Connected Worker für den Mittelstand
35 Prozent weniger Stillstände bei Gazelle
Viele Unternehmen schöpfen das Potenzial moderner KI noch nicht aus, weil sie Digitalisierung als langwieriges Großprojekt denken. Dabei zeigt das Beispiel beim Fahrradhersteller Gazelle, dass KI-gestützte Anwendungen wie eine Connected Worker-Software schnell und mit greifbarem Nutzen auf dem Shopfloor wirken können.
Bild: ©bevisphoto/stock.adobe.comIn vielen Produktionsunternehmen ist das Potenzial in aktueller KI-Technologie noch unerschlossen. Als Ursachen gelten Fachkräftemangel, komplexe IT-Landschaften und hohe Investitionen. Doch ein wesentlicher Punkt wird oft übersehen: Digitalisierung wird oft in alten Maßstäben gedacht. Großprojekte, die Jahre dauern, hohe Investitionen erfordern und die Organisation massiv belasten, gelten als schmerzlich erlernter Standard. Wer mit diesem Verständnis auf neue Technologien blickt, sieht womöglich weniger Chancen als Risiken. Kleine und mittlere Betriebe haben zudem meist weder große IT-Abteilungen noch die finanziellen Reserven, um langwierige Projekte zu stemmen.
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Bild: Workerbase GmbHAlte Muster durchbrechen
Doch KI-Technologie bietet die Gelegenheit, sich von den Denkweisen klassischer IT-Projekte zu lösen. Viele dieser Systeme lassen sich schneller, iterativer und ohne jahrelange Planung einführen, als etwa ein ERP-System. Sie funktionieren oft im Kleinen wie im Großen, bewirken konkrete Verbesserungen und lassen sich Schritt für Schritt erweitern.
Fahrradhersteller setzt auf Workerbase
Ein Beispiel findet sich beim niederländischen Fahrradhersteller Gazelle. Dort kam es regelmäßig zu Stillständen an den Montagebändern mit rund 100 Arbeitsstationen. Ursachen wurden weder erfasst, noch systematisch dokumentiert, doch die gleichen Probleme traten immer wieder auf. Um hier entgegenzuwirken setzte das Unternehmen auf eine Connected-Worker-Plattform: Im Gegensatz zu einem Manufacturing Execution System, das oft näher an den Maschinen agiert, oder Kollaborationstools, die eher Kommunikation ermöglichen, können manche Connected-Worker-Systeme die gesamte Arbeit im Shopfloor orchestrieren helfen. Sie bündeln Aufgaben, Informationen und Kommunikationswege im Kontext und dienen zugleich als Wissensspeicher für die Beschäftigten. Bei Gazelle kommt die Software Workerbase zum Einsatz. Deren Grundlage ist ein Low-Code-Ansatz, mit dem sich Abläufe ohne hohen Programmieraufwand modellieren und ändern lassen. Unternehmen können diese Anwendungen eigenständig erweitern, ohne dafür große IT-Kapazitäten bereitstellen zu müssen.
Bild: Workerbase GmbH
Bild: Workerbase GmbHStartschuss Use Case
Die Einführung bei Gazelle begann mit einem Use Case: der Erfassung und Auswertung von Bandstillständen. Die Projektbeteiligten von Workerbase banden die Steuerung des Montagebands an die Plattform an und statteten jede Station mit Tablets aus. Damit konnten Mitarbeitende das Band stoppen, Unterstützung anfordern und die Gründe für Unterbrechungen vor Ort erfassen. Support-Mitarbeitende erhielten parallel Benachrichtigungen auf Smartwatches und waren dadurch schneller und besser vorbereitet am Einsatzort. Ergänzt wurde dieser Ablauf durch digitale Andon-Systeme, die automatisch eskalierten, wenn keine Rückmeldung erfolgte.
