Wege zum erfolgreichen Insourcing durch KI-gestützte Kompetenzentwicklung

Insourcing gewinnt als Strategie zur Stärkung der Resilienz von Industrieunternehmen zunehmend an Bedeutung. Die Rückverlagerung von Wertschöpfungs- und Geschäftsprozessen verspricht mehr Kontrolle, Flexibilität und Kompeten- zaufbau, stellt jedoch insbesondere kleine und mittlere Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Das Verbundprojekt KI2Insource untersucht, wie Unternehmen durch arbeitswissenschaftliche Methoden und KI-gestützte Kompetenzentwicklungsmaßnahmen bei der Planung und Umsetzung von Insourcing-Vorhaben unterstützt werden können. Der Beitrag stellt das Projekt sowie vier betriebliche Anwendungsfälle vor und zeigt auf, wie daraus übertragbare Lösungen mit Modellcharakter für den Mittelstand entwickelt werden sollen.

Industrieunternehmen versuchen zunehmend, ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen und Abhängigkeiten in Wertschöpfungsketten sowie schwankender Auslastung durch organisationale Resilienz und stabilere Kapazitäten zu stärken. Ein zentraler Ansatz ist dabei das Insourcing: die unternehmensinterne Ausführung von Aufgaben oder Tätigkeiten mit eigenen Ressourcen und Mitarbeitenden innerhalb der Organisation statt einer Auslagerung (Outsourcing) an externe Unternehmen.¹ Aktuelle Befragungsdaten deuten auf eine zunehmende Präferenz für das Insourcing hin. So haben im Herbst 2022 24 % der 314 in einer Telefon- befragung interviewten deutschen Industriebetriebe Leistungsumfänge zur Bewältigung von Lieferkettenproblemen in das eigene Unternehmen zurückverlagert, während lediglich rund 15 % ihre Outsourcing-Aktivitäten ausgeweitet haben.² Auch die Ergebnisse des IfM Bonn bestätigen diese Entwicklung: Rund 30 % der 1.184 befragten Unternehmen des Verarbeitenden Gewerbes planen oder realisieren einen Ausbau der Eigenproduktion bzw. Eigenleistung, wohingegen nur etwa 18 % eine stärkere Fremdbeschaffung von Vorleistungen in Betracht ziehen.³

Die Gründe für Insourcing sind vielfältig und umfassen sowohl operative als auch strategische Motive. Zu den wichtigsten Beweggründen zählen: ^{1 4 – 6}

• Rückgewinnung der Kontrolle über zuvor ausgelagerte Prozesse, insbesondere zur Verbesserung der Produkt- und Prozessqualität, zur Reduzierung von Abhängigkeiten von externen Dienstleistern und Lieferanten, zur Verringerung von Beschaffungs- und Versorgungsrisiken sowie zur Senkung steigender Fremdbezugskosten.
• Bessere Auslastung vorhandener Kapazitäten und Nutzung ungenutzter Ressourcen an heimischen Standorten.
• Erhöhung der Flexibilität bei der Anpassung von Produktions- und Geschäftsprozessen an veränderte Markt- und Kundenanforderungen.
• Reduzierung von Transport- und Logistikkosten durch kürzere Wertschöpfungs- und Lieferketten.
• Bewältigung regulatorischer und geopolitischer Herausforderungen, beispielsweise infolge verschärfter Vorschriften, Handelskonflikte oder internationaler Krisen.
• Aufbau und Sicherung unternehmensinterner Kompetenzen sowie die Entwicklung strategisch wichtiger Fähigkeiten innerhalb des Unternehmens.
• Stärkung des Unternehmensstandorts sowie Förderung der Motivation, Identifikation und Bindung der Mitarbeitenden durch eine höhere interne Wertschöpfung.

Doch insbesondere produzierenden kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) in Deutschland fehlen für eine solche strategische Rückverlagerung von Unternehmensprozessen häufig sowohl die Kompetenzen zur eigenständigen Umsetzung komplexer Insourcing-Projekte als auch das erforderliche Know-how und Prozesswissen zur Durchführung zuvor ausgelagerter Fertigungs- und Geschäftsprozesse. Das Institut für Lernen und Innovation in Netzwerken (ILIN) der Hochschule Karlsruhe (HKA) erforscht im Verbundprojekt KI2Insource gemeinsam mit Partnern aus Forschung, Technologie und Anwendung, wie diese Kompetenzentwicklung unter anderem mithilfe von KI-gestützten Tools unterstützt werden kann.

Vier beispielhafte Anwendungsfälle für das strategische Insourcing

Im Projekt KI2Insource werden in vier deutschen mittel- ständischen Unternehmen konkrete Insourcing-Projekte begleitet. Ziel ist die Entwicklung von Lösungen mit Modellcharakter, die sich auf andere Unternehmen übertragen lassen. Dafür werden praxisnahe Vorgehensmodelle und niederschwellige Tools entwickelt. Nachfolgend stellen wir die Anwendungsfälle der beteiligten Unternehmen vor.

Use-case „Polsterfertigung“, Insourcing der Arbeitsvorbereitung und der Fertigung: Ein Möbelhersteller möchte die Fertigung individuell konfigurierbarer Sofas stärker ins eigene Unternehmen verlagern. Dazu werden bislang manuelle und stark wissensbasierte Zuschnittprozesse digitalisiert und automatisiert. Ein daten- und KI-gestütztes System nutzt CAD-Daten sowie Materialeigenschaften, um Zuschnitte automatisch zu erzeugen. Dadurch wird Expertenwissen breiter verfügbar gemacht und die Skalierbarkeit der Produktion verbessert.

