Die Fertigungsindustrie erlebt einen massiven technologischen Wandel. Die Zeiten, in denen Roboterarme und Förderbänder die Innovation prägten, sind vorbei – jetzt übernehmen generative und datengetriebene KI-Systeme.
Was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie an Innovation in der Fertigung denken? Wahrscheinlich denken Sie zuerst an Roboterarme oder riesige Förderbänder. Während diese Technologien immer wichtig bleiben werden, sind sie nicht mehr der Haupttreiber der Fertigung. Der Fokus hat sich auf verschiedene Front- und Back-End-Prozesse verlagert, die den gesamten Produktionszyklus überwachen und optimieren, indem fortschrittliche Algorithmen zur Verbesserung des Produktdesigns, für vorausschauende Wartung und zur Optimierung von Lieferketten eingesetzt werden.
Autonome KI übernimmt die Fertigung – hier erfahren Sie, was Sie wissen müssen.
- KI in der Fertigung verstehen
KI hat sich in den letzten Jahren im Zentrum eines weltweiten technologischen Wandels positioniert – und das ist besonders wichtig für die Fertigung, eine Branche, deren Innovationspool über sechzig Jahre lang weitgehend stagnierte. KI steht mittlerweile synonym für Erfolg und Automatisierung und hat sich fast in jeder Branche und jedem Sektor etabliert. Die Möglichkeiten für die Fertigung sind außergewöhnlich, da Automatisierung hier immer schon von entscheidender Bedeutung war.
- Die Probleme
Es gibt eine enorme Kluft zwischen der KI-Nutzung in großen Unternehmen, die sie eher einsetzen, und kleinen Unternehmen, die sie kaum nutzen. Eine Studie von MIT in Zusammenarbeit mit Microsoft zeigt dieses Ungleichgewicht deutlich: 77 % der großen Unternehmen nutzen KI, während es nur 4% in kleinen sind. Aber was verursacht diese Kluft?
- Expertise und Budget
Geld, Fachwissen und Ressourcen sind die Schlüsselfaktoren für jede größere Unternehmensentscheidung. Diese Faktoren haben einen besonders großen Einfluss auf den Einsatz von KI in der Fertigung.
Eine gängige Wahrnehmung ist, dass das Fehlen von KI-Talenten das Vertrauen der Hersteller mindert und ihr Verständnis der Möglichkeiten einschränkt. Zwar ist dies eine Herausforderung, aber nicht in jedem Fall. Einige Technologien sind einfacher und kostengünstiger umzusetzen als andere. Wenn Sie die richtigen Schritte unternehmen, um sie gemäß Ihren Bedürfnissen zu skalieren und einzuführen, können sie enorm wertvoll sein.
Das Daten-Dilemma
Die Effektivität von KI in der Fertigung hängt vor allem von der Qualität der Daten ab. Wenn die Daten fehlen, wird auch die KI-Lösung nicht effektiv sein. Robuste Standards für Datenqualität sowie eine gute Integration und Governance sind entscheidend für die Skalierung von KI-Systemen. Eine Studie von MIT im Jahr 2024 ergab, dass nur ein Fünftel der Hersteller Produktionsdaten haben, die für den Einsatz in bestehenden KI-Modellen bereit sind.
Das Ausmaß dieses Problems variiert je nach Unternehmensgröße – je größer das Unternehmen, desto deutlicher wird das Problem. Dies hängt stark von der Vielfalt und dem Umfang der KI-Integration und den Ressourcen ab, die für die Umsetzung benötigt werden.
Black-Box-Lösungen: Die Bedenken
„Black-Box“-Systeme repräsentieren eine wirklich autonome Form der KI und kommen in der modernen Fertigung häufig zum Einsatz.
Diese Systeme sind gut darin, fundierte Vorhersagen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, aber der Entscheidungsprozess ist für den Menschen oft nicht nachvollziehbar – daher der Name. Beispiele hierfür sind große Sprachmodelle wie ChatGPT und Gemini.
Die Unklarheit über die Schritte zwischen Eingabe und Ausgabe ist besorgniserregend. Diese Technologien bergen Risiken, da wir den Hintergrundprozess nicht vollständig verstehen. Aus diesem Grund muss der Mensch eine Rolle als „Fehlerprüfer“ übernehmen. Um Ungenauigkeiten oder schädliche Informationen zu vermeiden, müssen Sie ein Risikominderungsverfahren integrieren – insbesondere in Bereichen wie Gesundheit und Sicherheit, Ingenieurwesen und Produktdesign, wo Präzision und Sicherheit entscheidend sind.
So können Hersteller KI optimal nutzen
Die Ambitionen für KI-Entwicklung sind in der Fertigung stärker ausgeprägt als in vielen anderen Sektoren, da es hier eine Vielzahl möglicher Anwendungsfälle gibt. Doch mit der breiten Nutzung kommt auch die Notwendigkeit zur Überwachung und Genauigkeitsprüfung.
Nutzen Sie KI-Lösungen am besten, indem Sie den Prozess beobachten und faktisch überprüfen. Wie kommt Ihr System zu seinen Schlussfolgerungen? Welche Schritte werden unternommen, um das Ziel zu erreichen? Dies ist besonders wichtig bei großen Sprachmodellen (LLMs), da durch den nicht-linearen Prozess des Modells Ungenauigkeiten und falsche Informationen entstehen können.
Wo passt KI am besten in Ihr Unternehmen? Zum Beispiel könnte RPA (Robotic Process Automation) bei der Bewältigung von lästigen Aufgaben helfen und Ihre Mitarbeiter:innen entlasten. Oder Sie könnten ein Supply-Chain-Management-System einsetzen, um defekte Hardwarequellen nachzuverfolgen. Diese Systeme lösen Probleme bereits bevor sie entstehen. KI könnte Ihnen auch helfen, Ideen zu entwickeln oder den Produktdesignprozess zu unterstützen – die Möglichkeiten sind grenzenlos.
Schritte zur Einführung von KI in der Fertigung
Während KI derzeit in allen Branchen rasant voranschreitet, erwarten Experten, dass es bald Richtlinien und Rahmenwerke geben wird, die den Einsatz von KI-Technologien regeln. ISO/IEC 42001 und ISO/IEC 27001 sind Frameworks, die Ihnen helfen, KI- und Cybersicherheitsrisiken zu überwachen und zu steuern.
Wenn Sie daran interessiert sind, eine ISO-Zertifizierung zu erhalten, sind wir der richtige Ansprechpartner. IMSM ist ein ISO-Experte mit über 30 Jahren Erfahrung. Wir helfen Ihnen, die KI-Konformität zu erreichen, lange bevor sie offiziell erforderlich wird, und stellen sicher, dass Sie sicher und zukunftsorientiert bleiben. Kontaktieren Sie uns noch heute für ein kostenloses Angebot.
