in der Ausgangssprache | Übersetzt Schritttexte, behält Fachbegriffe und Sollwerte bei | Zweitprüfung durch eine sprachkundige Person | produktiv, Prüfung zwingend |
Zwei Muster sind über alle vier Fälle hinweg identisch. Erstens liegt der Nutzen in der Vorbereitung oder in der Auswertung, nie in der Ausführung im Takt. Zweitens steht in jeder Zeile ein Mensch als Entscheider. Sobald diese Spalte leer wäre, entstünde ein Nachweis über einen Prozess, den niemand geprüft hat, und genau das ist im Audit schlechter als kein Nachweis.
Der wirtschaftlich größte Anwendungsfall ist der unspektakulärste. Die Ablauferstellung ist bei jeder Einführung eines Werkerassistenzsystems der teuerste Posten, deutlich teurer als Lizenz und Hardware. Eine Station mit 15 bis 25 Schritten braucht nach CSP Projekterfahrung vier bis acht Stunden Contenterstellung. Bei sechzig Stationen ist das ein halbes Personenjahr.
Genau hier setzt Dokumentenkonvertierung an. Ein Modell liest die vorhandene Anweisung und erzeugt daraus eine Ablaufstruktur. Der Punkt, an dem Erwartung und Ergebnis auseinandergehen, ist die Qualität der Vorlage. Wer sauber gepflegte Anweisungen mit klarer Schrittnummerierung und beschrifteten Bildern hat, bekommt ein sehr gutes Ergebnis. Wer eine 2013 erstellte PowerPoint mit Screenshots und handschriftlichen Ergänzungen einwirft, bekommt eine Baustelle.
| Element | Ergebnisqualität | Warum |
|---|---|---|
| Schritttrennung und Reihenfolge | gut | Nummerierungen und Absatzstrukturen sind in Dokumenten meist konsistent |
| Zuordnung Bild zu Schritt | gut bis mittel | Funktioniert bei Bildunterschriften, wird unsicher bei freistehenden Bildergalerien |
| Sollwerte und Toleranzen | mittel | Zahlen werden erkannt, die Zuordnung zu Merkmal und Einheit ist fehleranfällig |
| Prüfmerkmale als solche erkennen | mittel | Hängt daran, ob die Vorlage Prüfschritte sprachlich von Montageschritten trennt |
| Sicherheitsrelevante Schritte markieren | schlecht | Die Relevanz steht selten im Dokument, sie steckt im Prozesswissen |
| Undokumentierte Schritte ergänzen | nicht möglich | Was nicht in der Vorlage steht, kann kein Modell erzeugen. Das ist der häufigste Trugschluss |
Die letzten beiden Zeilen sind der Grund, warum ein konvertierter Ablauf nicht ohne Durchgang durch eine Person aus der Fertigung freigegeben werden darf. Und sie sind gleichzeitig ein Argument für die Reihenfolge im Projekt: Erst die Ablaufaufnahme an der Station, dann die Konvertierung des Bestands. Nicht umgekehrt. Zur Pflege und Versionierung der Vorgaben selbst siehe den Beitrag zu digitalen Arbeitsanweisungen.
DER TEUERSTE DENKFEHLERDie Annahme, KI ersetze die Ablaufpflege. Sie ersetzt die Ersterfassung zu einem großen Teil. Die laufende Pflege bleibt vollständig bestehen, denn jede Konstruktionsänderung, jede neue Variante und jede Prozessanpassung muss weiterhin von einem Menschen in den Ablauf gebracht und freigegeben werden. Die Folge, wenn man das übersieht: Der Pflegeaufwand wird im Business Case nicht eingeplant, keine Rolle wird dafür benannt, und nach acht Monaten weicht der Ablauf im System vom Ablauf an der Station ab. Ab dann wird das System umgangen, und der Nachweis ist wertlos. |
Bild- und Bauteilerkennung löst ein konkretes Problem: Die Variantensteuerung braucht einen Kontext, und nicht überall liegt ein Auftragskontext aus dem MES vor. Bauteile kommen in wechselnder Reihenfolge an, Nacharbeitsteile kommen zurück, Kleinserien laufen ohne durchgängigen Auftragsbezug. Eine Kamera an der Station kann die Lücke schließen, indem sie erkennt, was vor ihr liegt.
