Die Entwicklungsabteilung von Sieb & Meyer in naher Zukunft: Ein Ingenieur öffnet ein internes KI-gestütztes Wissensmanagementsystem. Statt sich durch alte Dokumentationen zu kämpfen, tippt er eine Frage ein. Sekunden später liegt die Antwort vor: fundiert, kontextbezogen und mit Querverweisen zu allen relevanten Daten. „Auf diese Weise werden wir nicht nur Zeit sparen, sondern auch Fehler vermeiden“, prognostiziert Torsten Blankenburg, CTO bei Sieb & Meyer. „Das ist einer der Punkte, an dem KI einen echten Mehrwert bietet.“
KI als strategisches Werkzeug
Sieb & Meyer entwickelt seit vielen Jahren Drive Controller für Hochgeschwindigkeitsanwendungen und CNC-Steuerungen für die Leiterplattenproduktion – beides hochspezialisierte Nischenmärkte. Hier zählen Wissen, Erfahrung und die Fähigkeit, schnell auf Kundenanforderungen zu reagieren. Dabei nutzt das Unternehmen KI nicht zum Selbstzweck, sondern als strategisches Werkzeug. Im Kern geht es dabei um:
- die Automatisierung und Optimierung von Standardprozessen
- eine schnellere Recherche und Wissensbereitstellung
- die Strukturierung komplexer Datenmengen
- eine gezielte Kundenkommunikation sowie um neue Produktfeatures.
„Wir sehen die KI als Hebel, um Wissen im Unternehmen besser nutzbar zu machen und es gleichzeitig für die nächste Generation von Mitarbeitern zu sichern“, erklärt Blankenburg. „Die Technologie ist kein Ersatz für unsere Fachleute, sondern ein kluges Hilfsmittel, das Arbeitsprozesse unterstützen, beschleunigen und verbessern kann.“
Anders als in datenreichen Massenanwendungen fehlen im Nischenmaschinen- und Antriebsbau häufig die Trainingsgrundlagen, die große Sprachmodelle benötigen, um präzise Antworten zu liefern. Die Lösung liegt nicht darin, externe Modelle mit unternehmenseigenem Know-how zu füttern, sondern darin, gezielt interne Lösungen aufzubauen, die auf dem spezifischen Fachwissen des Unternehmens basieren.
Einsatzfelder: Potenziale und aktuelle Grenzen
Die KI-Strategie von Sieb & Meyer umfasst mehrere Unternehmensbereiche. In der Verwaltung lassen sich Routineaufgaben wie Übersetzungen automatisieren und damit Effizienz gewinnen. Die zentrale Herausforderung bleibt dabei die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden sowie die reibungslose Integration in bestehende Softwaresysteme – ein Aspekt, der bei der Einführung neuer Werkzeuge regelmäßig unterschätzt wird.
Im Marketing bietet KI die Möglichkeit, Kunden gezielter anzusprechen und Inhalte automatisiert zu erstellen. Einschränkungen bestehen jedoch bei Spezialthemen und Nischenanwendungen: Große Sprachmodelle stoßen dort an ihre Grenzen, wo ausreichende Trainingsdaten fehlen. Was in breiten Konsumgütermärkten problemlos funktioniert, erfordert im Bereich hochspezialisierter Antriebstechnik eine deutlich differenziertere Herangehensweise. Warum Unternehmen mit Connected Engineering schneller, sicherer und wettbewerbsfähiger werden ‣ weiterlesen
Von Insellösungen zum vernetzten Engineering-Ökosystem
Bei den Produkten selbst eröffnet KI die Möglichkeit, durch intelligente Zusatzfunktionen Alleinstellungsmerkmale gegenüber dem Wettbewerb zu schaffen. Gleichzeitig fehlen gerade bei Nischenanwendungen ausreichend zugängliche Datenmengen, um spezifische Modelle wirksam zu trainieren – entweder weil die Daten nicht verfügbar sind oder weil die Datenhoheit bei den Endkunden liegt.
In der eigenen Produktion unterstützt KI die Identifikation von Optimierungspotenzialen, die mit klassischen Methoden nicht erfasst werden können. Eine Hürde für Sieb & Meyer ist hier die Abhängigkeit vom Maschinenhersteller bei der Integration entsprechender Lösungen – ein strukturelles Problem, das viele mittelständische Fertigungsbetriebe kennen.
Das größte Potenzial sieht das Unternehmen in der Produktentwicklung. Dort bietet KI die Möglichkeit, Entwicklungszyklen zu verkürzen und die Zeit bis zur Markteinführung zu verbessern. Voraussetzung ist jedoch der zuverlässige Schutz sensibler Entwicklungsdaten – eine Bedingung, die den Einsatz cloudbasierter Standardlösungen in diesem Bereich grundsätzlich ausschließt.
