Lokale KI in der Industrie: Konstruktionswissen nutzbar machen, ohne es aus dem Werk zu geben

In Industriebetrieben steckt enormes Wissen in Dokumenten, die kaum jemand wiederfindet: Zeichnungen aus zwanzig Jahren, Prüfberichte, Reklamationsakten, Angebote für Sonderanfertigungen, Wartungsprotokolle. Wer wissen will, wie ein ähnlicher Auftrag 2019 gelöst wurde, fragt meist den Kollegen, der damals dabei war. Wenn der in Pension ist, beginnt die Suche.

Sprachmodelle können genau solche Bestände durchsuchbar machen. Doch Konstruktionsdaten, Kalkulationen und Kundenzeichnungen gehören zu den Geschäftsgeheimnissen eines Betriebs, und Kundenverträge oder Geheimhaltungsvereinbarungen können die Weitergabe an Dritte ausdrücklich ausschließen. Eine lokale KI in der Industrie löst diesen Widerspruch: Das Modell läuft auf einem Server im Werksnetz, die Daten verlassen es nicht.

Geschäftsgeheimnisse brauchen angemessenen Schutz

Wer sich rechtlich auf den Schutz von Geschäftsgeheimnissen berufen will, muss nach § 26b UWG angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen getroffen haben. Konstruktionsunterlagen in einen Cloud-Dienst ohne vertragliche Absicherung zu kopieren, passt schlecht dazu. Hinzu kommen Geheimhaltungsvereinbarungen mit Kunden, die oft genau regeln, wo deren Daten liegen dürfen.

Eine lokale Installation macht diese Fragen einfacher zu beantworten: Das System steht im eigenen Serverraum, ist in das bestehende Rechtekonzept eingebunden und braucht für den Betrieb keine Verbindung nach außen.

Was eine lokale KI im Industriebetrieb leisten kann

Technische Dokumentation durchsuchen. Zeichnungen, Stücklisten, Prüfberichte und Normenauszüge werden per Texterkennung erfasst und in einen lokalen Such-Index aufgenommen. Die Frage „Welche Werkstoffkombination haben wir bei der letzten Sonderanfertigung für Kunde X verwendet?“ führt zur Fundstelle, statt zu einer Suche durch Ordner.

Angebote aus früheren Aufträgen herleiten. Kommt eine Anfrage für ein ähnliches Teil, sucht die KI vergleichbare frühere Angebote und Kalkulationen heraus. Die Kalkulation selbst bleibt beim Vertrieb, aber der Ausgangspunkt ist schneller gefunden.

Reklamationen und Prüfberichte auswerten. Aus Reklamationsakten und Prüfberichten lassen sich wiederkehrende Fehlerbilder zusammenfassen. Das ersetzt keine Qualitätsanalyse, liefert aber schneller einen Überblick, wo man hinschauen sollte.

Wissen von Erfahrenen sichern. Interviews oder Besprechungen mit langjährigen Mitarbeitenden lassen sich lokal transkribieren und in den Index aufnehmen. So bleibt auch Wissen auffindbar, das bisher nur im Kopf existierte.

Grenzen, die man kennen sollte

Ein Sprachmodell liest Text. Die Geometrie einer Zeichnung versteht es nicht wie eine CAD-Software, und handschriftliche Anmerkungen auf alten Scans werden nur lückenhaft erkannt. Auch Zahlen und Maße können beim Auslesen falsch übernommen werden. Deshalb nennen Antworten aus dem Such-Index ihre Fundstelle, und wer auf Basis einer Antwort entscheidet, prüft das Originaldokument.

Bei komplexen Schlussfolgerungen sind die größten Cloud-Modelle den lokal laufenden offenen Modellen derzeit meist überlegen. Für Suche, Zusammenfassung und Auslesen ist der Unterschied deutlich geringer.

Wie das System im Werk aussieht

Ein GPU-Server im Serverraum, eingebunden in die bestehende Infrastruktur mit Datensicherung und unterbrechungsfreier Stromversorgung. Darauf laufen ein Sprachmodell mit offenen Gewichten, ein Embedding-Modell für die Suche, Texterkennung und bei Bedarf Spracherkennung. Die Anmeldung erfolgt über das bestehende Firmenkonto, die Rechte orientieren sich an Abteilungen und Dokumentarten. Wer keinen Zugriff auf Kalkulationen hat, bekommt daraus auch keine Antworten.

Bei vielen gleichzeitigen Nutzern und großen Dokumentbeständen ist mehr GPU-Leistung nötig als in einem kleinen Büro. Wie viel genau, wird vor der Anschaffung gemessen. Mehr dazu im Beitrag Hardware für lokale KI.

Einführung in Etappen

Sinnvoll ist ein Start mit einem klar umrissenen Bestand, etwa den Prüfberichten einer Produktlinie oder den Angeboten der letzten Jahre. Im Machbarkeits-Check wird gemessen, wie gut Suche und Antworten mit diesen Dokumenten funktionieren. Bewährt sich das System, werden weitere Bestände und Abteilungen angebunden.

Wie Goma-IT lokale KI plant, installiert und betreut, steht auf der Seite Lokale KI (On-Premise).