Bedeutung von KI und ML in der Industrie
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) gewinnen in der Industrie zunehmend an Bedeutung. Von der Wareneingangsprüfung bis zur Endkontrolle tragen KI-basierte Technologien dazu bei, Autonomie und Effizienz zu steigern. Diese Technologien sind entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands und Europas.
In der Studie von dem Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geht hervor, dass die Nutzung von KI in deutschen Unternehmen deutlich angestiegen ist. Die KI-Verbreitung in Deutschland ist durchweg über dem EU-27-Durchschnitt.
Maschinelles Lernen zusammengefasst
Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff von Verfahren, die Modelle anhand von Daten und darin identifizierte Mustern lernen. Als Teilgebiet der Informatik imitiert es menschliche kognitive Fähigkeiten, indem es Informationen aus Eingabedaten identifiziert und organisiert. Durch maschinelles Lernverfahren können große Mengen an Daten schnell und präzise analysiert und verarbeitet werden. Diese Technologie lernt anhand von meist vielen Beispielen oder Lerndaten und oft in Simulationsumgebungen. Das spart Ressourcen und die reale Anwendung ist schneller umsetzbar.
Anwendungsbereiche in der Produktion
Datenanalyse:
Maschinelles Lernen kann historische Daten analysieren und Vorhersagen über den optimalen Wartungszeitpunkt von Maschinen treffen, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies reduziert ungeplante Stillstandzeiten und Wartungskosten.
Qualitätssicherung:
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können Produktionsdaten in Echtzeit überwacht werden und sofort auf potenzielle Qualitätsprobleme reagiert werden. Sensoren erfassen kontinuierlich wichtige Daten, die von ML-Algorithmen analysiert werden, um Anomalien zu erkennen. Diese Anomalien können auf mögliche Defekte oder Abweichungen hinweisen, die sich negativ auf die Produktqualität auswirken könnten.
Datenakquise:
Die Datenakquise in der Produktion kann effizienter erfasst werden. Es werden fortschrittliche Sensoren und IoT-Technologien integriert, um kontinuierlich eine Vielzahl von Betriebsdaten zu sammeln. Diese umfassen Parameter wie Temperatur, Druck, Vibrationen und Produktionsgeschwindigkeit.
Vorteile von KI und ML in der Industrie
Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen in der Industrie bietet vielfältige Vorteile. Sie erlauben eine Beschleunigung und Präzisierung von Prozessen. Wiederkehrende Abläufe können automatisiert werden, was eine rasante und effiziente Ergebnisgewinnung ermöglicht.
Darüber hinaus wird eine grundlegende Veränderung und Optimierung von Geschäftsmodellen ermöglicht. Diese Technologien fördern die Entwicklung nachhaltiger und intelligenter Produktionsmethoden, indem sie Ressourcen effizienter nutzen, den Energieverbrauch senken und Abfall reduzieren. So können Unternehmen umweltfreundlichere und kosteneffizientere Produktionsstrategien entwickeln.
Auch die Mitarbeitenden profitieren von diesen Technologien. Sie erhalten Unterstützung bei komplexen Analysen und können sich auch auf andere Aufgaben konzentrieren. Gleichzeitig ermöglichen KI-gesteuerte Prozesse eine intelligente Steuerung der Arbeitsabläufe, wodurch die Zusammenarbeit verbessert und die Arbeitsbelastung reduziert wird.
- Beschleunigung und Präzisierung der Prozesse
- Rasante und effiziente Ergebnisgewinnung
- Entwicklung von nachhaltigen und effizienten Produktionsmethoden
- Unterstützung bei komplexen Analysen
Herausforderungen von KI und ML in der Industrie
Obwohl diese Technologien zahlreiche Vorteile bieten, stehen Unternehmen, insbesondere kleine und mittelständische Betriebe, auch vor erheblichen Herausforderungen. Ein oft auftretendes Problem ist das begrenzte Budget, das diese Unternehmen zur Verfügung haben.
Darüber hinaus mangelt es häufig an einer ausreichenden Datengrundlage, die erforderlich sind, um Anomalien zu erkennen und Abläufe zu automatisieren. Auch die Skepsis gegenüber diesen Technologien bleibt weit verbreitet. Viele Unternehmen befürchten einen Verlust der Datensouveränität und sind misstrauisch gegenüber der Zertifizierung von KI-Systemen.
Eine besonders große Herausforderung ist das fehlende Know-how. Viele Unternehmen setzen sich kaum oder gar nicht mit Künstlicher Intelligenz auseinander, was es ihnen erschwert, den potenziellen Nutzen von KI-Lösungen zu erkennen und realistisch einzuschätzen.
- Begrenztes Budget
- Nicht ausreichende Datengrundlage
- Befürchtung eines Verlusts der Datensouveränität
- Misstrauen gegenüber der Zertifizierung von KI-Systemen
- Fehlendes Know-how
Herangehensweise an KI und ML
Der Artikel von MAV beschreibt, wie Unternehmen erfolgreich Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in ihre Abläufe integrieren können. Ein zentraler Aspekt dabei ist, klein anzufangen. Der Einstieg über einzelne Prozessschritte erleichtert es den Unternehmen, erste Erfahrungen mit diesen Technologien zu sammeln. Diese schrittweise Herangehensweise führt nicht nur zu einem besseren Verständnis von KI und ML, sondern schafft auch kleine Erfolge, die das Vertrauen in diese Technologien stärken.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist ein frühzeitiger Start. Kurze Entwicklungszyklen für konkrete Anwendungsfälle ermöglichen es, schnell erste Prototypen zu entwickeln. Zudem sollte der Fokus auf eine nutzerzentrierte Herangehensweise gelegt werden. Oftmals beginnt der Einsatz von KI in Fachabteilungen, die so die Möglichkeit haben, sich intensiv mit der Technologie auseinanderzusetzen und wertvolles Know-how zu erlangen. Dieses Wissen kann später auf andere Abteilungen übertragen werden.
Es ist jedoch entscheidend, dass das gesamte Unternehmen hinter der Einführung von KI steht. Eine gemeinsame Bereitschaft und Offenheit für diese Technologien ist notwendig, um die Prozessabläufe zu optimieren. Wenn nicht alle an einem Strang ziehen, kann dies zu Blockaden im Projekt führen und den Erfolg gefährden.
- Schrittweise Herangehensweise
- Frühzeitiger Start
- Nutzerzentrierte Herangehensweise
- Das gesamte Unternehmen steht hinter der Einführung
Fazit und Zukunft von KI und ML
Wir sind uns sicher, die Integration von KI und ML in der Industrie ist bereits jetzt ein wichtiger Erfolgsfaktor für Unternehmen in Deutschland und Europa. Die Einführung von KI-Technologien bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Effizienz erheblich zu steigern und Prozesse nachhaltig zu optimieren. Dabei ist es entscheidend, präzise Ziele und spezifische Anwendungsbereiche festzulegen sowie die Qualität der genutzten Daten sicherzustellen.
Experten prognostizieren, dass der Einsatz von KI und ML in den kommenden Jahren kontinuierlich zunehmen wird, wodurch ein neues Level der Automatisierung erreicht wird. Dafür ist es entscheidend, dass Unternehmen ihre bestehende Skepsis überwinden und sich offen gegenüber diesen Technologien zeigen.
Weiterführende Links:
🔗Virtual Reality (VR) in der Industrie: Status Quo und Ausblick
🔗 Wie sieht sie aus, die Fabrik der Zukunft? Antworten gibt es im LMZ Industry Talk.
