Eine wirksame KI-Transformation im Mittelstand beginnt nicht mit der Auswahl eines Tools, sondern mit einem klaren Verständnis der Prozesse, Daten und technischen Voraussetzungen. Die Evaluierung von KI-Technologien dient daher nicht als Produktvergleich, sondern als methodischer Prozess, der Transparenz schafft und realistische Entscheidungen ermöglicht. IPML setzt dabei auf ein Vorgehen, das fachliche Anforderungen, operative Abläufe und technische Randbedingungen präzise zusammenführt.
Prozesse verstehen, bevor Tools bewertet werden
Mit dem IPML Process Navigator werden Produktions-, Logistik- und administrative Prozesse strukturiert modelliert. Diese Prozesslandkarte macht sichtbar, wo Automatisierungspotenziale bestehen, welche Daten benötigt werden und welche Integrationspunkte für KI-Lösungen relevant sind. Erst auf dieser Basis lässt sich beurteilen, welche Tool-Kategorien – etwa für Prozessautomatisierung, Datenanalyse, Industrial AI oder Systemintegration – tatsächlich wirksam werden können. Die Prozesssicht verhindert Fehlentscheidungen und schafft eine belastbare Grundlage für alle weiteren Schritte.
Kategorien als Orientierung in einer dynamischen Technologielandschaft
KI-Tools lassen sich in klare Funktionsbereiche einteilen, was die Bewertung erheblich vereinfacht. Dazu gehören Technologien zur Automatisierung von Abläufen, Lösungen für datengetriebene Analysen und Prognosen, Industrial-AI-Komponenten für Qualitäts- und Zustandsüberwachung sowie Plattformen für Modellbetrieb und Systemintegration. Durch diese Kategorisierung entsteht eine strukturierte Sicht, die verhindert, dass Tools isoliert betrachtet werden, und stattdessen prüft, wie sie sich in die vorhandene Prozesslandschaft einfügen.
Validierung von KI-Szenarien durch simulationsgestützte Analyse
Die Evaluierung wird durch die Pertact-Prozesssimulation erweitert. Potenzielle KI-Szenarien werden simuliert, bevor Entscheidungen getroffen werden. Dadurch wird sichtbar, wie sich Maßnahmen auf Durchlaufzeiten, Ressourceneinsätze, Engpässe oder Qualitätskennzahlen auswirken. Simulation ersetzt Spekulation: Die Bewertung erfolgt nicht über Annahmen, sondern über belastbare Ergebnisse. Unternehmen erhalten so ein klares Bild darüber, welche KI-Kategorien und Funktionsbereiche bei ihren spezifischen Prozessen tatsächlich Wirkung zeigen.
Datenqualität und Integrationsfähigkeit als Entscheidungsfilter
Die technische Eignung einer KI-Lösung hängt unmittelbar von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten ab. IPML analysiert deshalb Datenmodelle, Schnittstellen, Systemgrenzen und Integrationspfade. Es wird geprüft, ob Daten in ausreichender Qualität vorliegen, wie sie angebunden werden können und welche Systemanpassungen erforderlich wären. Dieser Schritt stellt sicher, dass nur solche Technologien weiter betrachtet werden, die sich sauber in ERP-, CRM- oder MES-Systeme integrieren lassen und keine neuen Insellösungen erzeugen.
Transparente Bewertung und Umsetzung durch das Axility Projektportal
Entscheidungsfindung, Priorisierung und Umsetzung erfolgen strukturiert über das Axility Projektportal. Anforderungen, Bewertungskriterien, Risiken, Teststände und Pilotfortschritte werden zentral dokumentiert und für alle Beteiligten transparent gemacht. Die Evaluierung endet daher nicht mit einer Empfehlung, sondern geht nahtlos in Prototyping, Testphase und Rollout über. Die technische Integration wird kontrolliert geplant, Abhängigkeiten werden sichtbar und die Einführung erfolgt nachvollziehbar und risikominimiert.
Praxisorientierte Auswahl statt Tool-getriebener Entscheidungen
Der produzierende Mittelstand benötigt keine kurzen Hype-Zyklen, sondern Entscheidungen, die belastbar und langfristig tragfähig sind. Durch die Verbindung aus Prozessmodellierung, simulationsgestützter Bewertung und strukturierter Projektführung entsteht ein methodischer Rahmen, der KI-Tools neutral, faktenbasiert und anwendungsorientiert bewertet. Unternehmen erhalten Klarheit darüber, welche Kategorien von KI-Technologien sinnvoll sind, wie sie in bestehende Abläufe integriert werden können und welchen messbaren Nutzen sie im operativen Betrieb erzeugen.
Ein gesicherter Weg zu KI-Readiness und Automatisierung
Die Evaluierung geeigneter KI-Tools bildet den Ausgangspunkt für erfolgreiche KI-Readiness, effiziente Prozessautomatisierung und datenbasierte Entscheidungssysteme. Mit Process Navigator, Pertact und Axility schafft IPML einen klaren, nachvollziehbaren Weg von der Anforderungsanalyse bis zur produktiven Nutzung – abgestimmt auf die Realität mittelständischer Produktionsunternehmen.
IPML begleitet die strukturierte Evaluierung und Integration von KI-Technologien – methodisch, neutral und mit hoher Umsetzungstiefe. Für nachhaltige Entscheidungen, die Wirkung entfalten.
Der Process Navigator erfasst, modelliert und visualisiert Geschäftsprozesse auf einer konsistenten, methodisch sauberen Basis. Er schafft Transparenz über Abläufe, Varianten, Engpässe und Automatisierungspotenziale und bildet damit das Fundament für fundierte Entscheidungen über KI-Use-Cases, Prozessoptimierungen und Systemintegrationen.