Use-case „Elektromotoren-Montage“, Insourcing der Komponentenfertigung und -montage: Ein Landmaschi- nenhersteller verlagert die Montage eines bislang extern bezogenen Elektromotors ins eigene Werk. Da die Fertigung mechatronischer Komponenten hohe Anforderungen an Feinmechanik, ESD-Schutz und Prozesssicherheit stellt, werden Mitarbeitende durch KI-gestützte Assistenzsysteme beim Kompetenzaufbau unterstützt. Ziel ist es, Know-how im Unternehmen aufzubauen, Lieferantenabhängigkeiten zu reduzieren und die Wertschöpfung am Standort zu steigern.

Use-case „Batteriepack-Fertigung“, Insourcing der Endmontage: Ein Anbieter von Energiespeicherlösungen plant die Fertigung von Batteriepacks für E-Bike-Umrüstsysteme im eigenen Haus. Die Montage erfordert höchste Präzision, umfangreiche Qualitätskontrollen und spezielles Fachwissen. Durch die systematische Erfassung und Weitergabe von Erfahrungswissen sollen Anlernzeiten verkürzt, Fehler reduziert und die Fertigungstiefe nachhaltig gesteigert werden.

Use-case „Anlagen-Instandhaltung“, Insourcing von Wartungs- und Reparaturleistungen: Ein Produktionsunternehmen aus der Metall- und Kunststoffverarbeitung entwickelt einen KI-gestützten „virtuellen Kollegen“, der Mitarbeitende bei Wartung, Fehlerdiagnose und Reparaturen unterstützt. Das System bündelt technisches Wissen aus unterschiedlichen Quellen und macht es direkt am Arbeitsplatz nutzbar. So sollen externe Serviceeinsätze reduziert, Ausfallzeiten minimiert und die betriebliche Resilienz gestärkt werden.

Rahmenbedingungen schaffen für das Insourcing

Das Insourcing einzelner wertschöpfender Aktivitäten er- fordert weitreichende abteilungsübergreifende Anpassungen zur Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses (s. Abb. 1). So entstehen beispielsweise durch das Insourcing eines Produktionsprozesses neue Anforderungen im Bereich der Beschaffung (u. a. Lieferantenmanagement), der Eingangs- und Ausgangslogistik (u. a. neue Transportbehältnisse, -wege und -prozesse), der IT (u. a. Anpassung von Wissensdaten- banken, ERP-Systemen, Maschinen-Programmierung) oder der Unternehmensinfrastruktur (u. a. neue Arbeitsplätze, Maschinen, Anlagen). Im Rahmen der ersten Anforderungsworkshops wurden relevante Rahmenbedingungen für den Erfolg eines Insourcing-Prozesses in den vier Anwendungsfällen identifiziert. Neben relevanten Voraussetzungen und Ressourcen liegt der Fokus auf den für das Insourcing-Projekt notwendigen Kompetenzbedarfen. Darauf aufbauend entstehen perspektivisch arbeitswissenschaftliche Methoden und KI-gestützte Werkzeuge, die Unternehmen dabei unterstützen, die für Insourcing-Vorhaben erforderlichen Kompetenzen systematisch zu identifizieren, zu beschreiben und für den Kompetenzaufbau nutzbar zu machen. Ziel ist es, Mitarbeitenden niedrigschwellige und direkt im Arbeitsprozess einsetzbare Hilfsmittel bereitzustellen, die den Kompetenzerwerb vereinfachen, praxisnah unterstützen und durch moderne Technologien attraktiver gestalten.

Förderhinweis

Das Projekt KI2Insource wird im Rahmen des Programms „Zukunft der Arbeit“ als Teil des Fachprogramms „Zukunft der Wertschöpfung – Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit“ durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) und die Europäische Union über den Europäischen Sozialfonds Plus (ESF Plus) gefördert.

Quellen

¹ Schniederjans, Marc J.: Outsourcing and insourcing in an international context. Abingdon, 2005.

² Kinkel, Steffen und Richter, Dennis: Strategische Optionen für resiliente Wertschöpfungsketten – Ein Vergleich lokal integrierter und global diversifizierter Alternativen, In: Industrie 4.0 Management (39), 04, S. 31–35, 2023.

³ Pahnke, André; Reiff, Annika und Wolter, Hans-Jürgen: Entwicklungstendenzen globaler Wertschöpfungsketten aus Sicht mittelständischer Unternehmen, Institut für Mittelstandsforschung (IfM), Bonn, 2023.

⁴ Dachs, Bernhard; Kinkel, Steffen; Jäger, Angela und Palčič, Iztok: Backshoring of production activities in European manufacturing, In: Journal of Purchasing and Supply Management (25), 3, S. 100531, 2019

⁵ Akoka, Jacky und Comyn- Wattiau, Isabelle: IS/IT Backsourcing decision making - A design science research approach, In: Decision Support Systems (189), 2025.

Autor*in

Marco Baumgartner, M.Sc. 
Akademischer Mitarbeiter am Institut für Lernen und Innovation in Netzwerken der HKA

Elena Kick, M.Sc. 
Akademische Mitarbeiterin am Institut für Lernen und Innovation in Netzwerken der HKA

Patrick Fomferra, M.Sc. 
Akademischer Mitarbeiter am Institut für Lernen und Innovation in Netzwerken der HKA

Prof. Dr. Steffen Kinkel 
Leiter des Instituts für Lernen und Innovation in Netzwerken (ILIN), Studiendekan Internationales IT Business Bachelor und Professor für International Business, vernetzte Wertschöpfung und Innovationsmanagement