KI ist in der Fertigung keine Zukunftsmusik mehr
Die industrielle Revolution des 21. Jahrhunderts wird nicht durch Dampfmaschinen oder Fließbänder vorangetrieben, sondern durch Algorithmen. Künstliche Intelligenz (KI), einst ein Thema der Science-Fiction, steht heute im Zentrum einer neuen Fertigungsrenaissance. Von präzisionsgesteuerten Prozessen bis hin zu vorausschauender Wartung verspricht KI, den Fertigungsbereich in ein datengesteuertes Ökosystem der Effizienz zu verwandeln. Trotz ihres Potenzials bleibt die Akzeptanz von KI in der Fertigung jedoch überraschend zurückhaltend, behindert durch Herausforderungen, die so alt sind wie die Technologie selbst: Kosten, Unsicherheit und Angst vor dem Unbekannten.
Während einer Podiumsdiskussion bei Tech and AI Live kamen Branchenführer von Microsoft, SAP und Samsung zusammen, um die Chancen und Hürden bei der Einführung von KI in der Fertigung zu erörtern. Ihre Erkenntnisse unterstrichen nicht nur das enorme Potenzial dieser Technologie, sondern auch die entscheidenden Schritte, die erforderlich sind, um dieses Potenzial voll auszuschöpfen.
Die Rolle der KI als Treiber für Präzision und Produktivität
Jeff Winter, Branchenexperte für Fertigung bei Microsoft, beschrieb KI als ein „Entscheidungswerkzeug“, das die menschliche Intelligenz ergänzt. Anders als traditionelle Maschinen, die vorgegebenen Anweisungen folgen, verfügt KI über die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Empfehlungen abzugeben. Dies macht sie besonders geeignet für zwei Hauptfunktionen: Ergänzung und Automatisierung.
In ihrer ergänzenden Rolle verbessert KI die menschliche Entscheidungsfindung, indem sie vorausschauende Einblicke und Szenariosimulationen bietet – unschätzbare Vorteile in einem Fertigungsumfeld, in dem jede Sekunde zählt. Ob es darum geht, die optimale Lieferkettenstrategie zu bestimmen oder Ausfälle von Maschinen vorherzusagen, die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen zu durchforsten, übersteigt die menschliche Kapazität bei weitem. Die Automatisierung hingegen repräsentiert die nächste Grenze: KI wird mit Entscheidungen betraut, die bisher menschliches Eingreifen erforderten. Selbstfahrende Fahrzeuge oder autonome Fertigungslinien sind Paradebeispiele für das Potenzial der Automatisierung, obwohl das Vertrauen in diese Systeme noch ausgebaut werden muss.
Doch während KI in der Analyse strukturierter Datensätze und der Ausführung repetitiver Aufgaben mit unfehlbarer Präzision glänzt, sind ihre Grenzen ebenso auffällig. Es gfehlt ihr an „gesundem Menschenverstand“ und kontextuellem Bewusstsein, das Menschen ermöglicht, sich an neue und unvorhergesehene Szenarien anzupassen. Diese kognitive Lücke ist der Grund, warum Winter für einen vorsichtigen, aber strategischen Ansatz bei der Implementierung von KI plädiert, der sowohl ihre Stärken als auch ihre Schwächen anerkennt.
Der Aufstieg der bedarfsgesteuerten Fertigung
Ein Bereich, in dem KI bereits greifbare Ergebnisse geliefert hat, ist die bedarfsgesteuerte Fertigung, ein Modell, das die Produktion und Beschaffung von CNC-gefrästen Teilen revolutioniert hat. Durch die Integration von KI in digitale Fertigungsplattformen können Unternehmen Käufern nun beispiellose Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und Qualität bieten.
Ein führendes Beispiel für diese Innovation ist InstaWerk, das KI einsetzt, um technische Zeichnungen und CAD-Modelle vollautomatisch zu analysieren. Das System extrahiert entscheidende Details wie Toleranzen, Materialien und andere Spezifikationen direkt aus den technischen Zeichnungen. Diese Informationen werden dann mit einer Komplexitätsanalyse des 3D-Modells abgeglichen, um ein umfassendes Verständnis der Fertigungsanforderungen zu ermöglichen. Auf Grundlage dieser Daten erstellt InstaWerk sofort ein ganzheitliches Kostenangebot, das nicht nur den Preis, sondern auch den effizientesten Fertigungsprozess detailliert darstellt, um die gewünschten Spezifikationen zu erfüllen. Dieses Maß an Automatisierung stellt sicher, dass Käufer präzise, maßgeschneiderte Lösungen innerhalb von Sekunden erhalten, anstatt tagelang auf traditionelle Angebotsprozesse zu warten.
Für Käufer sind die Vorteile bahnbrechend. KI-gestützte Plattformen wie InstaWerk vereinfachen die Beschaffung, indem sie die oft langwierigen Abstimmungsprozesse eliminieren, die traditionell erforderlich sind, um Spezifikationen zu finalisieren. Die Kombination aus schnellen Kostenangeboten und optimierten Fertigungsprozessen gewährleistet, dass Teile mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision produziert werden, während Ineffizienzen reduziert werden. Dies macht die bedarfsgesteuerte Fertigung zu einem Wendepunkt, insbesondere für Branchen, die hohe Anforderungen an Anpassungsfähigkeit und Präzision stellen, wie die Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie und Medizintechnik.
