Expert Views

Published on Sep 19, 2023

Nutzbringende KI-Use Cases in der Fertigungsindustrie

Andrej Nikonov

Technology Leader Explainable AI

Es ist offensichtlich, dass künstliche Intelligenz (KI) in der heutigen Zeit allgegenwärtig ist. Obwohl die Technologie an sich nicht brandneu ist, hat ChatGPT unsere Wahrnehmung davon deutlich verändert. Das Sprachmodell hat vielen Menschen verdeutlicht, wie fortschrittlich die Technologie mittlerweile geworden ist. Es zeigt, dass KI in der Lage ist, Aufgaben auf höchstem Niveau zu erledigen, die wir ihr nicht zugetraut hätten. Dies führt zu Überlegungen, wie Unternehmen, insbesondere in der Fertigungsindustrie, von dieser Entwicklung profitieren können.

Zu Beginn ist zu erwähnen, dass ChatGPT ein tiefgreifendes Sprachmodell ist, dessen Antworten auf statistischen Modellen basieren und daher nicht immer exakt sind. Doch insbesondere in eng umrissenen Aufgabenbereichen ist der Nutzen unschätzbar. So gibt es in der Produktionsbranche viele Einsatzmöglichkeiten, insbesondere bei der Wissensverwaltung und Effizienzoptimierung. Weiterhin können die Fähigkeiten von ChatGPT auch auf bildbezogene Anwendungen übertragen werden, wodurch sie im Bereich Design und Marketing von Nutzen sind.

 

Bei der Einführung sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden

 

Europa arbeitet mit dem EU AI Act bereits an Richtlinien für künstliche Intelligenz, um dem technologischen Fortschritt gerecht zu werden. Auch in Deutschland werden Standards und Zertifizierungen entwickelt, um die KI-Nutzung sicher zu gestalten.

Bei der Einführung von KI in der Fertigung sollten Unternehmen entscheiden, welche Lösungen standardmäßig erworben werden können und wo individuelle Anwendungen erforderlich sind. Konsortien entwickeln branchenspezifische Plattformen, die als Grundlage dienen können. Auch bestehende Plattformen großer Cloud-Anbieter können genutzt werden. Die Bandbreite der KI-Entwicklungen reicht von innovativen, forschungsorientierten Projekten bis hin zu kleineren, standardisierten Lösungen.

Unbedingt sollte auf eine geeignete Teamzusammenstellung geachtet werden. Bestenfalls besteht es aus Expert:innen für die Branche, für Anwendungstechnologie und Machine Learning sowie aus Endnutzer:innen. Eine umfassende Datenbasis ist unerlässlich, um Voreingenommenheit zu vermeiden. Unternehmen sollten bei der Datenauswahl mit Bedacht vorgehen. Am Ende steht immer die Notwendigkeit im Vordergrund, reale Probleme zu adressieren und tatsächliche Schwachstellen zu identifizieren. Eine Leitfrage hierfür ist die Überlegung, welche Möglichkeiten das System tatsächlich freisetzen kann.

 

Cloud-basierte oder lokale AI-Applikationen?

 

Um KI-Anwendungen betreiben zu können, muss die IT-Infrastruktur eines Unternehmens an die Verarbeitung großer Datenmengen angepasst werden.

Dabei ist zwischen Cloud-basierten und lokal installierten Lösungen zu wählen. Cloud-Lösungen sind skalierbar, können jedoch Datenschutzprobleme aufwerfen. Daher ist es wichtig zu überlegen, wo die Daten gespeichert sind und ob Drittanbieter möglicherweise Zugang zu vertraulichen Informationen haben. Eine Option könnte sein, die Daten in einem firmeneigenen Rechenzentrum zu hosten. Obwohl hier die Rechenkapazität eingeschränkter sein kann, bietet diese Methode ein höheres Maß an Datenschutz.

 

Der Schritt in die Praxis

 

Die Beispiele für den Einsatz von KI in der Produktion sind vielfältig und nehmen stetig zu. KI-Fähigkeiten können sowohl technologische als auch wirtschaftliche Herausforderungen bewältigen und finden je nach Industriezweig variierende Anwendungen. Im Bereich der Produktivität können KI-Anwendungen in Kombination mit Geschäftsabläufen und Automatisierungstechniken genutzt werden.

Konkrete Einsatzgebiete von KI in der Industrie umfassen Chatbots für den Kundendienst, Assistenzsysteme bei der Montage, Crawling-Tools im Beschaffungswesen, Qualitätsüberwachung, Diagnosesysteme, intelligente Auswahlverfahren in der Lagerlogistik sowie die Optimierung von Betriebsabläufen und Produktdesign durch KI.

Bevor wir komplexe Algorithmen einsetzen, um betriebliche Prozesse zu steuern, müssen wir zunächst Daten sammeln. Oftmals erfordert dieser Schritt den Aufbau neuer Infrastrukturen, da in der Industrie häufig Daten erzeugt und kurz darauf ersetzt werden. Deshalb ist es unerlässlich, stabile Datenhaltungssysteme zu implementieren, um eine durchgängige Erfassung und langfristige Verwendung dieser Daten sicherzustellen.

 

Automatisierung: Qualitätskontrolle (QC) durch KI

 

Um einen detaillierteren Einblick zu erhalten, werfen wir einen Blick auf einen bewährten Fall: die Automatisierung im QS-Sektor mittels optischer KI-Analyse.

Hier kann die zeit- und kostenintensive manuelle Inspektion durch automatisierte Systeme ersetzt werden. Für die Implementierung müssen zunächst Daten über fehlerfreie und fehlerhafte Produkten eingegeben werden, um einen Referenzrahmen zu schaffen.

Um ein geeignetes System zu implementieren, muss die Software zuerst ‚verstehen‘, wie ein makelloses Produkt, Bauteil oder Fremdkörper beschaffen ist. Hierfür werden Bilddaten von idealen Zuständen sowie von fehlerbehafteten Produkten oder typischen Fremdkörpern eingespeist. Dadurch wird ein Kriterienrahmen festgelegt, der bestimmt, was akzeptiert wird und was nicht. Wenn das System einen Defekt oder einen Fremdkörper identifiziert, wird dieser sofort ausgeschieden. Die Kriterien können bei Bedarf angepasst und optimiert werden.

 

Gezielter Einsatz von KI für maximal gewinnbringende Ergebnisse

 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI in der Industrie eine Vielzahl von Optimierungsmöglichkeiten bietet. Mit klar definierten Zielen, den richtigen Ressourcen und einer flexiblen Herangehensweise können Unternehmen das Potenzial von KI voll ausschöpfen.