KI in Industrie und Logistik: Praxis-Guide 2026

Pexon Consulting | 8 Min. Lesezeit | 16.07.2026

TL;DR

Pexon (80 Mitarbeiter, Microsoft Partner) baut KI-Lösungen für Industrie, Logistik und Handel: Kommissionierung, offline-fähige Frontline-Apps, Predictive Maintenance und SAP-Anbindung über die Power Platform. Ergebnis in typischen Projekten: 30 bis 50 Prozent weniger ungeplante Stillstände im ersten Jahr, statt Excel-Chaos ein Plattform-Unterbau über alle Standorte.

Das Problem: Der Bruch zwischen App, Excel und ERP

In den meisten Industrie-, Logistik- und Handelsunternehmen läuft die operative Arbeit nicht im ERP. Sie läuft daneben. Der Werker quittiert die Kommissionierung auf einem Handscanner, die Schichtleitung führt eine Excel-Liste über Sonderfälle, das ERP bekommt am Ende einen Teil davon gebucht. Jede dieser Übergaben ist eine Stelle, an der Daten verloren gehen, doppelt erfasst werden oder schlicht falsch sind.

Das zweite Problem ist teurer, weil es nicht auf einer Rechnung auftaucht: verteiltes Fachwissen. Wenn ein Betrieb 800 oder mehr Materialien und Varianten führt, sitzt das Wissen darüber, welche Variante wann passt, in den Köpfen von zwei, drei erfahrenen Leuten. Gehen die in Rente, geht das Wissen mit. Kein System hält es fest.

Und drittens: Multi-Site ohne gemeinsame Plattform. Drei Werke, drei gewachsene IT-Landschaften, keine davon spricht mit der anderen. Was in Standort A funktioniert, muss in Standort B von Hand nachgebaut werden. Das ist kein Digitalisierungsstau, das ist eine strukturelle Bremse.

Unsere Position dazu ist klar: Wer diese drei Probleme mit einem weiteren isolierten Tool angeht, verschärft sie. Der Hebel liegt nicht im nächsten Tool, sondern in der Plattform darunter.

Frontline-Worker-Apps, die auch offline funktionieren

Über 80 Prozent der globalen Arbeitskraft arbeitet nicht am Schreibtisch, sondern in Halle, Lager oder Filiale. Trotzdem sagt rund ein Drittel dieser Frontline-Mitarbeiter, sie hätten nicht die richtigen digitalen Werkzeuge für ihren Job, bei Nicht-Führungskräften steigt der Wert auf 41 Prozent (Microsoft Work Trend Index). Das ist die Lücke, in die eine gute Frontline-App stößt.

Die technische Pflichtübung dabei ist Offline-Fähigkeit. Eine App, die im Funkloch der Lagerhalle stehenbleibt, wird nicht benutzt. Mit Power Apps lassen sich Kommissionier-, Retouren- und Prüf-Prozesse als mobile Apps abbilden, die lokal weiterarbeiten und synchronisieren, sobald wieder Netz da ist. Der Werker merkt vom Sync nichts, das ERP bekommt saubere Daten.

Wichtig ist die Reihenfolge. Erst der Prozess, dann die App. Wer eine App über einen kaputten Prozess legt, digitalisiert das Chaos. Der Prozess muss verstanden und begradigt sein, bevor eine Zeile Code entsteht, sonst zementiert die App genau die Reibung, die Sie loswerden wollten.

Predictive Maintenance ohne Datensee-Projekt

Predictive Maintenance hat einen schlechten Ruf, und der ist verdient, wenn man es falsch angeht. Der klassische Fehler: erst ein zweijähriges Data-Lake-Projekt, in das alle Sensordaten aller Maschinen fließen sollen, und am Ende steht ein teurer Datensee ohne einen einzigen produktiven Alarm.

Der bessere Weg ist schmal. Eine kritische Anlage, deren Ausfall richtig weh tut. Die vorhandenen Sensordaten, nicht die theoretisch möglichen. Ein Modell, das Drift erkennt, bevor die Linie steht. Die Zahlen aus 2026 rechtfertigen den Aufwand: Manufacturing-Deployments melden im ersten Jahr 30 bis 50 Prozent weniger ungeplante Stillstände und 18 bis 25 Prozent geringere Instandhaltungskosten, der Payback liegt in den meisten Fällen zwischen 8 und 18 Monaten (Branchen-Benchmarks 2026). Das ist kein Moonshot, das ist ein Business Case.

Azure liefert die Bausteine, Microsoft Fabric bündelt die Daten, das Modell läuft, wo die Daten liegen. Man braucht keinen Datensee, man braucht einen sauberen Ausschnitt.

SAP an KI anbinden, über die Power Platform

Die operative Wahrheit im Industrieunternehmen steht im SAP. Wer KI ohne diese Wahrheit baut, baut Spielzeug. Die Anbindung war lange der teure Teil, das ändert sich gerade spürbar.

