Heutzutage kann man kaum einen Nachrichten- oder Medienkanal einschalten, ohne dass auf Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Auswirkungen auf alle hingewiesen wird. Tatsächlich zeigt der 11. jährliche State of Smart Manufacturing Report, dass heute 34 % der Abläufe KI-unterstützt sind, und dieser Anteil bis 2030 auf 54 % steigen wird. KI hat den Wendepunkt vom Pilotprojekt zur Produktion überschritten, und KI sowie andere intelligente Fertigungstechnologien transformieren bereits viele Branchen.
Für die Fertigung wird KI nicht weniger bedeutend sein. KI als Treiber der Fertigungsabläufe entwickelt sich rasant weiter, doch trotz ihres Potenzials gibt es Fragen dazu, wie KI in der Fertigung entstanden ist und wie sie eingesetzt wird.
Was ist KI in der Fertigung?
KI in der Fertigung bezeichnet den Einsatz von Technologien der Künstlichen Intelligenz zur Analyse von Daten, Automatisierung von Entscheidungsprozessen, Optimierung von Produktionsprozessen und Verbesserung der betrieblichen Leistung. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, erweiterten Analysen, Computer Vision, industriellem Internet der Dinge und Automatisierungssystemen können Hersteller Muster erkennen und Ergebnisse vorhersagen, was eine intelligentere Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglicht.
Der Einsatz von KI in der Fertigung umfasst eine breite Palette von Anwendungen – von vorausschauender Wartung und Qualitätsprüfung bis hin zu Produktionsplanung, Lieferkettenmanagement und Produktentwicklung. Während Hersteller ihre digitale Transformation fortsetzen, wird KI zu einer grundlegenden Technologie, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Agilität im gesamten Betrieb zu erhöhen.
KI für die Fertigung entmystifiziert
Den meisten Unternehmen ist bewusst, dass die Ankunft der KI in der Fertigungsindustrie bevorsteht. Und sie verstehen, dass sie ihre Branche revolutionieren und ihre Abläufe verbessern wird.
Nach einem langen Weg durch Automatisierung, für die Fertigung entwickelte Softwareplattformen und andere Technologiewerkzeuge sind Führungskräfte in der Fertigung mit dem Geschäftswert von Echtzeitdaten vertraut. Viele haben bereits mit Lösungen wie dem Internet der Dinge und Edge Computing experimentiert oder diese implementiert, um den Wert ihrer Daten zu erschließen. Dennoch bestehen weiterhin Bedenken und Fragen bei Führungskräften, wie sich dies auf sie auswirken wird.
Ein Bedenken betrifft die Auswirkungen auf Arbeitsplätze in der Fertigung. Frühe Berichte über KI und Fertigungsautomatisierung schlugen Alarm, dass dadurch bis zu 30 Millionen Arbeitsplätze verloren gehen könnten. Andere Quellen hingegen gehen davon aus, dass KI 58 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen wird.
Tatsächlich erlebt die Fertigung derzeit eine technologiegetriebene Renaissance und hat einenakuten Fachkräftemangel, der sich voraussichtlich auch in Zukunft fortsetzen wird. Anstatt Arbeitsplätze zu vernichten, wird KI in der Fertigung eingesetzt, um das Defizit zu decken.
Ein zweites Missverständnis ist jenen vertraut, die bereits neue Technologien wie Softwareplattformen eingeführt haben. Neue Technologien erfordern viel Fachwissen und hochqualifizierte Kompetenzen. Diese Wahrnehmung gilt insbesondere für KI, bei der Hersteller annehmen könnten, dass sie hochqualifizierte Mitarbeitende wie Data Scientists benötigen.
Mit zunehmender Verbreitung von KI können jedoch maßgeschneiderte Lösungen auch ohne solches Expertenwissen eingesetzt werden. Viele lassen sich einfach integrieren oder sind Plug-and-Play-fähig und können mit internen Ressourcen in Betrieb genommen werden.