Die Grenze ist die Umgebung. Bilderkennung in der Fertigung scheitert nicht am Modell, sondern an wechselndem Licht, Kühlschmiermittel auf der Optik, Spiegelungen auf blanken Oberflächen und Bauteilen, die sich nur an einer verdeckten Stelle unterscheiden. Trainingsbilder müssen deshalb aus dem realen Arbeitsumfeld stammen, inklusive Frühschicht im Winter und Spätschicht bei Sonneneinstrahlung.
Der zweite Fall arbeitet nicht am Bild, sondern an der Historie. Eine klassische Grenzwertprüfung meldet, wenn ein Drehmoment die Toleranz verlässt. Ein Modell auf der Prozesshistorie meldet, wenn ein Verlauf vom eingefahrenen Muster abweicht, obwohl noch jeder Einzelwert in der Toleranz liegt. Das ist der Unterschied zwischen einer Meldung nach dem Fehler und einem Hinweis davor.
Der praktische Nutzen steht und fällt mit der Alarmqualität. Ein System, das dreißig Hinweise pro Schicht erzeugt, wird nach einer Woche ignoriert, und danach auch der eine Hinweis, der richtig war. Beginnen Sie deshalb bewusst empfindlichkeitsarm und ziehen Sie erst an, wenn jeder ausgelöste Hinweis nachweislich bewertet wurde. Zur Auswertungslogik dahinter siehe den Beitrag zur Prozessdatenanalyse in der Qualitätssicherung.
Ein Modell, das im Takt eine Freigabe erteilt, verlagert die Verantwortung an eine Stelle, die im Audit nicht befragt werden kann. Deshalb gibt es dort keine KI, sondern eine Regel.
Amadeus Lederle, Chief Technology Executive, CSP Intelligence GmbH
Dieser Abschnitt ist der wichtigste im Beitrag, weil er die Stellen benennt, an denen KI in einem geführten Fertigungsprozess strukturell nicht funktioniert. Nicht heute noch nicht, sondern grundsätzlich nicht, weil die Anforderung und die Funktionsweise nicht zusammenpassen.
| Erwartung | Realität | Konsequenz |
|---|---|---|
| Das Modell erteilt die Prozessfreigabe | Eine Freigabe muss reproduzierbar und begründbar sein. Ein probabilistisches Modell ist beides nicht. | Freigaben bleiben im deterministischen Regelwerk. KI liefert Hinweise, nie Entscheidungen. |
| Das Modell ergänzt fehlendes Prozesswissen | Was nicht dokumentiert ist, kann nicht rekonstruiert werden. Das Modell erzeugt dann Plausibles statt Richtiges. | Ablaufaufnahme an der Station bleibt Pflicht, auch mit Konvertierung. |
| Das Modell erkennt sicherheitskritische Schritte | Sicherheitsrelevanz steckt im Erfahrungswissen, nicht im Text der Anweisung. | Kritische Schritte werden von Menschen markiert, immer. |
| Weniger Aufwand für die Ablaufpflege | Die Ersterfassung wird günstiger, die laufende Pflege nicht. | Pflegeverantwortung und Freigabeworkflow schriftlich festlegen, vor dem Start. |
| Ein Hinweis ohne Bewertung hat Wert | Ein unbewerteter Hinweis erhöht die Alarmlast und senkt die Aufmerksamkeit für den nächsten. | Für jeden Hinweistyp eine zuständige Rolle und eine Reaktionsfrist definieren. |
Wer diese fünf Punkte im Anbietergespräch abfragt, trennt Substanz von Demo schneller als über jede Funktionsliste. Ein Anbieter, der die Grenzen selbst benennt, hat die Fälle in der Praxis gesehen. Einer, der auf alle fünf eine positive Antwort gibt, hat sie nicht.