Auf der SAP Sapphire im Mai 2026 haben SAP und Microsoft die Agent-to-Agent-Integration zwischen Microsoft 365 Copilot und SAP Joule vorgestellt, dazu Zero-Copy-Datenaustausch zwischen der SAP Business Data Cloud und Microsoft Fabric mit GA im dritten Quartal 2026. Für ein Unternehmen auf dem Microsoft-Stack heißt das: SAP-Daten werden verfügbar, ohne sie erst umständlich zu kopieren.

Die Power Platform ist dabei die Klammer. Power Apps für die Oberfläche, Power Automate für die Abläufe, dazwischen die Konnektoren ins SAP. Und für die tiefere, standardisierte System-Anbindung setzen wir zunehmend auf MCP, das Model Context Protocol, das KI-Agenten einen sauberen Zugriff auf SAP und angrenzende Systeme gibt. Wie diese MCP-Integration für KI-Agenten konkret aussieht, haben wir gesondert beschrieben. Der Punkt ist: Die Anbindung ist kein Sonderprojekt mehr, sie ist ein Standard-Baustein.

Ein Wort zur Vorsicht. Seit Mai 2026 sind in Copilot Studio computer-nutzende Agenten allgemein verfügbar, inklusive Modellwahl zwischen OpenAI- und Anthropic-Claude-Modellen. Das ist mächtig und verführt dazu, Agenten auf produktive SAP-Prozesse loszulassen, bevor Rollen, Rechte und Monitoring stehen. Genau das machen wir nicht. Erst der Unterbau, dann der Agent.

Wissens- und Variantenmanagement für 800+ Materialien

Das Variantenproblem ist das am meisten unterschätzte. Ein Handels- oder Fertigungsbetrieb mit 800 Materialien führt faktisch 800 kleine Regelwerke: welche Variante zu welchem Anwendungsfall passt, welche Freigabe sie braucht, was sie ersetzt. Steht das nirgends geschrieben, ist jede Anfrage ein Zuruf an den Kollegen, der es zufällig weiß.

Ein KI-gestütztes Wissenssystem dreht das um. Die vorhandenen Datenblätter, Stücklisten und Freigaben werden indexiert, die KI beantwortet die Variantenfrage direkt, mit Quelle. Das Wissen bleibt im Unternehmen, auch wenn der erfahrene Kollege geht. Für Betriebe mit hoher Variantenzahl ist das der Use-Case mit dem größten stillen Hebel, weil er ein Risiko adressiert, das sonst erst am Tag der Rente sichtbar wird.

Welche dieser Bausteine zuerst? Unsere Empfehlung hängt an der Schmerzverteilung. Steht die Produktion regelmäßig, beginnt man bei Predictive Maintenance. Verliert man Zeit an der Übergabe App zu ERP, beginnt man bei der Frontline-App. Ist das Fachwissen der Engpass, beginnt man beim Variantenmanagement. Alle drei laufen später auf demselben Unterbau zusammen, das ist der Sinn einer Plattform statt vieler Tools. Der Kontext dazu steckt in unserem Hub zur Fertigung.

Häufig gestellte Fragen

Was kostet ein erster KI-Piloten in der Industrie?

Ein sauber geschnittener Pilot auf einen Use-Case und eine Linie oder einen Prozess liegt im niedrigen fünfstelligen Bereich. Der Sinn ist bewusst nicht der große Wurf, sondern ein produktiver Ausschnitt, der den Business Case belegt, bevor Sie über alle Standorte skalieren. Bei Predictive Maintenance amortisiert sich das laut Benchmarks 2026 meist in 8 bis 18 Monaten.

Brauchen wir erst ein Data-Lake-Projekt, bevor KI überhaupt Sinn ergibt?

Nein, und wir raten aktiv davon ab, damit zu starten. Ein Data Lake vor dem ersten Use-Case ist die häufigste Art, ein KI-Budget ohne Ergebnis zu verbrennen. Nehmen Sie die Daten, die Sie haben, für den Use-Case, der weh tut. Der Unterbau wächst mit, nicht vorweg.

Funktionieren die Apps auch offline in der Halle?

Ja, das ist Pflicht und kein Extra. Mit Power Apps gebaute Frontline-Apps arbeiten lokal weiter und synchronisieren, sobald wieder Netz da ist. Eine App, die im Funkloch stehenbleibt, wird nicht benutzt, deshalb ist Offline-Sync bei uns Teil des Standards.

Wie binden wir unser SAP an, ohne alles umzubauen?

Über die Power Platform mit ihren SAP-Konnektoren und, für tiefere Integration, über MCP. Seit der SAP Sapphire 2026 werden SAP-Daten über die Fabric-Integration zusätzlich per Zero-Copy verfügbar. Das ERP bleibt Ihr System of Record, die KI setzt sauber darauf auf.

Wir haben drei Standorte mit unterschiedlicher IT, wie fangen wir an?

Mit einem Standort und einem Use-Case, aber auf einem Plattform-Unterbau, der von Anfang an für mehrere Werke gedacht ist. Der Fehler wäre, an Standort A eine Insellösung zu bauen, die Sie an B und C nicht wiederverwenden können. Genau diese Skalierung planen wir im Pilot mit ein.

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