Vorteile von KI in der Fertigung
Mit der zunehmenden Einführung von KI entdecken Hersteller messbaren Geschäftswert in ihren Betriebsabläufen. Die Vorteile von KI in der Fertigung gehen über die Automatisierung hinaus und helfen Unternehmen, Produktivität, Produktqualität und Resilienz zu steigern.
Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:
- Reduzierte Ausfallzeit von Anlagen durch vorausschauende Wartung
- Verbesserte Produktqualität durch KI-gestützte Inspektionssysteme
- Höhere Produktionseffizienz durch Prozessoptimierung
- Genauere Prognosen und Bestandsmanagement
- Schnellere Entwicklungs- und Produktentwicklungszyklen
- Höhere Produktivität der Mitarbeitenden durch Entscheidungsunterstützung und Automatisierung
- Verbesserte Transparenz der Fertigungsleistung durch Echtzeitdaten und Analysen
Indem große Mengen an Betriebsdaten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, unterstützt KI Hersteller dabei, bessere Entscheidungen schneller zu treffen und gleichzeitig Abfall und Betriebskosten zu reduzieren.
Datenmanagement mit KI
Da Lösungen wie IIoT und fortschrittliche Automatisierung immer ausgereifter werden, verfügen Führungskräfte in der Fertigung über mehr Daten, als sie verarbeiten können. Die Einführung dieser Technologien hat die Schleusen für Daten geöffnet, und viele fühlen sich überfordert.
Da cloudbasierte Datenspeicherung nun eine wirtschaftliche Option ist, stellt sich die Frage, was mit den Daten geschehen soll und wie sie genutzt werden können. Die Antwort liegt in der Einführung von KI in Fabrikumgebungen. Gesammelte Daten, die aufgrund ihres Umfangs nicht betrachtet werden, sind nicht besser als fehleranfällige manuelle Daten.
Werden diese Daten jedoch mit KI genutzt, werden sie verwertbar. KI und erweiterte Analysen kontextualisieren und standardisieren die Daten, decken Muster und Abhängigkeiten auf, die Sie selbst kaum erkannt hätten, und liefern Ihnen Einblicke für bessere Geschäftsentscheidungen. In Verbindung mit leistungsstarken Smart-Manufacturing-Plattformen können die zuvor unüberschaubaren Daten dem Nutzer im passenden Kontext und Setting bereitgestellt werden.
KI-Anwendungsfälle in der Fertigung
Um zu verdeutlichen, wie KI die Spielregeln in der Fertigung verändert, finden Sie hier einige reale Beispiele für KI in der Fertigung, die für die meisten Hersteller relevant sein dürften:
Vorausschauende Wartung und Reduzierung von Ausfallzeiten
Einer der häufigsten Anwendungsfälle für KI in der Fertigung ist die vorausschauende Wartung. Durch die Analyse von Maschinenleistung, Sensordaten und historischen Wartungsaufzeichnungen können KI-Systeme Muster erkennen, die auf potenzielle Ausfälle von Anlagen hinweisen, bevor sie auftreten.
Hersteller nutzen erweiterte Software oder manuelle Datenerfassung, um die Auswirkungen von Ausfallzeiten zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, um diese zu melden und zu reduzieren. Das Problem ist, dass diese Systeme Werkzeuge und Ansichten bieten, dieden Grund für die Ausfallzeit anzeigen, ohne zu erklären, was tatsächlich passiert ist.
KI geht über die Gründe für Ausfallzeiten hinaus und kann tiefergehende Zusammenhänge zu den Abhängigkeiten herstellen, die Ausfallzeiten verursachen, sodass Manager gezielt die Ursachen adressieren können. Diese Ursachen können vielfältig sein, etwa Schulungen durch bestimmte Bediener oder Probleme, die bei einem bestimmten OEM oder einer bestimmten Gerätegeneration auftreten.
