KI in der Produktion
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Whitepaper-Serie (5 Teile)
Produktionsunternehmen stehen vor einer neuen Ära, in der künstliche Intelligenz nicht nur Abläufe optimiert, sondern auch die Grundlage für innovative Produktionsmethoden legt.
Erfahren Sie, wie KI in der Produktion die Effizienz steigert, die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen vorantreibt und was es braucht, um diese Schlüsseltechnologie erfolgreich in Ihr Unternehmen zu integrieren.
Das Wichtigste in Kürze
- Was bringt KI in der Fertigung? KI steigert Effizienz und Produktivität massiv. Sie ermöglicht vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), automatisiert Prozesse und minimiert Ausfallzeiten durch intelligente Datenanalyse.
- Wie senkt KI Kosten? Indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und Ressourcen schont. Dies reduziert Betriebskosten signifikant und gibt Mitarbeitenden Freiraum für wertschöpfende Tätigkeiten.
- Wie fördert KI Innovationen? Durch drastisch verkürzte Entwicklungszeiten (Time-to-Market). KI ermöglicht schnelle Simulationen neuer Produkte und analysiert Kundendaten für passgenaue Angebote.
- Was ist die größte Hürde? Mangelnde Datenqualität ("Shit in, Shit out"). Eine erfolgreiche Implementierung erfordert saubere, relevante Daten sowie eine hohe Akzeptanz bei der Belegschaft (Change Management).
- Wie gelingt der Einstieg? Mit einer strategischen Bestandsaufnahme und kleinen Pilotprojekten (PoC). Analysieren Sie existierende Use-Cases und setzen Sie auf skalierbare Lösungen statt teure Einzelexperimente.
Was ist KI? Grundlagen & Schlüsseltechnologien
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Computertechnologien, die menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse simulieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die starren Regeln folgt, passt sich eine KI flexibel an neue Informationen an. Sie nutzt Algorithmen und künstliche neuronale Netze, um eigenständig Muster in Daten zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und komplexe Probleme zu lösen.
Der Kern dieser Funktionsweise von KI ist das Maschinelle Lernen. KI-Systeme werden nicht nur programmiert, sondern mit Beispielen trainiert, wodurch sie sich kontinuierlich verbessern. Dabei kommen verschiedene Schlüsseltechnologien zum Einsatz:
- Machine Learning (ML): Diese Disziplin ermöglicht es Computern, eigenständig aus Daten zu lernen und Prognosen zu erstellen, ohne für jeden Einzelfall explizit programmiert zu sein.
- Deep Learning: Als Teilbereich des Machine Learning nutzt Deep Learning mehrschichtige künstliche neuronale Netze. Diese Struktur ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden und erlaubt die Verarbeitung hochkomplexer Datensätze.
- Natural Language Processing (NLP): Diese auf ML basierende Technik befähigt Computer, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren (z. B. für Übersetzungen oder Stimmungsanalysen).
Einsatzgebiete und Mehrwert von KI in der Fertigung
Künstliche Intelligenz ist längst kein futuristisches Konzept mehr, sondern hat sich als treibende Kraft hinter zahlreichen Innovationen und Effizienzsteigerungen in der Produktion etabliert. Ihr Einsatz könnte nicht nur die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft maßgeblich steigern, sondern auch Produktionsprozesse nachhaltig optimieren: Von der automatisierten Fehlerursachenermittlung bis hin zum Knowledge Management und datengestützten Entscheidungen.
Im Folgenden erläutern wir deshalb die Vorteile der KI in der Fertigung:
Erkennung und Analyse von Datenanomalien durch KI
Eine Kernfähigkeit der KI ist es, große Datenmengen in kürzester Zeit zu analysieren und Muster zu erkennen. Über die reine Analyse hinaus kann sie zukünftige Ergebnisse vorhersagen und Maßnahmen empfehlen. Dieser Prozess basiert auf drei aufeinanderfolgenden Stufen:
- Deskriptive Analyse: Analysiert aktuelle Daten in Echtzeit, um Auffälligkeiten sofort zu identifizieren.
