7.10.2025 – 4. Workshop Future Skills & KI

Am 7. Oktober fand das 4. Webinar zu Future Skills & KI im Themenschwerpunkt Arbeit 5.0 statt, das im Rahmen des  Interreg AT-SK Projektes „Twin City Future Innovation Manufacturing Hub“ von der Plattform Industrie 4.0 organisiert wird.

Roman Kern, Chief Scientific Officer bei Know Center Research GmbH und Assoc. Prof. an der TU Graz, hielt den ersten Vortrag zu Agentic AI und gab Einblicke in seinen Forschungsbereich.  Moderne KI-Technologien wie LLMs, generative AI und ähnliche Technologien wie Visual Transformers können bereits gut eingesetzt werden, sie verstehen Sprache, analysieren Bilder und können einfache Schlüsse ziehen, generieren selbst Bilder und Texte. Damit eröffnen sich neue Anwendungsmöglichkeiten in Suche, Dokumentenverständnis, Wissensmanagement und können die Qualität und Produktivität erhöhen. Trotz der Fortschritte bleiben Herausforderungen: KI erfindet Fakten (Halluzinationen), bei veralteten Trainingsdaten entstehen Knowledge Gaps. Es gibt mit Bias systematische Verzerrungen und Fehler, oder es wird auf eine Frage immer unterschiedlich geantwortet.

Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die eigenständig Aufgaben erledigen, Entscheidungen treffen und Abläufe steuern – mit dem Ziel, Menschen zu unterstützen und die Produktivität zu steigern. Im Gegensatz zu Agentic AI sind heute AI Agents vor allem unterstützende Systeme, die Workflows automatisieren und im Hintergrund arbeiten. Als ein Praxisbeispiel für KI kann die Unterstützung bei Dienstreiseprozessen genannt werden. Die KI prüft Bordkarten oder Belege automatisch und steigert Effizienz, ohne vollständig zu automatisieren.

Die Vision von Agentic AI, dass mehrere Agenten komplexe Aufgaben autonom lösen, ist noch nicht in der Praxis gänzlich möglich und ist Gegenstand der Forschung. In einem neuen Forschungsprojekt zu AI, einem Komet Modul, das ab 2026 startet, wird das Know Center zu Agentic AI weiter forschen, und sich beispielsweise damit beschäftigen, wie AI untereinander und mit Menschen agieren kann. Agentic AI ist heute unterstützend, nicht autonom. Der Mensch bleibt unverzichtbar und ein verantwortungsvoller Einsatz ist entscheidend.

Der zweite Input von Matthias Hayek, Gruppenleiter für Montageplanung und Assistenzsysteme bei Fraunhofer Austria Research, widmete sich dem KI-Mobil. Dieses Projekt macht Künstliche Intelligenz praxisnah erlebbar, zeigt konkrete Einsatzmöglichkeiten und stärkt die Kompetenzen der Mitarbeitenden im Umgang mit neuen Technologien. Mit dem KI-Mobil kommt KI direkt in die österreichische Prozess- und Fertigungsindustrie. Als mobile Innovationsplattform bringt es Demonstratoren und Workshops unmittelbar in die Unternehmen, wo reale KI-Anwendungen vorgestellt werden, etwa in den Bereichen Qualitätskontrolle, Produktionsplanung oder Einkaufsoptimierung, und gemeinsam neue Ideen entwickelt werden. Ziel des Projekts ist es, KI verständlich und greifbar zu machen, praktische Einsatzfelder aufzuzeigen und Unternehmen bei technischen, organisatorischen und rechtlichen Fragen zu begleiten. Beispiele aus der Praxis reichen von KI-gestützter Qualitätskontrolle mit minimalem Trainingsaufwand über Chatbots für Unternehmensdaten und sensorbasierte Produktionsplanung bis hin zu Sprachmodellen für Sicherheits- und Trainingseinsätze. Im Fokus stehen zudem Future Skills wie Prompt Engineering, Human-in-the-Loop und agiles Projektmanagement für KI-Prozesse.

Anmeldung und weitere Informationen zum KI-Mobil finden Sie: HIER

Den abschließenden Input hielt Daniela Rodriguez Ulloa, Enterprise Solutions Manager bei Hutchison Drei Austria, die die Entwicklung des ersten KI-gestützten B2B-Voice-Produkts vorstellte. Hintergrund des Projekts ist der neue EU AI Act, der die Anforderungen an Unternehmen grundlegend verändert. KI-Kompetenz muss künftig in allen Unternehmensbereichen, von Technik bis Legal & Compliance, fest verankert sein. Ziel war daher die Entwicklung eines Voice-Systems, das eigenständig betrieben und flexibel weiterentwickelt werden kann. Das Projekt stärkte nicht nur die technologische Kompetenz bei Drei, sondern förderte auch die bereichsübergreifende und agile Zusammenarbeit, mit einem klaren Fokus auf kontinuierliches Lernen. Die wichtigsten Erkenntnisse waren: KI betrifft alle Teams, weshalb ein unternehmensweites Verständnis notwendig ist; Compliance by Design stellt sicher, dass Datenschutz und Transparenz von Beginn an berücksichtigt werden; und Agilität sowie Lernkultur sind entscheidend, da erfolgreiche KI-Projekte von Experimentierfreude und interdisziplinärer Zusammenarbeit leben. In Zukunft wird entscheidend sein, dass Technologie-, Business- und Legal-Teams noch enger zusammenarbeiten. Denn wer bereit ist zu lernen und Verantwortung zu übernehmen, wird im KI-Zeitalter den Unterschied machen.