KI-Projekte in der Fertigung scheitern selten am Modell und fast immer an den Daten. Das ist keine Floskel, sondern eine konkrete Liste von Voraussetzungen, die vor dem Projekt prüfbar sind.
| Datenart | Mindestanforderung | Typischer Mangel im Bestand |
|---|---|---|
| Variantenstammdaten | Eindeutige Variantennummern, in allen beteiligten Systemen identisch | Zwei Systeme, zwei Nummernkreise, Zuordnung per Excel-Mapping |
| Bestandsdokumente | Eine erkennbare Schrittstruktur, Bilder mit Bezug zum Schritt | Mehrere Vorlagengenerationen parallel, Bilder ohne Beschriftung |
| Trainingsbilder | Aufnahmen aus dem realen Arbeitsumfeld über alle Licht- und Schichtsituationen | Studioaufnahmen oder CAD-Renderings, in der Halle nicht übertragbar |
| Prozesshistorie | Ausreichend lange Reihe mit Zuordnung zu Bauteil, Station und Werkzeug | Werte vorhanden, Zuordnung zur Seriennummer fehlt |
| Freigabe- und Versionsstand | Nachvollziehbar, wer welchen Ablauf wann freigegeben hat | Ablauf existiert, Freigabehistorie nicht |
Die vierte Zeile ist die häufigste Blockade. Prozessdaten sind in vielen Betrieben vorhanden, aber nicht bauteilscharf zugeordnet. Ein Modell findet darin Muster, die es nicht auf eine Ursache zurückführen kann, und die Auswertung endet in einer Korrelation ohne Handlungsmöglichkeit. Die Seriennummer als durchgehender Schlüssel ist deshalb die Voraussetzung, nicht die Kür.
Die Rechtslage hat sich 2026 verschoben, und zwar in eine Richtung, die häufig falsch verstanden wird. Verschoben wurden die Hochrisiko-Pflichten, nicht der EU AI Act insgesamt. Mehrere Pflichtenpakete gelten bereits und betreffen ausdrücklich auch Betreiber, also produzierende Unternehmen, nicht nur Softwareanbieter.
| Regelungsbereich | Fundstelle | Gilt | Bedeutung für die Werkerführung |
|---|---|---|---|
| Verbotene Praktiken | Art. 5 VO (EU) 2024/1689 | seit 02.02.2025 | Emotionserkennung am Arbeitsplatz ist untersagt. Betrifft Kamerasysteme an der Station |
| KI-Kompetenz der Beschäftigten | Art. 4 VO (EU) 2024/1689 | seit 02.02.2025 | Betreiberpflicht: Wer das System bedient, muss dessen Funktionsweise und Grenzen kennen |
| Transparenzpflichten | Art. 50 VO (EU) 2024/1689 | seit 02.08.2026 | Nutzende müssen erkennen, dass eine Ausgabe von einem KI-System stammt |
| Hochrisiko, eigenständige Systeme | Anhang III, geändert durch VO (EU) 2026/1744 | ab 02.12.2027 | Anhang III Nr. 4 erfasst Personalverwaltung inklusive Bewertung von Leistung und Verhalten |
| Hochrisiko in regulierten Produkten | Anhang I, geändert durch VO (EU) 2026/1744 | ab 02.08.2028 | Relevant, wenn KI als Sicherheitsbauteil eine Werkzeugfreigabe steuert |
| Mitbestimmung | § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG | unverändert | Erfassung mit Zeitstempel und Werkerkennung ist mitbestimmungspflichtig, mit und ohne KI |
Die Änderungsverordnung (EU) 2026/1744, der sogenannte Digital Omnibus on AI, wurde am 24. Juli 2026 im Amtsblatt veröffentlicht und ist am 27. Juli 2026 in Kraft getreten. Sie verschiebt die Anwendbarkeit der Hochrisiko-Pflichten nach Anhang III vom 2. August 2026 auf den 2. Dezember 2027 und für Anhang I auf den 2. August 2028. Der Bußgeldrahmen bleibt unverändert bei bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes nach Art. 99 Abs. 4, bei verbotenen Praktiken nach Art. 5 bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent. Zentrale Aufsichtsbehörde in Deutschland wird die Bundesnetzagentur.