- Prädiktive Analyse: Nutzt historische und aktuelle Daten, um zukünftige Ereignisse oder Zustände (wie Maschinenausfälle) vorherzusagen.
- Präskriptive Analyse: Liefert konkrete Handlungsempfehlungen oder führt diese autonom aus, um optimale Ergebnisse sicherzustellen.
Innovation durch KI in der Produktion
Der Einsatz von KI in der Fertigung ist ein Katalysator für Innovationen. Durch die Analyse großer Datenmengen gewährt sie Einblicke, die manuell kaum erreichbar wären.
- Präzise Kundenorientierung: Produkte können exakter auf Kundenbedürfnisse zugeschnitten und dynamisch an Marktbedingungen angepasst werden.
- Schnellere Time-to-Market: KI beschleunigt Forschung und Entwicklung durch schnelle Simulationen und Testings. Das verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung und steigert die Agilität im Wettbewerb.
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Kosteneffizienz durch KI in der Fertigung
KI schont finanzielle und menschliche Ressourcen, indem sie repetitive und zeitintensive Aufgaben automatisiert. Die dadurch gewonnene Kosteneffizienz setzt Mittel für Forschung und Weiterentwicklung frei. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, sind eine systematische Implementierung, der Einsatz spezialisierter KI-Plattformen und präzise Machine Learning Operations MLOps entscheidend.
Unsere Expertise geht über die reine technische Implementierung hinaus. Wir verankern das nötige Fachwissen direkt in Ihrem Team. Mit unseren KI-Schulungen befähigen wir Sie, Systeme eigenständig zu nutzen, langfristig von KI-Vorteilen zu profitieren und Ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu sichern.
Herausforderungen und Entscheidungshilfen
Eine Umfrage von Statista aus dem Jahr 2022 zeigt, dass bereits 54 % der Unternehmen KI in der Produktion nutzen. Doch die Verbreitung darf nicht über die Komplexität hinwegtäuschen: Die Implementierung verlangt eine individuelle Strategie, um spezifische Hürden jenseits der reinen Technologieeinführung zu meistern.
Anwendungsfälle und Unternehmensspezifika
Eine zentrale Hürde: Es gibt keine "One-Size-Fits-All"-Lösung. KI-Systeme müssen präzise auf Ihre individuellen Prozesse und die bestehende IT-Landschaft zugeschnitten werden.
- Herausforderung: Oft fällt es schwer, rentable Einsatzmöglichkeiten zu identifizieren und die Implementierungskosten realistisch abzuschätzen.
- Lösung: Analysieren Sie existierende Use-Cases aus ähnlichen Branchen. Der Blick auf Best Practices hilft, branchenspezifische Potenziale zu erkennen und Wettbewerbsvorteile schneller zu realisieren.
Aufbau einer guten Datenbasis
Für die wirksame Anwendung von KI-Technologien ist nicht allein die Quantität der Daten ausschlaggebend, sondern vor allem ihre Qualität. Der prägnante Grundsatz „Shit In, Shit Out“ verdeutlicht, dass die Qualität der in KI-Systeme eingespeisten Daten unmittelbar die Güte der Ergebnisse bestimmt.
Unzureichende oder irrelevante Daten führen zu enttäuschenden Ausgängen. Deshalb ist es wichtig, die vorhandenen Daten auf ihre Eignung für spezifische KI-Einsätze zu prüfen, bevor man anfängt, eine KI-Lösung zu implementieren.
Unser maßgeschneidertes Data Analytics Consulting steht Ihnen zur Seite.
Ressourcenbedarf
Die Einführung von KI erfordert anfänglich hohe Investitionen, nicht nur in die Technologie selbst, sondern auch in die erforderliche Infrastruktur und Fachkräfte. Eine gründliche Abwägung von Kosten und Nutzen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die notwendigen Ressourcen für eine erfolgreiche Implementierung verfügbar sind.
