Autonome KI übernimmt die Fertigung
In der Fertigungsindustrie vollzieht sich derzeit ein massiver technologischer Wandel. Vorbei sind die Zeiten roboter- und fließbandorientierter Innovationen; an ihre Stelle treten nun generative und datengesteuerte KI-Systeme.
Was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie an Innovation in der Fertigung denken? Wahrscheinlich denken Sie zuerst an Roboterarme oder massive Förderbänder. Diese Technologien sind und bleiben zwar wichtig, aber sie sind nicht mehr die treibende Kraft in der Fertigung. Stattdessen hat sich der Schwerpunkt auf verschiedene Front- und Back-End-Prozesse verlagert, die darauf abzielen, den gesamten Produktionszyklus zu überwachen und zu rationalisieren, indem fortschrittliche Algorithmen zur Verbesserung des Produktdesigns, zur vorausschauenden Wartung und zur Optimierung der Lieferketten eingesetzt werden.
KI übernimmt die Fertigung; hier erfahren Sie, was Sie darüber wissen müssen.
KI in der Fertigung verstehen
KI hat sich in den letzten Jahren in den Mittelpunkt eines weltweiten technologischen Wandels gestellt, und dies hat sich als besonders wichtig für die Fertigungsindustrie erwiesen, eine Branche, deren Innovationspotenzial seit über sechzig Jahren weitgehend stagniert hat. KI ist zu einem Synonym für Erfolg und Automatisierung geworden und hat sich in nahezu jeden Sektor und jede Branche eingeschlichen. Die Möglichkeiten, die sich hier bieten, sind für das verarbeitende Gewerbe, in dem die Automatisierung seit jeher an erster Stelle steht, außergewöhnlich.
Die Probleme
Es besteht eine große Diskrepanz zwischen dem derzeitigen Einsatz von KI in größeren Unternehmen, die sie eher nutzen, und kleineren Unternehmen, die sie kaum einsetzen. Die Statistiken zeigen diese Kluft eindrucksvoll: 77 % gegenüber 4 %, wie das MIT in Zusammenarbeit mit Microsoft herausgefunden hat. Doch was genau ist die Ursache für diese Kluft?
Fachwissen und Budget
Geld, Talent und Ressourcen sind drei Dinge, die oft jede größere Unternehmensentscheidung bestimmen. Vielleicht mehr als alles andere wirken sich diese Fragen stark auf den Einsatz von KI in der Fertigung aus.
Eine weit verbreitete Ansicht ist, dass das Fehlen von KI-bezogenen Talenten das Vertrauen der Hersteller in die KI verringert und ihr Verständnis für ihre Fähigkeiten einschränkt. Dies ist zwar zweifellos ein Grund zur Sorge, aber es trifft nicht auf alle Bereiche zu. Einige Technologien sind einfacher und kostengünstiger zu implementieren als andere. Wenn Sie die Schritte unternehmen, um sie entsprechend Ihren Bedürfnissen zu skalieren und einzusetzen, können sie unendlich wertvoll sein.
Das Datendilemma
Die Wirksamkeit von KI in der Fertigung hängt in erster Linie vom Zugang zu hochwertigen Daten ab. Wenn die Daten fehlen, dann wird auch die betreffende KI-gesteuerte Lösung fehlen.
Robuste Datenqualitätsstandards sowie Integration und Governance sind für die Skalierung von KI-Systemen unerlässlich. Eine Studie des MIT aus dem Jahr 2024 ergab, dass nur ein Fünftel der Hersteller über Produktionsressourcen verfügt, deren Daten für die Verwendung in bestehenden KI-Modellen geeignet sind.
Die Prävalenz des Problems hängt auch von der Unternehmensgröße ab - je größer das produzierende Unternehmen, desto offensichtlicher ist das Problem in der Regel. Dies hängt von der Vielfalt und dem Umfang der KI-Integration und den Ressourcen ab, die zur Erleichterung des/der verwendeten Systeme(s) erforderlich sind.
Black-box-Lösungen: die Bedenken
Blackbox"-Systeme stellen eine wirklich autonome Form der KI dar und werden in der modernen Fertigung in großem Umfang eingesetzt.
Während diese Systeme gut darin sind, fundierte Vorhersagen zu treffen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, ist ihr Antwortprozess für den Menschen oft nicht zu entschlüsseln - daher der Name. Beispiele hierfür sind LLMs wie ChatGPT und Gemini.
Die Zweideutigkeit der Bits zwischen Eingabe und Ausgabe ist besorgniserregend. Diese Technologien stellen ein inhärentes Risiko dar, da wir die Hintergrundprozesse nicht vollständig verstehen; daher muss der Mensch die Rolle des Faktenchecks übernehmen. Um Ungenauigkeiten oder schädliche Informationen zu vermeiden, müssen Sie einen Prozess zur Risikominderung einführen, insbesondere in den Bereichen Gesundheit und Sicherheit, Technik und Produktdesign, wo Genauigkeit und Sicherheit entscheidend sind.
Wie Hersteller KI am besten nutzen können
Die Ambitionen für die Entwicklung von KI sind in der Fertigung aufgrund der Vielzahl möglicher Anwendungsfälle stärker ausgeprägt als in den meisten anderen Branchen. Mit der weit verbreiteten Nutzung geht jedoch die Notwendigkeit der Überwachung und Genauigkeitsprüfung einher.
Um KI-Lösungen optimal zu nutzen, sollten Sie den Prozess beobachten und auf Fakten überprüfen. Wie kommt Ihr System zu seinen Schlussfolgerungen? Welche Schritte unternimmt es, um sein(e) Ziel(e) zu erreichen? Dies ist besonders wichtig bei großen Sprachmodellen (LLMs), da das Potenzial für Ungenauigkeiten und falsche Informationen aufgrund des nichtlinearen Prozesses, den das Modell bzw. die Modelle zur Generierung der Ergebnisse verwenden, sehr hoch ist.
Wo passt KI am besten in Ihr Unternehmen? Zum Beispiel könnte RPA (robotische Prozessautomatisierung) dabei helfen, lästige Aufgaben zu erledigen und Ihre Mitarbeiter zu entlasten. Oder Sie könnten ein Supply-Chain-Management-System einsetzen, um Quellen für defekte Hardware zu ermitteln. Diese Systeme gehen Probleme direkt an, bevor sie überhaupt entstehen. KI könnte Ihnen bei der Ideenfindung helfen oder Ihren Produktdesignprozess unterstützen - die Möglichkeiten sind endlos.
Schritte zur Einführung von KI in der Fertigung
Während KI derzeit in allen Branchen Amok läuft, gehen Experten davon aus, dass es irgendwann Richtlinien und Rahmenwerke geben wird, die KI-Technologien vorschreiben. ISO/IEC 42001 und ISO/IEC 27001 sind Rahmenwerke, die Ihnen bei der Überwachung und Verwaltung von KI und cybersicherheitsbezogenen Risiken helfen.
Wenn Sie an einer ISO-Zertifizierung interessiert sind, sind Sie hier genau richtig. Wir können Ihnen dabei helfen, die KI-Konformität zu erreichen, lange bevor sie offiziell vorgeschrieben wird, damit Sie sicher und der Zeit voraus sind.
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