Künstliche Intelligenz ist in der Elektronikfertigung kein Zukunftsthema mehr. Gleichzeitig steht die Branche noch relativ am Anfang ihrer Entwicklung: Während einige Unternehmen bereits konkrete KI-Anwendungen einsetzen, beschäftigen sich andere gerade erst mit der Frage, wo KI in ihrer Fertigung einen sinnvollen Mehrwert schaffen kann.
Aus unserer Sicht ist genau jetzt ein interessanter Zeitpunkt für diese Diskussion. Bei PAILOT beschäftigen wir uns täglich mit zwei Themen, die dabei zusammenkommen: den besonderen Anforderungen der Elektronikfertigung und dem Einsatz von KI in industriellen Prozessen. Deshalb wollen wir einen Blick auf den aktuellen Stand werfen: Wie weit ist KI in der Elektronikfertigung tatsächlich? Welche Anwendungen gibt es bereits? Welche Voraussetzungen braucht es? Und wie können Unternehmen herausfinden, wo sich der Einstieg für sie lohnt?
Die Elektronikfertigung ist ein besonders interessantes Feld für KI
Elektronikfertiger stehen vor Herausforderungen, die sich nicht einfach unter dem allgemeinen Begriff „steigende Produktionskomplexität“ zusammenfassen lassen. Elektronische Baugruppen werden kleiner und komplexer, während gleichzeitig hohe Anforderungen an Qualität und Prozesssicherheit bestehen.
Die Messe Stuttgart nennt unter anderem Miniaturisierung, steigende Komplexität, Fachkräftemangel und den Bedarf an resilienteren Produktionsstrukturen als zentrale Herausforderungen der Elektronikfertigung. Forschung und Industrie beschäftigen sich deshalb intensiv mit Automatisierung, Digitalisierung und KI-basierten Verfahren. (Messe Stuttgart/EFX) Hinzu kommen die Besonderheiten der Fertigung selbst: SMT-Linien, unterschiedliche Rüstzustände, Prüf- und Inspektionsprozesse sowie eine Vielzahl unterschiedlicher Baugruppen erzeugen zahlreiche Datenpunkte und mögliche Optimierungsfelder. Genau diese Kombination ist für KI interessant: Es gibt komplexe Prozesse, wiederkehrende Entscheidungen und große Mengen an Produktionsdaten – und damit zahlreiche potenzielle Anwendungsfälle.
Die Frage ist also weniger, ob KI für die Elektronikfertigung relevant werden kann. Interessanter ist, wo die Branche heute tatsächlich steht.
Wo steht KI in der Elektronikfertigung heute?
Eine Studie von SmartRep und Xplain Data liefert dazu einen Einblick in Unternehmen der DACH-Region. Rund 35 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI oder Analytics bereits produktiv oder im Rahmen von Pilotprojekten ein. Gleichzeitig planen mehr als 70 Prozent, in den kommenden ein bis zwei Jahren in KI und Digitalisierung zu investieren. (SmartRep/Xplain Data)
Auch der Blick auf die deutsche Industrie insgesamt zeigt eine deutliche Bewegung. In der Bitkom-Studie 2025 sagen 82 Prozent der befragten Industrieunternehmen, dass KI künftig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie sein wird. Gleichzeitig geben nur 24 Prozent an, dass es ihnen bereits gut gelingt, die Potenziale von KI für das eigene Unternehmen nutzbar zu machen. (Bitkom, Industrie 4.0, 2025) Genau diese Lücke ist interessant: Das Potenzial von KI wird längst erkannt – die praktische Umsetzung ist vielerorts noch nicht selbstverständlich.
Für Elektronikfertiger, die bisher noch keine oder nur wenige Erfahrungen mit KI gesammelt haben, ist das eine wichtige Erkenntnis: Der Markt ist noch nicht davongezogen. Aber die Phase, in der Unternehmen ihre Einsatzfelder definieren, Erfahrungen sammeln und konkrete Anwendungen umsetzen, hat bereits begonnen. Es geht deshalb nicht darum, möglichst schnell „irgendetwas mit KI“ umzusetzen. Viel wichtiger ist die Frage: Wo kann KI in der eigenen Fertigung ein konkretes Problem lösen?
Was machen andere Elektronikfertiger bereits mit KI?