Mitarbeiterakzeptanz und effektives Change Management
Der Erfolg der KI-Integration in Ihrem Unternehmen ist maßgeblich davon abhängig, wie bereit Ihre Belegschaft ist, sich neuen Technologien zu öffnen. Um diesen Übergang zu erleichtern und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter sich aktiv und erfolgreich an den neuen, KI-gestützten Prozessen beteiligen, ist ein durchdachtes Change Management entscheidend. Dabei ist es wichtig, die
- Bedenken zu adressieren,
- Akzeptanz zu fördern und
- die Mitarbeiter ausreichend abzuholen.
Regulatorische und ethische Überlegungen
Beim Einsatz von KI müssen Unternehmen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien gewährleisten. Dies ist entscheidend, um Vertrauen und Akzeptanz zu schaffen. Ethische Überlegungen umfassen:
- Zugangs- und Barrierefreiheit,
- Diskriminierungsfreiheit,
- Inklusion,
- Nachhaltigkeit und
- Nützlichkeit der KI-Nutzung.
IT- und KI-Reife im Unternehmen
Es ist erforderlich, KI-Systeme als komplexe Systeme zu verstehen, die spezifisches Wissen und angepasste Herangehensweisen benötigen. Daher ist eine sorgfältige Bewertung und Entwicklung der internen IT- und KI-Kompetenzen essentiell, um die erfolgreiche Integration und Nutzung dieser Technologien sicherzustellen.
Die Investition in Fortbildungen und Partnerschaften mit KI-Experten kann dabei einen wesentlichen Beitrag leisten, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und die Innovationskraft des Unternehmens zu stärken.
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Was macht eine effektive Beratung über Künstliche Intelligenz in der Produktion aus?
Eine effektive KI-Beratung endet nicht bei der Implementierung. Sie deckt den gesamten Lebenszyklus ab – von der Ideation bis zum Betrieb (End-to-End). Unser Ziel ist das Enablement: Wir vermitteln Ihrem Team das Wissen, um KI-Lösungen langfristig eigenständig zu steuern.
Wie starten wir gemeinsam? Oft beginnt die Reise mit einem intensiven Austausch oder Workshop, um Potenziale zu identifizieren:
Aufbauend auf diesem Einstieg vertiefen wir die Zusammenarbeit in fünf konkreten Leistungsphasen, um Ihre Produktion zukunftssicher zu machen:
- Strategie & Data Thinking: In Data Thinking Workshops (2–3 Tage) entwickeln wir gemeinsam maßgeschneiderte Datenprodukte. Wir definieren konkrete Use-Cases und die Roadmap für Ihre KI-Projekte – egal ob remote oder bei Ihnen vor Ort.
- Proof of Concept (PoC) & Cognitive Services: Bevor wir skalieren, validieren wir. Durch praktische Vorabtests (PoCs) prüfen wir die Eignung intelligenter Dienste (Cognitive Services) mit Ihren realen Daten. So stellen wir frühzeitig sicher, dass die Technologie Ihren Anwendungsfall zuverlässig löst.
- Maturity Assessment (Reifegrad-Analyse): Wo stehen Sie heute? Wir analysieren den Ist-Zustand Ihrer Organisation in Bezug auf Prozesse, Dateninfrastruktur und Werkzeuge. Das Ergebnis ist ein klarer Handlungsplan zum Aufbau einer effektiven Datenstrategie.
- Plattform-Check & Wissensmanagement: Wir prüfen, ob Ihre IT-Landschaft bereit für plattformübergreifende Lösungen ist. Ein Fokus liegt hierbei auf KI-gestützten Wissensmanagementsystemen, die firmeninterne Daten per Sprachsteuerung zugänglich machen und Silos aufbrechen.
- Skalierung durch MLOps: Für den langfristigen Erfolg professionalisieren wir den Betrieb. Wir implementieren Machine Learning Operations (MLOps), um den gesamten Lebenszyklus Ihrer Modelle – von der Datenaufbereitung bis zum Deployment – effizient und wartbar zu gestalten.