WANN IHR SYSTEM ANHANG III RELEVANT WIRDIn der Regel nicht: Ein System, das den Prozess führt, verriegelt und die Ausführung je Bauteil dokumentiert. Der Zweck ist Prozesssicherheit und Nachweis, nicht die Bewertung von Personen. Wahrscheinlich doch: Sobald das System personenbezogene Leistungsauswertungen erzeugt, etwa Bearbeitungszeiten oder Fehlerquoten je Werkerkennung, und diese Auswertungen in Entscheidungen über Aufgabenzuweisung oder Bewertung einfließen. Anhang III Nummer 4 nennt genau das. Praktische Konsequenz: Legen Sie in der Betriebsvereinbarung fest, dass Auswertungen prozessbezogen erfolgen, also je Station, Variante und Werkzeug, und nicht personenbezogen. Das löst die Mitbestimmungsfrage und hält das System gleichzeitig aus der Hochrisiko-Einordnung heraus. Eine rechtliche Bewertung des Einzelfalls gehört in die Rechtsabteilung, nicht in einen Fachbeitrag. |
Bevor Sie in einen KI-Anwendungsfall investieren, lässt sich in einer Stunde klären, ob er trägt. Fünf Prüffragen, jede mit einem klaren Ausschlusskriterium.
| Nr. | Prüffrage | Ausschlusskriterium |
|---|---|---|
| 1 | Lässt sich die Aufgabe als feste Regel formulieren? | Ja, dann gehört sie ins Regelwerk. KI wäre teurer, langsamer und schlechter nachweisbar |
| 2 | Wer gibt den Vorschlag frei, und wo wird die Freigabe dokumentiert? | Keine benannte Rolle oder kein Dokumentationsort. Dann entsteht ein ungeprüfter Nachweis |
| 3 | Liegen die Daten in der nötigen Qualität vor, heute und nicht nach einem Projekt? | Zuordnung zu Bauteil, Station oder Variante fehlt. Ohne Zuordnung kein verwertbares Ergebnis |
| 4 | Was kostet ein falscher Vorschlag, der unbemerkt durchgeht? | Ein Sicherheits- oder Funktionsmerkmal betroffen. Dann nur mit doppelter menschlicher Prüfung |
| 5 | Welche Daten verlassen dabei den Betrieb, und wohin? | Keine klare Antwort des Anbieters. Bei Prozess- und Personendaten ein Abbruchgrund |
Wer diese fünf Fragen beantwortet hat, hat die Investitionsentscheidung praktisch getroffen. Fällt Frage 1 auf Ja, ist der Anwendungsfall keiner. Fallen Frage 2 oder 3 durch, ist er nicht reif. Frage 4 bestimmt die Prüftiefe, Frage 5 die Machbarkeit im Betrieb.
Im Manufacturing OS von CSP ist der KI-Anteil bewusst auf Vorbereitung und Auswertung begrenzt. Das Modul PGX führt den Werker regelbasiert und deterministisch, weil an dieser Stelle Nachweisbarkeit vor Flexibilität geht. Die Seriennummer ist der durchgehende Primärschlüssel über Werkerführung, Prozessdaten und Archivierung, und genau das macht Auswertungen überhaupt ursachenfähig.
Eine Einordnung gehört dazu: Das Modul ersetzt kein MES und trifft keine autonomen Entscheidungen im Takt. Wer eine KI erwartet, die den Ablauf selbst festlegt und freigibt, bekommt hier bewusst etwas anderes. Den Überblick über die Werkerführung im Gesamtsystem gibt die Seite zur digitalen Werkerführung mit PGX. Wie KI in der Qualitätssicherung selbst wirkt, also in Prüf- und Messdaten, behandelt der Beitrag zur KI-Qualitätssicherung in der Fertigung.
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KOSTENLOSE DEMO Sehen Sie, wo KI wirkt und wo das Regelwerk führtAn einem konkreten Montageablauf: Dokumentenkonvertierung, Kontexterkennung und die dokumentierte Freigabe dazwischen. Ohne Folienversprechen. Rund 30 Minuten · Ihre Prozessbeispiele · Unverbindlich |
Intelligente Werkerführung bezeichnet ein Werkerassistenzsystem, in dem ein KI-Modell Teilaufgaben übernimmt, die sich nicht als feste Regel formulieren lassen. Typisch sind vier Aufgaben: die Umwandlung bestehender Arbeitsanweisungen aus Word, PDF oder PowerPoint in strukturierte Abläufe, die Erkennung von Bauteilen oder Montagezuständen über Kamerabilder, das Aufzeigen von Auffälligkeiten in erfassten Prozessdaten und die Übersetzung von Anleitungen in weitere Sprachen. Die Ausführung im Takt bleibt regelbasiert.