KI wird in der Elektronikfertigung heute bereits für konkrete Aufgaben eingesetzt. Besonders sichtbar ist das in drei Bereichen:
Qualitätskontrolle:
Ein etabliertes Einsatzfeld ist die automatisierte optische Inspektion (AOI). Das Fraunhofer IPA, OPTIMUM Data Management Solutions und weitere Anbieter haben beispielsweise Machine-Learning-Verfahren entwickelt, das bei der Prüfung bestückter Leiterplatten tatsächliche Fehler von sogenannten Pseudofehlern unterscheiden kann. Dadurch lässt sich der Aufwand für manuelle Nachkontrollen reduzieren. (Fraunhofer IPA)
Fehler- und Ursachenanalyse:
KI kann außerdem helfen, nicht nur Fehler zu erkennen, sondern deren Entstehung nachzuvollziehen. Das Fraunhofer IZM untersucht dafür die gemeinsame Auswertung von Daten aus der Lötpasteninspektion (SPI) und der automatisierten optischen Inspektion (AOI). So sollen Zusammenhänge zwischen Prozessschritten und später auftretenden Defekten erkannt werden. (Fraunhofer IZM)
Prozessoptimierung:
Auch während der laufenden SMT-Fertigung kommen datenbasierte Systeme zum Einsatz. ASMPT beschreibt beispielsweise Lösungen, die Daten aus Druck-, Bestück- und Inspektionsprozessen zusammenführen. Auf dieser Basis können Prozessparameter angepasst, wiederkehrende Probleme identifiziert oder Optimierungspotenziale innerhalb einer SMT-Linie erkannt werden. (ASMPT)
Die Beispiele zeigen: KI ist in der Elektronikfertigung bereits praktisch einsetzbar – allerdings nicht als universelle Lösung, sondern für konkrete Herausforderungen innerhalb der Fertigung.
Was braucht es, um mit KI in der Elektronikfertigung zu starten?
Wer KI in der Elektronikfertigung einsetzen möchte, braucht nicht sofort eine umfassende KI-Strategie oder eine vollständig aufbereitete Datenlandschaft. Entscheidend ist zunächst, einen konkreten Anwendungsfall zu identifizieren und die dafür notwendigen Voraussetzungen zu prüfen.
Daten spielen dabei eine wichtige Rolle. Mehr als 80 Prozent der von SmartRep und Xplain Data befragten Unternehmen erfassen bereits Qualitäts-, Inspektions- und Maschinendaten. Gleichzeitig bewerten nur 14 Prozent ihre eigene Datenqualität als hoch. (SmartRep/Xplain Data) Das bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen zunächst sämtliche Daten bereinigen müssen, bevor sie mit KI starten können. Welche Daten benötigt werden und welche Qualität sie haben müssen, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab.
Gleichzeitig zeigen die Bitkom-Zahlen, dass die Herausforderung nicht allein in der Datenbasis liegt. 42 Prozent der befragten Industrieunternehmen geben an, dass ihnen die Expertise fehlt, KI in ihre Prozesse einzubinden. 50 Prozent warten beim KI-Einsatz zunächst ab, welche Erfahrungen andere Unternehmen machen. (Bitkom, Industrie 4.0, 2025) Damit wird deutlich: Für viele Unternehmen geht es nicht mehr um die Frage, ob KI grundsätzlich relevant ist, sondern darum, wie der Schritt von der Möglichkeit zur konkreten Anwendung gelingt.
Für den Einstieg helfen deshalb drei Fragen:
1. Welches Problem möchten wir lösen?
Wo entstehen beispielsweise hoher manueller Aufwand, Qualitätsprobleme, ineffiziente Abläufe oder komplexe Entscheidungen?
2. Welche Voraussetzungen braucht der Anwendungsfall?
Welche Maschinen-, Qualitäts-, Auftrags- oder Prozessdaten werden benötigt? Sind sie verfügbar und ausreichend nutzbar? Und wo muss die Datenqualität gezielt verbessert werden?
3. Welchen messbaren Nutzen erwarten wir?
Der Erfolg sollte nicht daran gemessen werden, ob KI eingesetzt wird, sondern beispielsweise an weniger Ausschuss, geringerem Zeitaufwand oder einer höheren Termintreue.
Der Ausgangspunkt sollte also nicht die Frage „Wo können wir KI einsetzen?“ sein, sondern: „Welches Problem möchten wir lösen – und was brauchen wir dafür?“
Produktionsplanung ist einer dieser Anwendungsfälle
Je nach Ausgangslage kann die Antwort darauf sehr unterschiedlich ausfallen. Ein möglicher Anwendungsfall ist die Produktionsplanung – und damit ein Bereich, mit dem wir uns bei PAILOT intensiv beschäftigen.
