KI in der Fertigung

Die Fertigungsindustrie entwickelt sich weiter, und der Wandel wird durch die Leistungsfähigkeit der Künstlichen Intelligenz (KI) vorangetrieben. Fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung helfen Herstellern, effizienter, produktiver und innovativer zu sein. Dieser umfassende Leitfaden erforscht das Potenzial von KI in der Fertigung. Wir zeigen die zahlreichen Vorteile, realen Anwendungen und kritischen Überlegungen für eine erfolgreiche Implementierung von KI in der Produktion auf.

1. Was ist KI in der Fertigung?
2. Vorteile, Use Cases und KI-Anwendungen in der Produktion
3. So implementieren Sie KI in der Produktion
4. Trends in KI und Fertigung
5. FAQ zur KI in der Fertigung

KI für die Fertigung umfasst die strategische Integration von KI-Technologien in verschiedene Aspekte des Fertigungsprozesses. Dazu gehören Produktion, Qualitätskontrolle, Lieferkettenmanagement und vorausschauende Wartung. Diese Integration ermöglicht es den Herstellern, repetitive Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und die Abläufe zu rationalisieren. Unternehmenswachstum ist das Ergebnis dieser Optimierung durch KI-Anwendungen in der Produktion.

Künstliche Intelligenz ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Herstellern helfen kann, die Effizienz und Qualität ihrer Abläufe zu verbessern. Der Einsatz von KI in der industriellen Produktion bietet viele potenzielle Vorteile, darunter:

1. Gesteigerte Effizienz und Produktivität: KI-Systeme automatisieren viele Routine- und sich wiederholende Aufgaben. Dadurch können sich die Mitarbeiter:innen auf komplexe und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren. Die unmittelbare Folge ist eine höhere Effizienz und Produktivität der Fertigungsprozesse.

2. Kosteneinsparungen: Durch KI-Automatisierung und die damit verbundene Effizienzsteigerung sinken die Arbeitskosten.

3. Verbesserte Qualitätskontrolle: KI-gestützte Systeme ermöglichen Datenanalysen in Echtzeit. KI-Anwendungen in der Produktion erkennen etwaige Mängel oder Anomalien im Produktionsprozess frühzeitig. Dies hilft Herstellern dabei, potenzielle Ausfälle rechtzeitig zu erkennen und zu korrigieren, bevor sie sich zu größeren Problemen entwickeln.

4. Vorausschauende Wartung: KI trifft Vorhersagen, wann Maschinen oder Anlagen wahrscheinlich ausfallen werden. So können Hersteller Wartungsarbeiten planen, bevor Maschinen stillstehen. Vorausschauende KI reduziert folglich Ausfallzeiten und spart im Idealfall Geld für teure Reparaturen ein.

5. Erhöhte Sicherheit: KI-gesteuerte Roboter und Maschinen können gefährliche Aufgaben übernehmen und so die Verletzungsgefahr für menschliche Arbeitskräfte verringern.

6. Bessere Nachfrageprognosen: KI-Systeme analysieren historische Verkaufsdaten und Markttrends, um genauere Vorhersagen über die künftige Nachfrage zu treffen. Diese Bestandsoptimierung hilft Herstellern dabei, die Produktion zu steigern und Überproduktion oder Lagerknappheit zu vermeiden.

7. Individuelle Anpassung und Personalisierung: Mithilfe von KI können Hersteller Kundendaten sammeln und analysieren. Das ermöglicht die Entwicklung personalisierter und maßgeschneiderter Produkte, für die es auf dem Markt eine wachsende Nachfrage gibt.

8. Verbessertes Lieferkettenmanagement: KI befähigt Hersteller dazu, ihre Lieferkette zu optimieren. Denn die KI in der Fertigung erkennt ineffiziente Prozesse und Lücken in der Lieferkette.

9. Produktentwicklung: KI kann Kundenpräferenzen und Markttrends analysieren, um beispielsweise das Produktdesign zu unterstützen.

10. Kundenbetreuung: KI-Chatbots und virtuelle Assistenten leisten rund um die Uhr Kundensupport und lösen auch in der Nacht häufige Fragen und Probleme, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Dies führt auf der einen Seite zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue sowie auf der anderen Seite zu einer geringeren Arbeitsbelastung des Kundendienstteams. Darüber hinaus können KI-gestützte Kundendienstlösungen für die Fertigung das Kundenfeedback und die Stimmung analysieren, um Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen und notwendige Änderungen an Produkten und Dienstleistungen vorzunehmen. Diese kontinuierliche Feedbackschleife kann zu einem besseren Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen führen. Folglich führt KI im Kundenservice zu einem maßgeschneiderten und zufriedenstellenden Kundenerlebnis.