Wir helfen gerne. Vereinbaren Sie hier ein kostenloses Erstgespräch mit unseren KI-Experten.
KI in der Produktion – Erfolgreiche Anwendungsfälle
Theorie ist gut, Praxis ist besser. Wie KI Prozesse optimiert und Mitarbeitende entlastet, zeigen diese zwei Erfolgsgeschichten aus der Fertigung:
Beschleunigung von Unternehmensprozessen bei GROB Werke
Herausforderung: Mitarbeitende verbrachten zu viel Zeit mit der Suche nach Dokumenten, Daten und Werkzeugen in internen Systemen. Lösung: Implementierung von Azure Cognitive Search und GPT. Ergebnis: Eine sprachgesteuerte Suchfunktion ermöglicht es Mitarbeitenden nun, Anfragen verbal zu stellen und Informationen sofort zu erhalten.
Zukunftsvision: Der nächste Schritt ist die Hands-free-Kommunikation. Ein Produktionsmitarbeiter fragt über sein Headset nach einem Bauteil und erhält die Antwort ("Maschinenraum B, in 9 Min. abholbereit") direkt aufs Ohr, ohne die Arbeit unterbrechen zu müssen.
Bau einer AI Demand Prediction Plattform für Siemens
Herausforderung: Hohe Lagerkosten durch ungenaue Bedarfsprognosen bei komplexen, individuellen Produkt-Zeitserien. Lösung: Entwicklung einer Self-Service AI Plattform auf Basis von AutoML (Automated Machine Learning). Ergebnis: Automatisierte Auswahl des besten Algorithmus für jedes Produkt.
Der Erfolg in Zahlen:
- Skalierung: Ausweitung auf über 2.000 Produkte an weiteren Standorten.
- Performance: Wöchentliches Training von 100.000 Modellen in unter 5 Stunden.
- Integration: Vorhersagen fließen direkt in die Datenströme der Fachbereiche.
FAQ - KI in der Produktion
Wie wird Künstliche Intelligenz in der Produktion genutzt?
In der Produktion dient KI zur Automatisierung von Prozessen, Effizienzverbesserung und Minimierung von Ausfallzeiten . Sie ermöglicht genaue Wartungsvorhersagen, verbessert die Qualitätskontrolle und erleichtert die Entscheidungsfindung mit Datenanalysen. Zudem fördert KI Produktinnovationen und erhöht die Flexibilität bei Marktveränderungen.
Was kostet eine KI-Beratung?
Die Kosten für eine maßgeschneiderte KI-Beratung ;hängen vom Umfang Ihres Projekts ab. Zu Beginn erstellen wir einen individuellen Finanzierungsplan für Sie. Wir sind dem Prinzip verpflichtet, dass jedes Projekt einen greifbaren Mehrwert liefern sollte. Daher legen wir schon frühzeitig die konkreten Vorteile und potenziellen Einsparungen offen, die sich aus Ihrem spezifischen Anwendungsfall ergeben.
Welche Arten von KI unterscheidet man?
Es gibt eine Unterscheidung zwischen schwacher und starker Künstlicher Intelligenz. Schwache KI ist auf einzelne, spezialisierte Aufgaben ausgerichtet, wie zum Beispiel ChatGPT. Im Gegensatz dazu befindet sich die starke KI, die ein umfassendes Verständnis und Bewusstsein ähnlich dem menschlichen aufweisen würde, noch im Bereich der Fiktion und ist aktuell nicht realisiert.
Kyrill Schmid ist Lead AI Engineer im Bereich Data and AI bei MaibornWolff. Der promovierte Machine Learning Experte ist spezialisiert darauf, die Potenziale künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene zu identifizieren, zu entwickeln und nutzbar zu machen. Er begleitet und unterstützt Organisationen im Aufbau von innovativen KI-Lösungen wie Agenten-Anwendungen und RAG-Systemen.