KI in der Kabelindustrie: Wie Sie in 6 Monaten Durchlaufzeit senken, Qualität steigern und den Fachkräftemangel entschärfen
- Kenneth Hytrek
- 16. Okt.
- 4 Min. Lesezeit
Kurz gesagt: KI ist kein IT-Projekt. KI ist ein EBIT-Programm für Kabelhersteller.
Die Kabelindustrie steht unter Druck: volatile Rohstoffpreise (Kupfer!), steigende
Energiekosten, Fachkräftemangel, hohe Qualitätsanforderungen und enge Lieferzusagen. Wer hier weiter vorn spielen will, braucht schnellere Entscheidungen, stabilere Prozesse und weniger Verschwendung – in Fertigung und Verwaltung. Genau das leistet Künstliche Intelligenz (KI) heute schon. Und zwar ohne Millionenbudget und ohne monatelange Datenprojekte.
Dieser Beitrag zeigt praxisnah, wie (Spezial)Kabelhersteller mit KI messbar vorankommen – inklusive konkreter Use-Cases, greifbarer Hebel und einem kostenfreien Quick-Assessment, mit dem Sie in wenigen Wochen echte Ergebnisse sehen.
Warum jetzt? (und warum KI kein „Tech-Thema“ ist)
EBIT & Cash: KI reduziert Fehlentscheidungen und Wartezeiten – damit sinken Bestände und Nacharbeit, die Produktivität steigt.
Fachkräfte: KI entlastet Teams von repetitiven Tätigkeiten (z. B. Auftragsprüfung, Dispo, QS-Doku) und schafft Kapazität für Wertschöpfung.
Wettbewerb: Kunden erwarten stabile Lieferzeiten und Null-Fehler-Qualität. KI hilft, beides planbarer zu machen – vom Auftragseingang bis zur Auslieferung.
Merke: KI ist ein Werkzeugkoffer, kein Selbstzweck. Wir nutzen ihn dort, wo Durchlaufzeit, Material, Qualität, Energie und Lieferfähigkeit entscheiden.
Die 5 wichtigsten betriebswirtschaftlichen Hebel in Kabelwerken
1) Durchlaufzeit reduzieren (vom Auftrag bis Versand)
Sequenzierung & Belegung: KI plant Extruder, Verseiler und Umspuler so, dass Rüst- und Farbwechsel minimiert werden (z. B. Bündelung nach Mantelfarbe, Querschnitt, Trommeltyp).
Engpasssteuerung: Prognosen erkennen früh, wo Verseiler/Extruder zum Bottleneck werden – Schichten und Reihenfolge werden proaktiv angepasst.
Ergebnis: Kürzere Lieferzeiten, weniger WIP, weniger Feuerwehr-Einsätze.
2) Materialkosten senken (Kupfer, Granulat, Verschnitt)
Verschnittoptimierung: KI berechnet Schnittpläne und Restlängen so, dass Trommelreste und Anfahrverluste sinken.
Kupfernutzung: Prognosen koppeln Bedarf, Losgrößen und Einkauf, um Teuer-Eindeckungen zu vermeiden.
Ergebnis: Weniger Ausschuss, präzisere Bestellung, niedrigere Materialquote.
3) Qualität & Ausschuss verbessern
Optische Inline-Prüfung: KI erkennt Isolationsfehler, Lunker, Exzentrizität, Farbabweichungen in Echtzeit – nicht erst am Ende.
Ursachenerkennung: Muster in Prozessdaten (Temperatur, Zug, Druck) zeigen Root Causes für Qualitätsprobleme.
Ergebnis: Weniger Nacharbeit, stabilere Prozesse, bessere First-Pass-Yield.
4) Supply Chain robuster machen
Bestands- & Dispoplanung: KI verbindet Forecasts mit Lieferanten-Performance (LT, OTIF), priorisiert Sicherheitsbestände an Engpassartikeln (z. B. Spezialgranulate).
ATP/CTP-Commitments: Realistische Lieferzusagen in Vertrieb & AV auf Knopfdruck (Available/Capable-to-Promise).
Ergebnis: Höhere Termintreue, geringere Eilfrachten, weniger Kapitalbindung.
5) Fachkräftemangel abfedern
Auftragsaufnahme (E-Mail → ERP/SAP): KI liest Bestellungen (Typ, Querschnitt, Länge, Menge), prüft Plausibilität und legt sie sauber an.
Assistenz in AV & QS: Automatisierte Dokumentation, Prüfpläne, Abweichungsberichte – Teams arbeiten an Ausnahmen statt Routine.
Ergebnis: Mehr Output pro Kopf, weniger Fehler, schnellere Einarbeitung.