Generative KI in der Fertigung und Produktentwicklung
Generative KI in der Fertigung unterstützt Ingenieure dabei, Innovationen zu beschleunigen, indem sie automatisch Designoptionen auf Basis spezifischer Anforderungen und Einschränkungen erstellt und bewertet. Anstatt unzählige Konfigurationen manuell zu testen, können Teams KI nutzen, um optimierte Designs zu generieren, die die Leistung verbessern, den Materialeinsatz reduzieren und die Entwicklungszeiten verkürzen.
KI hat einen signifikanten Einfluss auf das Design in der Fertigung. Anstelle traditioneller technischer Spezifikationen und Topologie bietet KI-Software Designlösungen, die spezifische Einschränkungen erfüllen. Sie ist hochgradig iterativ und arbeitet mit einer Rückführungsschleife, um Designs zu bewerten und zu verfeinern, bis sie für die Produktion optimal sind.
Generatives Design ist für das Constraint Management äußerst wertvoll. Es verkürzt nicht nur die Entwicklungszeit, sondern die resultierenden Teile und Endprodukte sind leichter, stärker oder wirtschaftlicher.
KI-gestützte Vision Intelligence und Qualitätskontrolle
Computer Vision ist eines der ausgereiftesten Beispiele für KI in der Fertigung. Diese Systeme können Produkte automatisch inspizieren, Anomalien erkennen, die Montagegenauigkeit überprüfen und Qualitätssicherung mit einer Geschwindigkeit unterstützen, die manuelle Inspektionsmethoden übertrifft.
KI ist eine hervorragende Anwendung für Vision Intelligence in der Qualitätsprüfung. Ein Beispiel: BMW nutzte ein KI-basiertes Vision-System, um auf einer seiner Linien eine 100%ige Konformität zu erreichen. Da die Inspektion immer automatisierter wird, können Vision-Systeme eingesetzt werden, um die Durchsatzgeschwindigkeit zu steuern und nach Anomalien zu suchen.
Produktionsplanung und -terminierung
Hersteller setzen zunehmend KI ein, um Produktionspläne zu optimieren und Ressourcen effektiver zuzuweisen. KI-Systeme können Maschinenverfügbarkeit, Personalkapazität, Materialeinschränkungen und Kundennachfrage auswerten, um Produktionspläne zu empfehlen, die den Durchsatz maximieren und gleichzeitig Engpässe minimieren.
So können Unternehmen schneller auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren und die betriebliche Effizienz insgesamt verbessern.
Optimierung der Lieferkette
KI kann Herstellern helfen, Störungen vorherzusehen, Lagerbestände zu optimieren und die Genauigkeit der Bedarfsprognosen zu verbessern. Durch die Analyse historischer Trends und Echtzeitdaten bieten KI-Systeme eine bessere Transparenz der Lieferkettenleistung und unterstützen widerstandsfähigere Abläufe.
Die Zukunft der KI: Agentische KI in der Fertigung
Während sich viele aktuelle KI-Anwendungen auf die Analyse von Informationen und die Generierung von Empfehlungen konzentrieren, ist die nächste Entwicklung die agentische KI in der Fertigung. Agentische KI-Systeme können Workflows autonom ausführen, Aktionen über Softwaresysteme hinweg koordinieren und betriebliche Entscheidungen innerhalb definierter Parameter treffen.
Ein agentisches KI-System könnte beispielsweise ein Produktionsproblem erkennen, potenzielle Ursachen untersuchen, Korrekturmaßnahmen empfehlen und genehmigte Workflows initiieren, ohne dass umfangreiche manuelle Eingriffe erforderlich sind. Obwohl sich die Einführung noch in einem frühen Stadium befindet, hat agentische KI das Potenzial, die Reaktionsfähigkeit, Produktivität und betriebliche Agilität in Fertigungsumgebungen weiter zu steigern.
KI für Ihren Erfolg nutzbar machen
KI in der Fertigung steht erst am Anfang. Wenn Entscheidungsträger die Missverständnisse verstehen und die Anwendungsfälle berücksichtigen, erkennen sie, wie sie diese Technologie für ihr Unternehmen einsetzen können.
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