Alle Daten liefen in Dashboards zusammen, um Ursachen, Dauer und Kontext der Stillstände sichtbar zu machen - von der Art des Fahrrads bis hin zu den jeweils betroffenen Arbeitsschritten. Zusätzlich stellten die Dashboards KI-gestützte Hilfe bereit, die Mitarbeitenden Handlungsempfehlungen ausgaben. Damit wurde das Prozesswissen systematisch verfügbar gemacht - mehr Beschäftigte konnten eigenständig Probleme beheben, was die Reaktionszeiten verkürzte. Die Implementierung erfolgte innerhalb weniger Tage, Schnittstellen zur eingesetzten SAP-Software wurden angebunden. Der Betrieb lief währenddessen weiter, Schulungsaufwand war kaum nötig, da die Bedienung eng an den gewohnten Abläufen orientiert war.
Dadurch reduzierte Gazelle die Stillstände um 35 Prozent und produzierte 3.500 zusätzliche Fahrräder pro Jahr. Ohne neue Anlagen oder zusätzliches Personal. Bereits nach drei Monaten hatte sich die Investition amortisiert.
Nicht die Technik war das Hindernis
Technische Integration ist in Zeiten von KI selten das größte Hindernis. Ob ein System angenommen wird, entscheidet sich vielmehr auf dem Shopfloor. Akzeptiert wird sie meist dann, wenn sie einen Wert liefert, etwa weniger Stillstände, einfachere Dokumentation oder schnellere Unterstützung. Software sollte zudem möglichst intuitiv bedienbar und Schulungen nur in geringem Umfang erforderlich sein. Starten Projekte mit Verbesserungen, kann dies den Arbeitsalltag erleichtern. Die Bereitschaft, Schritt für Schritt neue Prozesse zu übernehmen, wächst dann häufig.
Vom Piloten zur Plattform
Auch auf das Vorgehen kommt es an: klein anfangen, ausprobieren, anpassen, erweitern. Statt lange zu planen, können Projekte oft mit einem definierten Piloten beginnen. Sobald dieser Wirkung zeigt, lassen sich weitere Anwendungsfälle anschließen. KI ermöglicht es hier, im Vergleich zu klassischer Entwicklung mit hohem Programmieraufwand, Ergebnisse durch einfache Anweisungen zu erhalten. Dadurch bedarf es keiner keiner großen IT-Teams für Veränderungen. Jedoch sollten die Tools auf den Produktionsprozess und den Industriekontext abgestimmt sein.
Mehrwert sichtbar machen
Digitalisierung kann schnell einen Mehrwert bieten, wenn Einstiegshürden niedrig sind und Ergebnisse auch auf dem Shopfloor sofort sichtbar werden. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen gilt: Investitionen müssen sich lohnen, und zwar unmittelbar. Spüren Mitarbeitende, dass neue Systeme eine Hilfe sind, wächst die Akzeptanz.
Viele Unternehmen schöpfen das Potenzial moderner KI noch nicht aus, weil sie Digitalisierung als langwieriges Großprojekt denken. Dabei zeigt das Beispiel beim Fahrradhersteller Gazelle, dass KI-gestützte Anwendungen wie eine Connected Worker-Software schnell und mit greifbarem Nutzen auf dem Shopfloor wirken können.
Bild: ©bevisphoto/stock.adobe.comIn vielen Produktionsunternehmen ist das Potenzial in aktueller KI-Technologie noch unerschlossen. Als Ursachen gelten Fachkräftemangel, komplexe IT-Landschaften und hohe Investitionen. Doch ein wesentlicher Punkt wird oft übersehen: Digitalisierung wird oft in alten Maßstäben gedacht. Großprojekte, die Jahre dauern, hohe Investitionen erfordern und die Organisation massiv belasten, gelten als schmerzlich erlernter Standard. Wer mit diesem Verständnis auf neue Technologien blickt, sieht womöglich weniger Chancen als Risiken. Kleine und mittlere Betriebe haben zudem meist weder große IT-Abteilungen noch die finanziellen Reserven, um langwierige Projekte zu stemmen.Bild: ©Felix Vogel/stock.adobe.com
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Dieser Artikel erschien in IT&Production 1 (Februar) 2026 - 06.02.26.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
