Der aiXbrain Blog: Best Practices rund um erfolgreiche Innovation mit KI in der Industrie

In ihrer Digitalisierungsstrategie haben viele Unternehmen bereits erkannt, dass sie Ihre Produkte mithilfe von Künstlicher Intelligenz aufwerten können. In der Regel bedeutet das, Daten zum Produkteinsatz zu erschließen und diese schlau auszuwerten, um damit neue werthaltige Angebote für Kund:innen zu schaffen. In diesem Artikel haben wir die 5 wichtigsten Fragen zusammengestellt, die bei solch einem KI-Upgrade entscheidend sind.

Der Maschinen- und Anlagenbau in Deutschland zeichnet sich seit vielen Jahrzehnten durch seine hohe Innovationskraft aus. Unsere Ingenieurskunst wird weltweit geschätzt. Das Label “Made in Germany” steht überall in der Welt für höchste Qualität und Zuverlässigkeit, was international für gute Absatzzahlen sorgt.

Die Ursachenanalyse mit KI ist ein neuer Ansatz, mit dem Unternehmen Problemen in ihrer Produktion auf den Grund gehen und diese nachhaltig abstellen können. Damit können etwa ungeplante Stillstandszeiten vermieden und Qualitätsmängel bei hergestellten Produkten reduziert werden.

Komplexe technische Systeme wie Maschinen, Anlagen, Mess- und Regelungseinheiten oder auch Produktionslinien erzeugen heutzutage viele Daten. Um aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu verbesserten Produkten und neuen Innovationen führen, sind Ingenieur:innen darauf angewiesen, die richtigen Informationen in den Daten zu finden.

Die Digitalisierung und Industrie 4.0 sind die dominierenden Trends in der Branche. Viele industrielle Hersteller haben bereits begonnen, ihre Prozesse und Produkte datentechnisch anzubinden und die Daten systematisch zu sammeln. Der ganze Aufwand lohnt sich nur dann, wenn aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können, die zur Wertschöpfung im Unternehmen beitragen.

Die Ursachenanalyse mit KI ist ein neuer Ansatz, mit dem Unternehmen Problemen in ihrer Produktion auf den Grund gehen und diese nachhaltig abstellen können. Damit können etwa ungeplante Stillstandszeiten vermieden und Qualitätsmängel bei hergestellten Produkten reduziert werden.

Haben Sie beschlossen, mit Künstlicher Intelligenz (KI) Ihre internen Prozesse zu verbessern oder Ihre Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle mit KI zu innovieren? Dann sollten Ihre Daten besser KI-tauglich organisiert sein, sonst kann Ihr Vorhaben schnell frustrierend und unnötig teuer werden.

KI findet in der Produktion immer mehr Verbreitung, weil sich damit auf Maschinen-, Prozess- und Organisationsebene Effizienzgewinne realisieren lassen. Dabei kommen vermehrt KI-Verfahren wie neuronale Netze zum Einsatz. Diese können einerseits besonders gut komplexe Zusammenhänge erlernen, andererseits sind sie aber nicht in der Lage, Erklärungen mitzuliefern, warum sie eine bestimmte Entscheidung treffen. Das ist eine typische “Black Box” Eigenschaft.

Der Einsatz einer vollautomatisierten KI in der Produktion ist nur in Ausnahmefällen möglich. Häufig ist es aber ohnehin viel sinnvoller, wenn Mensch und KI sich in der Zusammenarbeit ergänzen. Das macht menschzentrierte KI-Anwendungen besonders spannend.

Wie kann KI helfen, die besten Losgrößen für eine wirtschaftliche Sortenfertigung zu finden? Dieser Frage gehen wir in Teil 3 unserer Miniserie zu KI Use Cases in der Produktion nach. Jeder der vorgestellten KI Use Cases baut dabei auf den 4 Chancen zur Wertschöpfung mit KI in der Industrie auf.