Künstliche Intelligenz ist das Top-Thema in den Führungsetagen von mittelständischen Unternehmen. Größere Mittelständler mit genügend Kapital haben ihre Hausaufgaben meist schon gemacht, KI-Strategien entwickelt und Veränderungen eingeleitet. Kleinere und mittelgroße Unternehmen tun sich dagegen noch schwer. Vielen fehlt ein „Packende“, KI-Kompetenz und manchmal auch der Mut. Hier ein interessantes Anwendungsbeispiel.
Teuteburger Ölmühle
Das Unternehmen aus Ibbenbüren im Münsterland ist ein mittelständischer Hersteller hochwertiger, kaltgepresster Raps-, Leinsamen und Sonnenblumenöle. Es entstand 2000 aus einem universitären Forschungsprojekt an der Universität Essen, bei dem ein Verfahren zur Schälung und Pressung von Rapssaat entwickelt wurde. Die Ölmühle beschäftigt mittlerweile rund 100 Mitarbeiter und beliefert Einzelhandel, Großverbraucher sowie weiterverarbeitende Industrie.
Die zentralen Erfolgsfaktoren der Ölmühle sind: Liefertreue, Skalierbarkeit, Bedarfsorientierung und die Produktqualität.
KI-Ausgangslage
Nach einer ausgiebigen Analyse von KI-Anwendungsmöglichkeiten beschloss das Management im November 2025 den Start des neuen KI-Zeitalters im Unternehmen. Dafür musste eine aus Unternehmens- und Kundensicht strategisch wichtige Anwendung gefunden werden. Mit der Einführung von KI in unterstützenden Geschäftsprozessen wollte man nicht starten.
Zentral für die Ölmühle ist eine frühzeitige Information über die Nachfrageentwicklung, um die Saat- und Öllagerung einerseits zu optimieren und Engpässe in der Produktion (eine Abfüllline für drei Ölprodukte) und damit Vertragsstrafen zu vermeiden.
Der Weg zur eigenen KI
Ziel war es daher, eine KI-basierte Trendanalyse zur präventiven Bedarfsplanung zu entwickeln. Man könnte auch von einem KI-Frühwarnsystem für die Ölmühle sprechen. Im Mittelpunkt des KI-Modells der Teuteburger Ölmühle stehen die Nielsen-Daten. Das sind standardisierte Markt- und Medienforschungsdaten, mit denen Nielsen das Kauf-, Medien- und Werbeverhalten von Konsumenten und Unternehmen misst und in analysierbare Kennzahlen übersetzt. Um die Daten für eigene Zwecke nutzen zu können, mussten spezielle Datenschutzvereinbarungen getroffen werden.
Als technologische Basis wurden die auf die EU zugeschnittenen Varianten der Azure-Cloud von Microsoft und Google-KI-Anwendungen gewählt. Um die Kosten der KI-Nutzung möglichst gering zu halten, wurden kleinere KI-Modelle gewählt und das Prompt-Design optimiert.
Fazit: Mit überschaubarem Aufwand liefert das Modell (monatlicher Report und Chat-Bot) nun stabile und zeitsparende Marktvorhersagen. Erweiterungen wie die Einbindung von Live-Kassendaten und die Anpassung an Produktzyklen sind bereits in der Planung.
Hinweis: Das KI-Konzept wurde vom Unternehmen am 21.4.2026 auf einer öffentlichen Veranstaltung in Münster präsentiert.
