KI in der Produktion: Vorteile nutzen, Hürden überwinden

Als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet man Computer-Systeme, die Aufgaben ausführen, die klassischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu zählen die Wahrnehmung auditiver, visueller oder textlicher Signale, aber auch Vorhersagen, automatische Wissensextraktion und Mustererkennung, interaktive Kommunikation sowie logisches Schlussfolgern.

KI-Anwendungen lassen sich auf drei simple Prinzipien herunterbrechen: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ergibt Sinn, wenn Firmen

• datenbasiert optimieren,
• Korrelationen, Muster oder Anomalien erkennen oder
• Vorhersagen zur Entscheidungsunterstützung ableiten wollen.

Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für eine Vielzahl an Methoden und Konzepten, die sich teils überschneiden. Die wichtigsten sind:

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML): Teilbereich der KI, der Algorithmen entwickelt, durch die Computer aus Daten lernen und Muster erkennen können. Anstatt programmiert zu werden, verbessern sich ML-Modelle auf Basis von Trainingsdaten mit der Zeit automatisch.

Neuronale Netze (Deep Learning): Spezielle Klasse des ML, die sich für die Modellierung komplexer, nicht-linearer Zusammenhänge in Daten eignet. Ihre Struktur und Funktionsweise sind vom menschlichen Gehirn inspiriert. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen („Knotenpunkten“), die Informationen verarbeiten und schichtweise weitergeben. Wird eine hohe Zahl an Schichten verwendet, spricht man vom Deep Learning.

Computer Vision: Technologien, die visuelle Informationen wie Bilder und Videos sehen und verstehen können. Sie sind u. a. in der Lage, Szenen zu interpretieren und räumliche Beziehungen zwischen Objekten zu verstehen.

Reinforcement Learning: Teilbereich des ML, bei dem eine KI lernt, Entscheidungen zu treffen. Der Lernprozess erfolgt durch konstante Interaktion mit der Umgebung und einem „Belohnungs- und Strafsystem“ auf Basis der getroffenen Entscheidungen.

Natural Language Processing (NLP): Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computer und menschlicher Sprache befasst. Anwendungen wie Chat GPT (eine Mischung aus generativer KI und NLP) können menschliche Sprache verstehen, interpretieren und erzeugen.

KI-Technologien können industrielle Produktion effizienter, flexibler und kostengünstiger gestalten. Sie helfen beim Aufbau und der Optimierung resilienter globaler Produktionsnetze und sind in der Lage, dynamische Wertschöpfungsketten ganzheitlich zu steuern. Sie erkennen Abweichungen selbstständig, analysieren deren Auswirkungen und nehmen Anpassungen proaktiv und autonom vor. Es sind Werkzeuge, mit denen Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit festigen oder ausbauen und typische Herausforderungen moderner Produktionsumgebungen lösen können.

Wichtige Schwerpunkte sind beispielsweise Prozessoptimierung und Qualitätskontrolle. KI hilft, Produktionsprozesse besser zu überwachen und zu steuern. Sie erkennt Muster und Zusammenhänge und ermöglicht es, anhand von Daten optimale Entscheidungen zu treffen (z. B. die Steuerung von Produktionslinien und Ressourcenplanung). Robotik- und Automatisierungssysteme reagieren auf Basis von Produktionsdaten in Echtzeit auf Veränderungen in der Produktionsumgebung und passen sich flexibel daran an. Defekte oder Qualitätsmängel lassen sich mit Computer Vision schneller erkennen und beheben. Ausschuss und Nacharbeit reduzieren sich deutlich, die Produktqualität steigt.

Großes Potenzial besteht auch im Bereich Prädiktion. Prädiktive Analysen dienen nicht nur als Basis für optimale Produktionspläne. Sie eignen sich auch für die Gestaltung proaktiver Wartungs- und Instandhaltungssysteme (z. B. Predictive Maintenance). KI-Technologien auf Basis von Machine Learning können die Betriebsdaten einer Maschine oder Anlage, wie Temperatur, Vibration, Leistung oder akustische Signale, kontinuierlich überwachen und analysieren. Im Rahmen dieses Monitorings registrieren sie Hinweise, die auf Maschinenverschleiß oder -ausfälle hindeuten, und geben die Informationen an die Instandhaltung weiter. Firmen können Wartungsarbeiten dadurch proaktiv planen und ungeplante Stillstände vermeiden. Die Anlagenverfügbarkeit steigt, Ausfallzeiten, Produktions- und Wartungskosten sinken.