11. Einbindung von Partnern: Hersteller können von KI-Technologien profitieren, die in Software für die Zusammenarbeit mit Partnern integriert sind. Beispielsweise analysieren KI-Algorithmen Daten aus Partnerinteraktionen und identifizieren potenzielle Möglichkeiten für Zusammenarbeit und Wachstum. Im Idealfall stärkt dies Partnerschaften, steigert die Effizienz in der Lieferkette und führt schlussendlich zu verbesserten Produktions- und Lieferprozessen.

12. Wettbewerbsvorteil: Durch die Integration von KI in ihre Fertigungsprozesse erlangen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, da sie qualitativ hochwertige Produkte effizienter und effektiver herstellen können.

Die Vorteile und Anwendungen von KI in der Fertigung sind unbestritten. Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung. Woran es hapert? Die Grafik zeigt die Ergebnisse einer Befragung von 800 Entscheider:innen in der Fertigung, die Salesforce 2024 durchgeführt hat.

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AI needs data to learn and improve. Manufacturers need to collect and analyze data from their operations to identify patterns, trends, and insights that can be used for more informed decision-making.

This data must be accurate, relevant, and securely managed to ensure the integrity and reliability of the AI system. Manufacturers should establish clear guidelines for data collection and use to maintain ethical standards and protect consumer privacy.

Additionally, companies must be transparent about the use of AI and its impact on employees, customers, and society as a whole. This means telling people what AI systems can do, and how they work. It also means having ways for people to give feedback and bring up any problems or worries they may have. By continuously collecting and analyzing data, companies can improve the accuracy and effectiveness of their AI systems. This can lead to better decision-making and optimized manufacturing processes.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI in der Fertigung wächst auch die Sorge um Datenschutz und Sicherheit. Sobald Hersteller KI in der Produktion einsetzen, müssen sie strenge Protokolle einführen, um sensible Daten zu schützen und Missbrauch zu verhindern.

Dazu gehören die Implementierung robuster Cybersicherheitsmaßnahmen, die Durchführung regelmäßiger Audits und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Ein verantwortungsbewusster Umgang mit Daten bestärkt das Vertrauen der Kund:innen in das Unternehmen. Davon abgesehen gilt in Europa inzwischen eine KI-Verordnung, an die sich auch Unternehmen, die KI in der industriellen Produktion einsetzen, halten müssen.

Um das Beste aus der KI für die industrielle Produktion herauszuholen, ist es wichtig, sie reibungslos in bestehende Fertigungssoftware und -systeme zu integrieren. Teams, die KI einführen, und Teams, die die bestehenden Systeme verwalten, müssen sich umfangreich mit den Entscheider:innen abstimmen.

Außerdem ist es entscheidend, Protokolle für die Fehlersuche und die Behebung von potenziellen Kompatibilitätsproblemen zu erstellen. Durch die erfolgreiche Integration von KI in ihre Fertigungsprozesse können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren und das Potenzial der Technologie voll ausschöpfen. Voraussetzung dafür sind eine gelungene Datenintegration und -verwaltung.

Nur, weil die KI in der Produktion plötzlich vorhanden ist, heißt das noch lange nicht, dass sie (effektiv) genutzt wird. Hersteller, die von KI-Vorteilen profitieren wollen, müssen ihre Mitarbeiter:innen in KI-Technologien und deren Anwendung schulen. Dies wird dazu beitragen, eine Innovationskultur zu fördern und die erfolgreiche Einführung von KI sicherzustellen.

KI braucht Daten, um zu lernen und sich zu verbessern. Hersteller müssen diese aus ihrem Betrieb sammeln und analysieren. So identifizieren Sie Muster, Trends und Erkenntnisse, die Sie für eine fundiertere Entscheidungsfindung genutzt werden können.

Diese Daten müssen genau und relevant sein und sicher verwaltet werden, um die Integrität und Zuverlässigkeit des KI-Systems zu gewährleisten. Hersteller sollten klare Richtlinien für die Datenerfassung und -nutzung aufstellen, um ethische Standards zu wahren und die Privatsphäre der Verbraucher:innen zu schützen.

Darüber hinaus müssen Unternehmen den Einsatz von KI und ihre Auswirkungen auf Mitarbeiter:innen, Kund:innen und die Gesellschaft als Ganzes transparent machen. Das bedeutet, dass die Menschen darüber informiert werden müssen, was KI-Systeme leisten können und wie sie funktionieren. Es bedeutet auch, dass Kund:innen die Möglichkeit haben müssen, Feedback zu geben und Probleme oder Sorgen anzusprechen, die sie möglicherweise haben.

Die Künstliche Intelligenz in der Fertigung entwickelt sich ständig weiter, regelmäßige Fortschritte sind Usus.