Ein regelbasiertes Werkerassistenzsystem folgt einem Ablauf, den ein Mensch definiert hat. Es ist deterministisch: Gleicher Kontext, gleicher nächster Schritt, jederzeit reproduzierbar. Ein KI-gestütztes System erzeugt Vorschläge auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und kann Fälle behandeln, für die keine Regel existiert. Der Preis dafür ist, dass die Ausgabe nicht garantiert korrekt ist. Deshalb sind beide Ansätze in der Praxis kombiniert: KI in der Vorbereitung und Auswertung, Regelwerk in der Ausführung.
Teilweise. Ein Modell kann eine bestehende Anweisung strukturieren, Schritte trennen, Bilder zuordnen und Prüfmerkmale als solche erkennen. Es kann keinen Ablauf erzeugen, der nicht dokumentiert ist. Genau dort liegt das praktische Problem, denn der Ablauf, der an der Station tatsächlich funktioniert, steht selten vollständig im Arbeitsplan. Rechnen Sie damit, dass ein konvertierter Ablauf vor der Freigabe von einer Person aus der Fertigung durchgegangen werden muss. Die Ersparnis liegt trotzdem bei einem Vielfachen gegenüber der Neuerfassung.
Technisch möglich, praktisch nicht empfehlenswert und regulatorisch heikel. Eine Freigabeentscheidung muss reproduzierbar und begründbar sein, weil sie im Audit und im Haftungsfall belegt werden muss. Ein probabilistisches Modell erfüllt das nicht. Setzen Sie KI deshalb als Hinweisgeber ein, nicht als Entscheider: Das Modell markiert eine Auffälligkeit, ein Mensch entscheidet, und die Entscheidung wird mit Zeitstempel und Kennung dokumentiert.
Nicht automatisch. Entscheidend ist der Zweck. Ein System, das ausschließlich den Prozess führt und dokumentiert, fällt in der Regel nicht unter Anhang III der Verordnung (EU) 2024/1689. Anhang III Nummer 4 erfasst Beschäftigung und Personalverwaltung, darunter die Überwachung und Bewertung von Leistung und Verhalten Beschäftigter. Sobald das System also personenbezogene Leistungsauswertungen erzeugt, wird die Einordnung als Hochrisiko wahrscheinlich. Diese Pflichten gelten nach der Änderungsverordnung (EU) 2026/1744 ab dem 2. Dezember 2027. Eine rechtliche Bewertung des Einzelfalls gehört in die Rechtsabteilung.
Drei Pakete sind seit längerem in Kraft und werden im Mittelstand häufig übersehen. Die Verbote nach Artikel 5 gelten seit dem 2. Februar 2025, darunter Emotionserkennung am Arbeitsplatz. Die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Artikel 4 gilt ebenfalls seit dem 2. Februar 2025 und betrifft auch Betreiber, also Ihr Unternehmen, nicht nur den Softwareanbieter. Die Transparenzpflichten nach Artikel 50 gelten seit dem 2. August 2026.
Vor allem eindeutige Stammdaten. Ein Modell kann Varianten nur unterscheiden, wenn Variantennummern in den beteiligten Systemen identisch und eindeutig gepflegt sind. Für Bilderkennung braucht es Aufnahmen aus dem realen Arbeitsumfeld, nicht aus dem Fotostudio, inklusive der schlechten Lichtverhältnisse. Für Anomaliehinweise braucht es eine ausreichend lange Prozesshistorie mit sauberer Zuordnung zu Bauteil, Station und Werkzeug. Fehlt die Zuordnung, findet das Modell Muster ohne Ursache.
An drei Fragen. Erstens: Wer gibt den Vorschlag frei, und wo wird die Freigabe dokumentiert? Zweitens: Was passiert bei einem Fall, den das Modell nicht kennt, bricht es ab oder erfindet es etwas? Drittens: Welche Daten aus meinem Betrieb verlassen dabei das Haus, und wohin? Wer auf eine dieser drei Fragen keine konkrete Antwort gibt, hat eine Demo und kein Produkt.