Gerade in der Elektronikfertigung entstehen hier anspruchsvolle Optimierungsprobleme: Aufträge müssen auf verfügbare Ressourcen verteilt, Rüstvorgänge berücksichtigt, Materialverfügbarkeiten geprüft und Liefertermine eingehalten werden. Ändert sich eine Bedingung, kann sich das auf zahlreiche weitere Aufträge auswirken. Dass KI in diesem Bereich zunehmend relevant wird, zeigt auch die aktuelle Bitkom-Studie 2026: 40 Prozent der befragten Industrieunternehmen setzen KI im Bereich intelligente Steuerung und Planung bereits ein, weitere 38 Prozent planen den Einsatz. (Bitkom, Industrie 4.0, 2026)
Ein APS-System (Advanced Planning and Scheduling) kann Planerinnen und Planer dabei unterstützen, solche Abhängigkeiten gleichzeitig zu berücksichtigen und Produktionspläne zu optimieren. Für uns ist das ein gutes Beispiel dafür, wie KI im industriellen Umfeld eingesetzt werden sollte: nicht, weil ein Unternehmen „KI einsetzen“ möchte, sondern weil ein konkretes, komplexes Problem besser gelöst werden soll. Wir setzen deshalb intelligente Optimierungsverfahren dort ein, wo täglich operative Produktionsentscheidungen getroffen werden. Der Mensch bleibt dabei Teil des Planungsprozesses. Die Technologie unterstützt ihn dabei, eine große Anzahl an Restriktionen und möglichen Planungsvarianten zu berücksichtigen.
Produktionsplanung ist damit ein möglicher KI-Anwendungsfall in der Elektronikfertigung – neben Qualitätsprüfung, Prozessanalyse und weiteren Einsatzfeldern.
KI beginnt nicht mit der Technologie
KI bietet der Elektronikfertigung bereits heute konkrete Möglichkeiten – und die Entwicklung nimmt weiter Fahrt auf. Entscheidend ist dabei nicht, möglichst viele KI-Anwendungen einzuführen oder jedem neuen Trend zu folgen. Aus unserer Erfahrung mit KI und Elektronikfertigung ist ein anderer Ansatz erfolgversprechender: Zuerst kommt das Problem, dann die Technologie.
Ob Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung oder Produktionsplanung: Unternehmen sollten dort ansetzen, wo heute konkreter Verbesserungsbedarf besteht, und anschließend prüfen, wie KI bei der Lösung unterstützen kann. Wer so vorgeht, muss nicht auf den perfekten Zeitpunkt für KI warten. Er kann dort anfangen, wo der größte Mehrwert für die eigene Fertigung entsteht.
Quellen:
ASMPT (o. J.): WORKS Optimization – Intelligente Prozessoptimierung entlang der gesamten SMT-Linie.
https://smt.asmpt.com/de/produkte/software-solutions/works/works-optimization/
Bitkom e. V. (2025): Industrie 4.0. Bitkom-Studie 2025. Berlin: Bitkom e. V. DOI: 10.64022/2025-industrie-4-0.
https://www.bitkom.org/sites/main/files/2025-09/bitkom-studienbericht-industrie40.pdf
Bitkom e. V. (2026): Industrie 4.0: Wie digital ist Deutschlands Industrie? Berlin: Bitkom e. V., 14. April 2026. DOI: 10.64022/2026-industrie-4.0.
https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Industrie-40-Wie-digital-ist-Deutschlands-Industrie
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA (o. J.): Automatische optische Inspektion (AOI) mit maschinellem Lernen. Fraunhofer IPA, Stuttgart.
https://www.ipa.fraunhofer.de/de/referenzprojekte/AOI.html
Landesmesse Stuttgart GmbH & Co. KG (o. J.): In the spotlight: Future trends in electronics manufacturing. EFX – Expo for Electronics Manufacturing.
https://www.messe-stuttgart.de/efx/en/fair/future-trends/
Shousha, K.; Arnhold, K.; Roth, L. (2026): SMD-Bestückung mit KI: Optimierte SPI-/AOI-Workflows für höhere Fertigungsqualität. RealIZM, Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM, 19. März 2026.
https://blog.izm.fraunhofer.de/de/smd-inspektion-mit-ki/
Xplain Data GmbH & SmartRep GmbH (2026): Ergebnisse: Umfrage KI & Digitalisierung in der Elektronikfertigung.Auswertungsbericht zur Befragung von Beschäftigten verschiedener Unternehmen der Elektronikproduktion, durchgeführt im Dezember 2025. Xplain Data GmbH & SmartRep GmbH.
https://xplain-data.de/wp-content/uploads/2026/01/AUSWERTUNGSBERICHT-Umfrage-KI-in-der-Elektronikproduktion-2.pdf