Durch die Integration von KI-gestützter Analyse und der Flexibilität der bedarfsgesteuerten Produktion zeigt InstaWerk, wie Technologie die Fertigung demokratisieren kann – mit Vorteilen in Bezug auf Kosten, Geschwindigkeit und Qualität für die Kunden und einem neuen Standard für Effizienz in der Branche.
Vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung
Die Integration von KI in die vorausschauende Wartung bietet ein weiteres überzeugendes Beispiel für ihr transformatives Potenzial. Historisch gesehen basierten Wartungsstrategien auf festen Zeitplänen oder reaktiven Maßnahmen, die beide teuer und ineffizient sind. Mit KI können Hersteller Sensordaten – wie Temperatur- und Vibrationsmuster – analysieren, um vorherzusagen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfällt. Dadurch können Wartungsteams proaktiv eingreifen, Ausfallzeiten reduzieren und die Lebensdauer der Geräte verlängern.
Ähnlich hat KI die Prozesse der Qualitätssicherung revolutioniert. Andreas Welsh, Vizepräsident bei SAP, hob hervor, wie Computer Vision genutzt wird, um die Fehlererkennung zu automatisieren. Durch die Analyse von Bildern hergestellter Teile kann KI Unregelmäßigkeiten mit weitaus höherer Genauigkeit identifizieren als menschliche Prüfer und sicherstellen, dass nur Teile, die strengen Qualitätsstandards entsprechen, den Markt erreichen.
Die Auswirkungen gehen jedoch über die Werkshalle hinaus. Die Bedarfserkennung, eine weitere KI-gestützte Fähigkeit, ermöglicht es Herstellern, zukünftige Anforderungen mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen. Durch die Integration von Daten aus ERP-Systemen, IoT-Geräten und externen Faktoren wie Markttrends können Hersteller Produktionspläne und Bestandsmanagement optimieren, Überbestände reduzieren und Verzögerungen minimieren.
Herausforderungen auf dem Weg zur Akzeptanz
Trotz dieser Durchbrüche ist der Weg zur breiten Akzeptanz von KI in der Fertigung mit Hindernissen gepflastert. Patrick Banger, Vizepräsident für KI bei Samsung, verglich KI mit einem Praktikanten – fähig zu bemerkenswerten Erkenntnissen, aber nur nach umfangreicher Schulung. Die Analogie unterstreicht eine der größten Barrieren für die Akzeptanz: die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten.
Damit KI gut funktioniert, benötigt sie große Mengen an gekennzeichneten Daten, insbesondere für Aufgaben, die seltene Ereignisse wie Maschinenausfälle betreffen. Die Sammlung und Aufbereitung dieser Daten ist sowohl zeitaufwändig als auch teuer, was eine Herausforderung für Hersteller darstellt, die bereits mit knappen Margen arbeiten. Darüber hinaus macht die finanzielle Unsicherheit in Bezug auf KI-Projekte – bei denen die Vorteile oft spekulativ sind – diese für risikoscheue Entscheidungsträger schwer durchsetzbar.
Ein weiteres Hindernis liegt im menschlichen Element. Die Implementierung von KI erfordert oft einen kulturellen Wandel, bei dem sich Mitarbeiter an neue Arbeitsabläufe anpassen und Manager eine Technologie annehmen müssen, die sie möglicherweise nicht vollständig verstehen. Diese Widerstände zu überwinden, wird nicht nur technisches Training erfordern, sondern auch eine konzentrierte Anstrengung, um KI zu entmystifizieren und Vertrauen in ihre Fähigkeiten aufzubauen.
Die ethische und transparente Zukunft der KI
Während KI allgegenwärtiger wird, rücken ethische Überlegungen in den Mittelpunkt. Autonome Systeme, ob in der Fertigung oder im Gesundheitswesen, müssen mit Fairness und Transparenz gestaltet werden. Banger betonte die Bedeutung der Erklärbarkeit und stellte fest, dass KI-Systeme nicht nur genaue Ergebnisse liefern, sondern auch ihre Entscheidungen auf eine für menschliche Benutzer verständliche Weise rechtfertigen müssen. Dies ist besonders in Branchen mit hohen Einsätzen von entscheidender Bedeutung, in denen das Vertrauen in KI über Akzeptanz oder Ablehnung entscheiden könnte.
In die Zukunft blickend wird die Rolle der KI in der Fertigung wahrscheinlich durch ihre Fähigkeit definiert, sich nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren. Welsh schlug vor, dass Hersteller klein anfangen sollten, indem sie die in aktuellen Softwareplattformen eingebetteten KI-Funktionen nutzen. Auf diese Weise können sie sofortige Vorteile erzielen und gleichzeitig die organisatorische Kapazität aufbauen, um ehrgeizigere KI-Projekte anzugehen.
Fazit
Das Potenzial der KI in der Fertigung ist ebenso groß wie die Herausforderungen, die sie anzugehen versucht. Von der bedarfsgesteuerten Fertigung bis hin zur vorausschauenden Wartung bietet KI einen Fahrplan für eine Zukunft, in der Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit in perfekter Harmonie koexistieren. Erste erfolgreiche Use-Cases wie InstaWerk demonstrieren bereits, wie kundenorientierte und unternehmerisch erfolgreiche KI-Applikationen in der fertigenden Industrie entstehen werden.