Produktionsplanung und -steuerung profitieren von optimierten Nachfrageprognosen sowie einer KI-basierten Bestandsführung und Ressourcenallokation. Es entstehen hochflexible Produktionssysteme, die schnell und kostengünstig an individuelle Kundenwünsche oder veränderliche Marktanforderungen angepasst werden können.

Auch die Energieeffizienz erhöht sich. Intelligente Systeme überwachen und optimieren den Energieverbrauch im Produktionsumfeld auf Basis von echtzeitnahen Analysen. Das erleichtert es, Energiekosten zu senken und den ökologischen Fußabdruck zu minimieren.

Die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz der Produktion bietet, sind gigantisch. Darin sind sich Expertinnen und Experten einig. Aktuell sind KI-Anwendungen in der Industrie aber noch lange nicht flächendeckend im Einsatz.

Während der Mittelstand mangels Ressourcen noch eher zurückhaltend agiert, betreiben große Unternehmen hohen Aufwand für den Aufbau von Wissen, die Rekrutierung von Fachpersonal und die Entwicklung von Lösungen. Meist sind es Prototypen, die Unternehmen im Zuge der Digitalisierung aufwendig selbst entwickeln und in einem isolierten Bereich einsetzen (z. B. Predictive Maintenance für wichtige Maschinen). Solche Insellösungen sorgen lediglich punktuell für Verbesserungen. Wirtschaftlich skalieren lassen sie sich in den meisten Fällen nur sehr schwer.

Dass Künstliche Intelligenz in der Produktion noch eher ein Randphänomen ist, hat unterschiedliche Gründe:

• Datenverfügbarkeit & Implementierungsstandards: Eine KI ist auf qualitativ hochwertige, große Datenmengen angewiesen. Daran hapert es in vielen Unternehmen. Häufig fehlen außerdem branchenübergreifende Implementierungsstandards, die Konsistenz und Vertrauen in die Systeme fördern.
• Technologische Reife: Viele KI-Anwendungen befinden sich noch in den frühen Entwicklungsstadien. Für den großflächigen Einsatz in der Industrie sind sie noch nicht ausgereift genug.
• Komplexität und Anpassungsfähigkeit: Eine KI-Anwendung in bestehende Prozesse und Infrastrukturen zu integrieren, kann komplex und zeitaufwendig sein. Viele Modelle sind auf spezifische Use Cases zugeschnitten und nicht ohne Weiteres auf andere Bereiche übertragbar. Das erschwert sowohl die Implementierung als auch die Skalierung.
• Fachwissen und Fachkräfte: Ein tiefes Verständnis über die zugrundeliegenden Daten und Prozesse ist entscheidend für den Erfolg einer Künstlichen Intelligenz. Fachkräfte, die fundierte Kenntnisse über Datenanalyse und KI besitzen, fehlen in vielen Unternehmen.
• Zeit und Kosten: Die Einführung einer KI-Lösung kann hohe Kosten verursachen, die gerade für KMU eine hohe Hürde sind. Das betrifft die Entwicklung und Wartung von Hardware und Software, aber auch die Schulung der Mitarbeitenden.
• Akzeptanz und Verantwortung: Manche Menschen haben hinsichtlich KI und Automatisierung noch Bedenken. Hier geht es um ethische Fragen rund um Themen wie Verantwortlichkeit, Fairness und Transparenz. Diese Vorbehalte sollten Firmen ernst nehmen und bewusst adressieren, um negative Auswirkungen zu minimieren.

Eine gewisse Vorsicht im Umgang mit KI-Anwendungen ist nachvollziehbar und bis zu einem gewissen Grad auch vernünftig. Ignorieren dürfen Führungskräfte das Thema allerdings nicht.

Das bedeutet: KI wird zu einer Voraussetzung für die erfolgreiche Teilhabe am Wettbewerb. Wer zu lange zögert oder ohne sinnvolles Konzept agiert, läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

Das alles ist angesichts der Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten und Trends leichter gesagt als getan. Ratsam ist, sich KI strategisch und strukturiert zu nähern. Wie jede Technologie ist auch Künstliche Intelligenz niemals Selbstzweck. Aus Unternehmenssicht gilt es zunächst, geeignete Ziele für den Einsatz von KI in ihrer Produktion zu definieren und zu priorisieren. Das betrifft lokale Optimierungsmöglichkeiten, aber auch global nutzbare Potenziale (z. B. entlang der Digitalen Supply Chain). Daraus ergeben sich spezifische Anforderungen an die technologische Infrastruktur, die es braucht, um Daten zu nutzen und zu kontrollieren. Es entsteht eine Roadmap, der Unternehmen in den nächsten Jahren folgen können.