Kleine und mittelständische Unternehmen der zerspanenden Fertigung stehen vor steigenden Anforderungen wie kürzeren Lieferzeiten, kleineren Losgrößen und wachsendem Kostendruck. Moderne, hochautomatisierte Werkzeugmaschinen (WZM) spielen dabei eine zentrale Rolle. Das Projekt AICoM entwickelte eine selbstlernende, intelligente WZM, die mit KI und Echtzeitdaten Produktivität und Effizienz bei Einzel- und Kleinserienfertigung deutlich steigerte. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden sorgten KI-optimierte NC-Programme für bis zu 60 % kürzere Bearbeitungszeiten – bei gleichbleibender Qualität. Neben einer verbesserten CAM-Optimierung nutzte das System Maschine Learning zur Prozessüberwachung und -anpassung in Echtzeit sowie einen dynamischen Wissensspeicher zur Datennutzung und Kontextualisierung. Untersuchungen zur Akzeptanz des Systems durch das Personal in der Fertigung zeigten eine maßgebliche Abhängigkeit der Akzeptanz von der Zuverlässigkeit der Prognosen. Das System stellt somit eine weitreichende Unterstützung des Werkers dar.