Die Pertact-Simulation ermöglicht die realitätsnahe Bewertung geplanter KI- und Automatisierungsmaßnahmen. Prozessänderungen können vorab simuliert werden, um Auswirkungen auf Durchlaufzeiten, Ressourcen, Engpässe und Qualitätskennzahlen messbar zu machen. So entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen statt hypothetischer Annahmen.
Axility ist die zentrale Plattform zur strukturierten Steuerung von KI- und Digitalisierungsprojekten. Anforderungen, Aufgaben, Risiken, Fortschritte und Abnahmen werden transparent dokumentiert. Pilotierungen und Rollouts lassen sich nachvollziehbar planen und kontrolliert umsetzen – für eine reibungslose Integration neuer Technologien in bestehende Prozesse.
Evaluierung von KI-Tools im Mittelstand
IPML begleitet Unternehmen mit einem strukturierten Bewertungsprozess, der fachliche Anforderungen, reale Prozessabläufe und technologische Rahmenbedingungen zusammenführt. Die Bewertung erfolgt nicht auf Basis von Produktpräsentationen, sondern durch die Analyse von Nutzen, Integrationsfähigkeit, Datenverfügbarkeit und technischer Machbarkeit. So entstehen fundierte, neutrale und nachvollziehbare Empfehlungen, welche KI-Technologien im spezifischen Unternehmenskontext wirksam eingesetzt werden können.
Eine Prozessanalyse zeigt, wo KI tatsächlich Wirkung entfalten kann und welche Voraussetzungen dafür gegeben sein müssen. Sie macht sichtbar, ob ein Prozess automatisierbar ist, welche Daten benötigt werden und wie eine Lösung in die bestehende Ablauflandschaft integriert werden muss. Auf dieser Grundlage wird verhindert, dass Tools gewählt werden, die zwar funktional beeindruckend sind, aber keinen messbaren Nutzen für die operativen Abläufe erzeugen.
Um die Bewertung greifbar zu machen, werden KI-Technologien in funktionale Kategorien eingeordnet, etwa Lösungen für Prozessautomatisierung, datenbasierte Analysen und Prognosen, Industrial-AI-Ansätze zur Zustands- und Qualitätsüberwachung oder Plattformen für Modellbetrieb und Systemintegration. Die Einordnung erleichtert es, die Anforderungen eines Unternehmens gezielt mit geeigneten Technologien abzugleichen und Überlappungen oder Lücken frühzeitig zu erkennen.
Die technische Eignung wird anhand klarer Kriterien geprüft: Datenqualität, Zugriffsmöglichkeiten, Schnittstellen, Integrationspfade und Systemarchitektur. Entscheidend ist, dass eine Lösung sauber an ERP-, CRM-, MES- oder IoT-Systeme angebunden werden kann und keine isolierten Zusatzwelten schafft. Nur wenn Daten verlässlich fließen und Prozesse stabil bleiben, entfaltet eine KI-Lösung ihren operativen Nutzen.
Die Bewertung erfolgt durch eine Kombination aus Prozessanalyse, Datenprüfung und simulations- oder prototypbasierten Szenarien. Dadurch wird sichtbar, wie sich eine Technologie auf Durchlaufzeiten, Ressourcen, Qualität, Planbarkeit oder Fehlerraten auswirkt. Die Entscheidung basiert nicht auf Annahmen, sondern auf messbaren Ergebnissen und realistischen Effekten im spezifischen Prozesskontext.
Risiken werden minimiert, indem die Bewertung konsequent auf Anforderungen, Machbarkeit und Integration ausgerichtet wird – nicht auf allgemeine Leistungsmerkmale oder kurzfristige Trends. Lösungen, die nicht zur Datenlage, den Prozessen oder der Systemarchitektur passen, werden früh ausgeschlossen. Dadurch entstehen Investitionen, die zielgerichtet, skalierbar und langfristig tragfähig sind.
Datenqualität ist einer der entscheidenden Faktoren. Selbst leistungsfähige KI-Technologien liefern nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn Daten strukturiert, vollständig und korrekt vorliegen. Eine Tool-Evaluierung umfasst deshalb immer die Analyse der vorhandenen Datenlandschaft sowie die Frage, welche Anpassungen notwendig wären, um eine KI-Lösung stabil zu betreiben.
Vergleichbarkeit entsteht durch einheitliche Bewertungskriterien: Funktionsumfang, Integrationsaufwand, Datenbedarf, Skalierbarkeit, Governance-Anforderungen, Betriebskosten und erwarteter Nutzen. Diese Kriterien werden unternehmensspezifisch gewichtet, sodass am Ende eine klare, nachvollziehbare Rangfolge entsteht – unabhängig von Herstellerversprechen oder Oberflächen.
Der Prozess umfasst die Analyse von Prozessen und Daten, die Definition fachlicher und technischer Anforderungen, die Einordnung potenzieller Technologien in Kategorien, die Bewertung anhand definierter Kriterien, die Durchführung von Tests oder Simulationen sowie die finale Empfehlung. Dadurch entsteht ein konsistenter Entscheidungsweg, der alle relevanten Aspekte berücksichtigt.
Die Skalierbarkeit wird bereits in der Evaluierung berücksichtigt. Dabei wird geprüft, ob eine Lösung mit steigenden Datenmengen, zusätzlichen Prozessen oder wachsenden Anforderungen umgehen kann. Zusätzlich wird bewertet, ob die Infrastruktur, die Governance und die Integration darauf ausgelegt sind, zukünftige Erweiterungen aufzunehmen. Entscheidungen werden so getroffen, dass sie nicht nur heute funktionieren, sondern langfristig tragfähig sind.