Wissen bewahren, Komplexität beherrschen
Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Produktentwicklung stoßen derzeit branchenweit auf großes Interesse – und das aus gutem Grund. Der demographische Wandel führt dazu, dass wertvolles Erfahrungswissen mit dem Ausscheiden älterer Mitarbeitender verloren zu gehen droht. Gleichzeitig nimmt die Komplexität moderner Produkte stetig zu, sodass einzelne Mitarbeitende kaum noch in der Lage sind, Systeme in ihrer Gesamtheit zu überblicken. Hinzu kommen verschärfte regulatorische Anforderungen, die aufwendige Dokumentationen und Nachweise erfordern, sowie steigende Erwartungen auf Kundenseite, die kürzere Entwicklungszyklen und schnellere Iterationen verlangen.
An genau diesen Punkten kann KI unmittelbar ansetzen. Intelligente Wissensmanagementsysteme ermöglichen es, das Know-how erfahrener Ingenieure systematisch zu erfassen und für nachfolgende Generationen zugänglich zu machen. Automatisierte Dokumentenprüfungen reduzieren den Aufwand bei regulatorischen Themen erheblich. KI-gestützte Recherchen beschleunigen Entwicklungsphasen, ohne dass sensible Daten das Unternehmen verlassen müssen. Darüber hinaus kann KI in der Softwareentwicklung unterstützen – etwa beim Code-Review oder bei Abnahmetests – und so die Qualitätssicherung effizienter gestalten.
„Früher brauchten wir Tage, um regulatorische Dokumente zu prüfen. Mit einer KI-basierten Lösung gelingt das in Stunden“, sagt Blankenburg. „Diese Geschwindigkeit macht uns handlungsfähiger – und unsere Kunden profitieren unmittelbar davon.“
Wissensmanagement – drei Wege, eine Entscheidung
Sieb & Meyer hat sich intensiv mit dem Aufbau eines KI-basierten Wissensmanagements beschäftigt und in diesem Zusammenhang drei mögliche Ansätze überprüft:
- Integration in bestehende Systeme wie Microsoft 365 – wirtschaftlich und schnell umsetzbar, aber fehlende Datenhoheit. Gerade für erste Pilotprojekte eignet sich dieser Weg, da er mit geringen Investitionen schnelle Ergebnisse ermöglicht.
- Cloud-basierte Wissensplattformen: Nutzung von Diensten wie Google Cloud AI – verfügbar und skalierbar, aber keine Datenhoheit und Abhängigkeit von US-Firmen. Besonders interessant ist hier die Möglichkeit, flexibel Rechenleistung und neue KI-Funktionen nach Bedarf hinzuzubuchen.
- Inhouse-Lösungen: Entwicklung maßgeschneiderter KI-Wissensplattformen beispielsweise mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) oder eigenen „nachtrainierten“ KI-Modellen – aufwendig in der Erstellung und Pflege, aber maximale Kontrolle. Dadurch lassen sich sensible Entwicklungs- und Fertigungsdaten vollständig im eigenen Unternehmen schützen und langfristig strategische Unabhängigkeit sichern.
Bei Sieb & Meyer fiel die Wahl auf eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung, unterstützt durch eine Industrie-Promotion mit der Leuphana Universität, Lüneburg. Auf diese Weise entsteht aktuell ein System, das unternehmensspezifisches Fachwissen verfügbar macht, ohne dabei die Datenhoheit zu verlieren.
Sicherheit vor Geschwindigkeit
Auch in der Softwareentwicklung setzt Sieb & Meyer auf KI – allerdings bewusst vorsichtig. Während viele Unternehmen cloudbasierte Tools wie Microsoft Copilot nutzen, sieht Sieb & Meyer darin ein Risiko bezüglich Know-how-Abfluss. Deshalb setzt das Unternehmen ausschließlich auf interne Modelle in der Entwicklung. „Unsere Daten sind unser Kapital“, betont Blankenburg. „Deshalb akzeptieren wir keine Grauzonen. Wir nutzen KI nur dort, wo wir die volle Kontrolle behalten.“
Für die allgemeine Recherche stehen Mitarbeitenden aber auch externe Modelle wie ChatGPT und Claude zur Verfügung – allerdings nur für nicht sensible Anfragen. Für alles, was mit Entwicklungsdaten oder personenbezogenen Informationen zu tun hat, existieren interne Modelle. Diese ermöglichen tiefgehende Fragen zu Produkten, Projekten und Dokumentationen, ohne dass dafür vertrauliche Daten das Unternehmen verlassen müssen.
In fünf Jahren soll KI bei Sieb & Meyer nicht nur punktuell, sondern in allen Bereichen des Unternehmens wirken – von Verwaltung über Produktion bis hin zur Produktentwicklung. Das Ziel: ein vollständig vernetztes Unternehmen, in dem Wissen nahtlos fließt und Entscheidungen schneller, fundierter und transparenter getroffen werden können. Dabei ist KI kein Ersatz für Expertise. Sie ist das Werkzeug, das Unternehmen hilft, Wissen verfügbar zu machen, Komplexität zu beherrschen und schneller auf Kundenwünsche zu reagieren.
