Bitkom dokumentiert KI-Einsatz in der Industrie: Boehringer Ingelheim setzt mit dem System TOXPR maschinelles Lernen ein, um die akute orale Toxizität neuer Wirkstoffe ohne Tierversuche vorherzusagen und so Arbeitsschutzmaßnahmen schneller und kostengünstiger festzulegen. Für kleine und mittlere Unternehmen zeigt dieses Praxisbeispiel aus der Bitkom-Initiative “Industrial AI”, dass KI-gestützte Systeme konkrete Prozesskosten senken, Durchlaufzeiten verkürzen und regulatorische Anforderungen effizienter erfüllen können. Der Transfer solcher Anwendungsfälle in den Mittelstand bleibt eine zentrale Herausforderung für den Industriestandort Deutschland.

KI-Transfer in die Industrie: Was Bitkom-Praxisbeispiele für KMU bedeuten

Maschinelles Lernen hält in deutschen Industrieunternehmen Einzug, wie konkrete Use Cases aus dem Bitkom-Programm “Industrial AI” zeigen. Eines der dokumentierten Beispiele stammt aus der pharmazeutischen Forschung und verdeutlicht, wie KI-gestützte Systeme auch für kleinere Unternehmen entlang der Lieferkette relevant werden können.

Leitfakt: KI ersetzt Tierversuche in der Toxikologie

Boehringer Ingelheim hat laut Bitkom eine KI-Lösung namens TOXPR entwickelt, die Gefahrenklassen von Wirkstoffkandidaten automatisch vorhersagt. Das System analysiert chemische Strukturen mithilfe von maschinellem Lernen und leitet daraus die akute orale Toxizität neuer Substanzen ab. Damit entfällt die Notwendigkeit klassischer Tierversuche für diesen Bewertungsschritt. Das System folgt den sogenannten 3R-Prinzipien (“Replace, Reduce, Refine”), die auf eine Reduktion und den Ersatz von Tierversuchen in der Forschung abzielen.

Der Fall steht exemplarisch für einen breiteren Trend: Industrielle KI-Anwendungen entstehen zunehmend nicht im Labor, sondern direkt in operativen Prozessen mit konkretem Kosten- und Zeitdruck.

Praktische Implikationen für Unternehmen

1. Prozesse mit Bewertungscharakter sind frühe KI-Kandidaten TOXPR zeigt, dass Prozesse, bei denen Substanzen, Materialien oder Teile nach festen Kriterien klassifiziert werden müssen, gut für den KI-Einsatz geeignet sind. Für KMU in der Zulieferer- oder Chemieindustrie bedeutet das: Überall dort, wo heute manuelle Einschätzungen auf Basis von Erfahrungswissen erfolgen, lohnt sich eine Prüfung, ob Trainingsdaten vorhanden sind.

2. Ethische und regulatorische Anforderungen können KI-Einführung beschleunigen Im Fall TOXPR war es gerade der regulatorische und ethische Druck rund um Tierversuche, der den KI-Einsatz vorangetrieben hat. Unternehmen sollten prüfen, ob ähnliche Treiber in ihrer Branche existieren, etwa durch Nachhaltigkeitsvorschriften oder Dokumentationspflichten.

3. Bitkom-Plattformen bieten strukturierten Einstieg Die Bitkom-Initiative “Industrial AI” bündelt Use Cases aus Produktion, Logistik und Infrastruktur. Für KMU ohne eigene KI-Abteilung bieten solche Branchenplattformen einen niedrigschwelligen Einstieg, um den Reifegrad eigener Prozesse einzuschätzen und Transfermöglichkeiten zu identifizieren.

4. MINT-Fachkräfte bleiben strukturelle Voraussetzung Laut Bitkom sind Innovationen im MINT-Bereich eine Grundvoraussetzung für einen wettbewerbsfähigen Wirtschafts- und Forschungsstandort. Für Unternehmen, die KI-Projekte intern skalieren wollen, bleibt der Zugang zu qualifiziertem Personal eine zentrale Herausforderung, die nicht allein durch Technologiebeschaffung gelöst werden kann.