VR- und AR-Technologien werden in der Fertigung für Schulungen, Konstruktionsprüfungen und die Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen eingesetzt. Mit Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) können Hersteller ihre Mitarbeiter:innen in simulierten Umgebungen an neuen Geräten und Prozessen schulen. Dadurch wird der Bedarf an kostspieligen und langwierigen physischen Schulungen reduziert. Diese Technologien können auch für Konstruktionsprüfungen eingesetzt werden und ermöglichen eine effizientere und genauere Zusammenarbeit zwischen Konstrukteur:innen und Ingenieur:innen.

Die Echtzeit-Überwachung durch VR und AR liefert bisweilen wertvolle Einblicke in Produktionsprozesse. Sofortige Anpassungen zur Optimierung von Effizienz und Qualität sind mögliche Konsequenzen des VR- und AR-Einsatzes. Schreiten diese Technologien weiter voran, haben sie das Potenzial, die Gesamtproduktivität und Rentabilität in der Fertigungsindustrie erheblich zu verbessern.

Darüber hinaus können VR und AR auch das Kundenerlebnis positiv beeinflussen – zum Beispiel, indem sie es ermöglichen, Produkte vor dem Kauf zu visualisieren und individuell anzupassen. Resultat ist zunächst eine höhere Kundenzufriedenheit und darauf aufbauend potenziell höhere Umsätze. Die Integration von VR und AR in die Fertigung steht erst am Anfang, und die Anwendungsmöglichkeiten sind endlos.

Blockchain – darunter versteht man eine dezentrale, digitale Datenbank, die Informationen und Transaktionen in Blöcken mit Zeitstempel speichert und chronologisch in einer Kette miteinander verknüpft. Die Blockchain-Technologie wird in Verbindung mit KI eingesetzt, um die Transparenz und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette zu verbessern, Transaktionen zu rationalisieren und Kosten zu senken.Real-time monitoring through VR and AR can also provide valuable insights into production processes, allowing for immediate adjustments to be made to optimize efficiency and quality. As these technologies continue to advance, they have the potential to revolutionize the manufacturing industry and improve overall productivity and profitability.

Additionally, VR and AR can also enhance the customer experience by allowing them to visualize and customize products before purchasing, leading to higher satisfaction and potentially increased sales. The integration of VR and AR in manufacturing is just beginning, and the possibilities for its applications are endless.

Kollaborative Roboter (Cobots) werden in der Fertigung immer beliebter, da sie neben menschlichen Arbeiter:innen bei Aufgaben wie Montage, Schweißen und Inspektion eingesetzt werden. Diese Roboter sind mit fortschrittlichen Sensoren und Algorithmen ausgestattet, die ihnen ein sicheres Arbeiten in der Fertigung ermöglichen und so die Produktivität und Effizienz des Prozesses steigern.

Edge Computing bedeutet, dass Daten unmittelbar dort, wo sie erzeugt werden, verarbeitet und analysiert werden. Produktionsingenieur:innen oder Mechatroniker:innen nutzen die Daten von Internet-of-Things-Geräten (IoT) in Echtzeit, ohne dass sie zuvor an einen entfernten Server gesendet werden. Edge Computing ermöglicht eine stärkere Automatisierung und erhöht letztlich die Produktionsgeschwindigkeit. Zudem senkt es die Kosten, da die Menge der zu übertragenden Daten abnimmt.

Digitale Zwillinge werden in der Fertigung eingesetzt, um Produktionsprozesse zu simulieren und zu optimieren. Durch die Erstellung eines virtuellen Abbilds einer physischen Anlage können Hersteller Änderungen testen und beheben, bevor das physische Produkt gebaut wird.

Digitale Zwillinge können auch für die vorausschauende Wartung eingesetzt werden, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten, und Ausfallzeiten zu minimieren. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Fertigung wird sich der Einsatz von digitalen Zwillingen voraussichtlich noch weiter verbreiten.Edge computing also reduces the amount of data that needs to be transmitted, making it more efficient and cost-effective.

KI in der industriellen Produktion hat das Potenzial, die Fertigung zu revolutionieren, indem sie diese effizienter, effektiver und wettbewerbsfähiger macht. Mit KI können Hersteller Aufgaben automatisieren, Prozesse optimieren und die Produktqualität verbessern. Durch die Nutzung der KI in der Produktion verschaffen sich Hersteller einen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt.

Noch mehr spannende Einblicke zu KI in der Produktion entnehmen Sie unserem Report „Trends in der Fertigung“, den Sie als pdf anfordern können.

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^{_{Die Autoren wurden bei der Erstellung dieser FAQ-Fragen durch KI unterstützt.}}