12.11.2025 – 5. Workshop Future Skills & KI

Am 12. November fand das 5. Webinar zu Future Skills & KI im Themenschwerpunkt Arbeit 5.0 statt, das im Rahmen des  Interreg AT-SK Projektes „Twin City Future Innovation Manufacturing Hub“ von der Plattform Industrie 4.0 organisiert wird.

Vortragende waren:

• Benjamin Schwärzler, CEO, Workheld GmbH
• Philipp Bousa, Vice President CIO & Digital Office, OMV Group
• Markus Wagner, FH St. Pölten, Leiter Josef Ressel Zentrum – Industrial Data Lab

Input Benjamin Schwärzler, CEO Workheld GmbH – Use Case: Schweizer Post

Workheld, ein Wiener Softwareunternehmen mit Fokus auf Produktions- und Instandhaltungsprozesse, hat gemeinsam mit der Schweizer Post einen KI-gestützten Use Case zur nachhaltigen Sicherung von Fachwissen realisiert. Ausgangspunkt war die zentrale Herausforderung, dass erfahrene Instandhaltungsexperten für die Sortieranlagen in den kommenden Jahren in Pension gehen, ihr Know-how jedoch essenziell für den durchgängigen 24/7-Betrieb der Anlagen ist.

In Zusammenarbeit mit der Schweizer Post wurde eine KI-Lösung entwickelt, die dieses unternehmensspezifische Expertenwissen digital abbildet und rund 300 Instandhaltungstechniker jederzeit unterstützt. Dafür wurden bestehende Datenquellen wie Störungsprotokolle der Expertenhotline, SAP-Daten, historische Instandhaltungsaufträge sowie Herstellerdokumentationen strukturiert aufbereitet, miteinander verknüpft und in einem Wissensgraphen zusammengeführt.

Das Ergebnis ist ein digitaler Second-Level-Support, der kritisches Know-how langfristig sichert, Techniker direkt im Arbeitsprozess unterstützt und die hohe Anlagenverfügbarkeit der Schweizer Post auch künftig gewährleistet. Ein weiterer Aspekt ist die Mehrsprachigkeit der Lösung: Im Endausbau steht die KI auf Deutsch, Französisch und Italienisch zur Verfügung. Damit trägt sie der Dreisprachigkeit der Schweiz Rechnung und macht Dokumentationen sowie Fachwissen unabhängig von der Ursprungssprache für alle Mitarbeitenden zugänglich.

Input Philipp Bousa, Vice President CIO & Digital Office, OMV Group

Der Vortrag gab Einblicke in den strukturierten Aufbau und Einsatz von GenAI bei der OMV über die vergangenen zweieinhalb Jahre. Ziel des Ansatzes war es, zunächst breit einsetzbare und standardisierte KI-Use Cases zu entwickeln und diese schrittweise zu hochspezialisierten, wirkungsvollen Anwendungen weiterzuentwickeln.

Grundlage dafür bildet ein klar definierter Governance- und Framework-Ansatz mit Fokus auf Responsible AI, Informationssicherheit, Data Governance, Technologiepartnerschaften und Plattformstrategie. Erste Use Cases wie ein Inhouse-GPT oder Sentiment-Analysen zur mehrsprachigen Auswertung von IT- und Mitarbeiterfeedback konnten rasch umgesetzt und erfolgreich auf weitere Bereiche wie HR oder Retail skaliert werden.

Parallel investierte die OMV gezielt in Empowerment: Trainings, Workshops, Prompting-Schulungen sowie Show-&-Tell-Formate befähigten die Fachbereiche, eigene KI-Ideen zu entwickeln und GenAI sinnvoll im Arbeitsalltag einzusetzen.

Heute arbeitet die OMV mit wiederverwendbaren GenAI-Building-Blocks – etwa für Übersetzung, Dokumentenanalyse, RAG oder Summarization – die über einen zentralen AI-Hub bereitgestellt werden. Dieser modulare Ansatz ermöglicht es, zunehmend komplexe Use Cases bis hin zu Agentic AI-Lösungen umzusetzen und so nachhaltig Mehrwert für das gesamte Unternehmen zu schaffen.

Input Markus Wagner, Leiter Josef Ressel Zentrum – Industrial Data Lab, FH St. Pölten

Das Josef Ressel Zentrum „Knowledge Visual Analytics for Industrial Manufacturing Data“ entwickelt Lösungen, um Expert:innenwissen in der Industrie zu erhalten, große Datenmengen effizient zu nutzen und die kognitive Überlastung von Mitarbeitenden zu reduzieren. Ziel ist es, Produktionsprozesse zu optimieren, Rüstzeiten zu verkürzen und die Qualitätssicherung zu unterstützen.

Der Ansatz basiert auf visuelle Analysemethoden (Knowledge-Assisted Visual Analytics): Expert:innenwissen wird digitalisiert, in Knowledge Graphen überführt und mit kausalen Modellen kombiniert, sodass Probleme in Maschinen oder Prozessen gezielt analysiert werden können. Ein zentraler Bestandteil ist der Human-in-the-Loop, der Wissen validiert und rückspeist, um Fehler im Modell zu vermeiden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sollen es ermöglichen, Planungs- und Fertigungsprozessen zu optimieren und eine bessere Produktqualität zu erreichen.

Drei zentrale Use Cases wurden vorgestellt:

1. Optimierung von Maschineneinstellungen
2. Sales and Operations Planning
3. Root Cause Analyse (Fehlerursachenerkennung)

Zusätzlich werden Prototypen für Visual Analytics in Produktion, Materialfluss und Logistik entwickelt, die KI-gestützte Analysen, Chatbot-Interaktion und Priorisierung nach wirtschaftlicher Relevanz ermöglichen. Ziel ist, industrielle Prozesse effizienter zu machen, Wissen zu sichern und die Lösungen branchenübergreifend als Guidelines verfügbar zu machen.