Weiterführende Themen auf ecompanion.ai:

• KI in der Produktion: Anwendungsfelder und Einstiegspunkte
• Maschinelles Lernen für KMU: Wo anfangen?
• Regulatorik und KI: Was Unternehmen jetzt wissen müssen

Quellen

• Industrial AI: The Future of Manufacturing | Bitkom e. V.
• Startup Wahlprüfsteine zur Wahl in Rheinland-Pfalz | Bitkom e. V.

Häufige Fragen

Was versteht man unter KI-Technologietransfer von Fraunhofer-Instituten in KMU?

Fraunhofer-Institute arbeiten im Bereich Industrial AI daran, praxiserprobte KI-Lösungen aus der angewandten Forschung in mittelständische Unternehmen zu übertragen. Ziel ist es, KMU den Zugang zu KI-Anwendungen in Produktion, Logistik und Infrastruktur zu ermöglichen, ohne dass diese eigene Grundlagenforschung betreiben müssen. Bitkom ordnet diesen Technologietransfer als wesentlichen Baustein für die Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Industriestandorts ein.

Welche konkreten Anwendungsfelder deckt Industrial AI laut Bitkom im produzierenden Gewerbe ab?

Laut Bitkom gliedert sich Industrial AI in drei zentrale Bereiche: Produktion, Logistik und Infrastruktur. In der Produktion geht es etwa um Qualitätssicherung und Prozessoptimierung, in der Logistik um Steuerung von Lieferketten, und im Infrastrukturbereich um Predictive Maintenance sowie den Betrieb kritischer Anlagen. KMU können in jedem dieser Segmente auf transferfähige KI-Module zurückgreifen.

Was zeigt das Praxisbeispiel TOXPR von Boehringer Ingelheim über den Nutzen von Industrial AI?

TOXPR ist eine KI-basierte Lösung, die Boehringer Ingelheim entwickelt hat, um die akute orale Toxizität neuer Wirkstoffkandidaten mittels maschinellen Lernens vorherzusagen. Das System analysiert chemische Strukturen und ersetzt damit bislang notwendige Tierversuche bei der toxikologischen Bewertung. Es setzt die sogenannten 3R-Prinzipien um: Replace, Reduce, Refine. Das Beispiel zeigt, dass KI-gestützte Vorhersagemodelle Kosten senken, Laufzeiten verkürzen und ethische Anforderungen erfüllen können, was auch für forschungsnahe KMU im Pharma- und Chemieumfeld relevant ist.

Welche Voraussetzungen müssen KMU erfüllen, um von KI-Transferprojekten zu profitieren?

Laut Bitkom sind für einen erfolgreichen KI-Transfer vor allem digitale Infrastruktur und der Zugang zu relevanten Unternehmensdaten entscheidend. KMU müssen keine eigene KI-Forschungskapazität aufbauen, sollten aber interne Prozesse soweit dokumentiert haben, dass externe KI-Lösungen angepasst und integriert werden können. Die Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Forschungspartnern und die Qualifikation von Mitarbeitenden gelten als weitere Schlüsselfaktoren.

Wie bewertet Bitkom den Stand des KI-Transfers in die deutsche Industrie insgesamt?

Bitkom sieht in Industrial AI einen zentralen Hebel für die Zukunftsfähigkeit des deutschen Wirtschafts- und Forschungsstandorts. Gleichzeitig betont der Verband, dass Innovationen im MINT-Bereich unerlässlich sind, um diesen Transfer langfristig mit qualifiziertem Fachpersonal zu unterstützen. Der Fokus liegt auf konkreten Use Cases in Produktion, Logistik und Infrastruktur, die zeigen sollen, dass KI-Einsatz im industriellen Umfeld bereits heute messbare Ergebnisse liefert.