Typische KI-Use-Cases in der Kabelindustrie (praxisnah, impactstark)
Produktion
Smart Sequencing & Rüstoptimierung (Extrusion, Verseilung, Umspulen)
Inline-Qualitätsprüfung (Kamera+KI für Manteldefekte, Farb- und Längenabweichungen)
Energie-Optimierung (Extruderparameter vs. kWh/Stück – ohne Qualitätseinbußen)
Supply Chain & Planung
Demand Forecasting (Kunden-/Projektmuster, Saisonalität, Baubranche)
Bestands- und Losgrößen-Optimierung (Trommel-/Längenlogik, Resteverwertung)
ATP/CTP im Vertrieb (realistische Termine statt Bauchgefühl)
Administration
Bestell-E-Mail zu SAP-Auftrag (NLP extrahiert Positionen, Einheiten, Längen)
Reklamationsklassifikation (Muster erkennen, schneller zur Ursache)
Automatisierte QS-Dokumentation (Prüfberichte, Zertifikate, Rückverfolgbarkeit)
Wichtig: Nicht alles auf einmal. 2–3 Use-Cases mit klarem Business Case liefern die Traktion für den Roll-out.
Fallbeispiel (Szenario): „Mittelständischer Kabelhersteller, 3 Werke, 1.200 MA“
Ausgangslage: Hohe WIP-Bestände, häufige Umplanungen, Reklamationen wegen Längen- und Farbabweichungen, viele manuelle Tätigkeiten im Auftragseingang.
Ansatz (6 Monate):
Quick-Assessment (2 Wochen): Daten-/Prozess-Scan, Wirtschaftlichkeitsrechnung, Roadmap.
Pilot 1 – Sequenzierung Extrusion: Rüstwechsel ↓, Durchsatz ↑.
Pilot 2 – E-Mail-zu-ERP-Auftrag: Automatisierte Erfassung & Plausibilisierung.
Pilot 3 – Inline-Prüfung Manteldefekte: Echtzeit-Alarm, Ursachenmonitoring.
Beispielhafte Ergebnisse:
Durchlaufzeit –15 %, WIP –12 %, Ausschuss –20 % in Pilotlinien
Indirekte Aufwände –10 % (AV, QS-Doku, Auftragserfassung)
Liefertermintreue +8 pp
Schnellster Payback: 3–4 Monate (Pilot 1 & 2)
Nicht als Versprechen zu verstehen – aber als realistische Größenordnung, wenn Fokus, Datenbasis und Change zusammenspielen.
„Klingt gut – aber wie starten wir ohne Risiko?“
Der sicherste Weg: Kostenfreies KI-Quick-Assessment
Ziel: In wenigen Wochen die Top-3 KI-Hebel mit klarem Business Case identifizieren – und umsetzen.
So läuft’s (3 Schritte):
Erstgespräch (30 Min.)Ziele, Engpässe, Rahmen (Werke, Linien, ERP/APS, SAP/Infor etc.)
Tätigkeitsstrukturanalyse & Daten-Scan (1–2 Wochen)Wo entsteht heute Aufwand? Welche Daten liegen bereits vor (Maschine, MES, ERP, E-Mail)?
Priorisierung & Roadmap (Workshop)Top-3 Use-Cases mit EBIT/Cash-Wirkung, Machbarkeit, Pilotplan (8–12 Wochen)
Ihr Vorteil:
Schnelle Sichtbarkeit: erste Resultate in Wochen, nicht in Monaten
Geringes Risiko: Pilot-orientiert, klarer Scope, vorhandene IT nutzen
Change mitgedacht: Rollen, Schulung, Governance – ohne „IT-Overkill“
Erfolgsvoraussetzungen (die 5 häufigsten Stolpersteine vermeiden)
Business first, Daten second: Starten Sie dort, wo Geld und Zeit verloren gehen – Daten reichen oft schon aus.
„Crystal Box“ statt Black Box: Entscheidungen werden nachvollziehbar (KPIs & Regeln sichtbar).
Team & Change: AV, Produktion, QS, Dispo gemeinsam – Rollen und Schulung klären.
IT pragmatisch: Erst pilotieren, dann skalieren (Cloud/On-Prem egal – Hauptsache schnell nutzbar).
Messen & steuern: Vorher KPIs festlegen (DLZ, WIP, FPY, Termintreue, Materialquote) und monatlich reviewen.
Häufige Fragen (kurz & ehrlich)
„Brauchen wir erst ein Data Lake/IIoT-Projekt?“ Nein. Viele Quick-Wins funktionieren mit heutigen ERP-/MES-Daten + einfachen Schnittstellen.
„Wie entlastet KI meine Leute wirklich?“ Indem Routinearbeit (Erfassen, Prüfen, Dokumentieren) automatisiert wird – Teams kümmern sich um Ausnahmen und Verbesserungen.
„Wie sichern wir Qualität & Compliance?“ Mit klaren Regeln, Audit-Trails, Freigabestufen und menschlicher Kontrolle – Mensch in der Schleife.
„Wie schnell sehen wir Ergebnisse?“ Typisch: 8–12 Wochen Pilotlaufzeit bis zu messbaren Verbesserungen auf der Linie bzw. im Prozess.
Ihre nächsten 2 Schritte
Kostenfreies Erstgespräch (30 Min.) – wir prüfen gemeinsam Potenziale in Ihrer Fabrik.
KI-Quick-Assessment – Top-3 Use-Cases mit Business Case, Pilotplan und klaren KPIs.
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