Gigantische Datenmengen auf der einen Seite und Kostendruck, disruptive Innovationen und immer mehr Vorschriften auf der anderen Seite – die moderne Fertigung sieht sich Herausforderungen konfrontiert, die sich nur durch den intelligenten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bewältigen lassen. Dabei stattet die KI die Fertigungsprozesse und -systeme mit Fähigkeiten aus, die menschliche kognitive Funktionen nachahmen können – sie gibt Ihnen Intelligenz. Mit diesen Fähigkeiten ausgestattet können Fertigungskomponenten ihre Umwelt wahrnehmen, nachahmen, aus Daten lernen, Vorhersagen treffen und die eigene Programmierung selbstständig verbessern. Künstliche Intelligenz bildet in der Fertigung damit den Schlüssel zur intelligenten Vernetzung von Menschen, Maschinen, Produkten und Daten sowie zur smarten und schnellen Nutzung von IoT, Cloud-Lösungen, Machine Learning und Predictive Maintenance.

Zahlen und Fakten

Künstliche Intelligenz (KI) + Industry 4.0: Microsoft-Technologien bringen große Veränderungen für die Fertigungsbranche

Merkmale

Hochmoderne KI verarbeitet die Fülle von Daten mittels selbstlernender Systeme und sorgt neben intelligenteren Lieferketten, Prozesseffizienz, höherer Wertschöpfung und Produktqualität auch für Sicherheit und Gesundheit am Arbeitsplatz sowie vorausschauende Wartung und automatisierte Diagnose. Darüber hinaus übersetzt KI die in den Fertigungsprozessen anfallenden Daten in Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen und hilft damit, bessere operative und finanzielle Entscheidungen zu treffen. Zu den typischen Anwendungsbereichen von künstlicher Intelligenz in Fertigungsprozessen gehören die Produktentwicklung, die Produktionsplanung, die Qualitätskontrolle, Maschinenwartung, die Werksebene, Diensleistungen sowie Sicherheit und Compliance.

Schlüsseltechnologien

KI innerhalb der Industry 4.0 umfasst einige der folgenden Technologien:

  • Fortgeschrittene Analysetechniken
  • Vorhersageanalyse
  • Machine-Learning
  • Bildanalyse
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Stimmungs-, Verhaltens- und Persönlichkeitsanalyse

Die 4 KI-Reifegrade von Unternehmen

Das AI Maturity Model von Microsoft beschreibt vier Reifegrade von Unternehmen in Hinblick auf künstliche Intelligenz. Die einzelnen Reifegrade bzw. Stufen der KI-Reife unterscheiden sich dadurch, wie fest das Thema KI und Digitalisierung mit der Unternehmenskultur verknüpft ist, welches Wissen und Erfahrungen im Umgang mit KI vorhanden sind und wie KI-freundlich die Unternehmensprozesse bereits aufgestellt sind.

1. Stufe: Grundlagen

29 % aller Unternehmen in Europa*
Keine Kenntnisse über KI und darüber, wie man sich ihr nähert
Merkmale:

  • Geringer Digitalisierungsgrad
  • Grundlegende analytische Fähigkeiten vorhanden
2. Stufe: Annäherung

39 % aller Unternehmen in Europa*
Die Möglichkeiten von KI sind bekannt und es gibt konkrete Wünsche an sie
Merkmale:

  • Digitalisierung bereits im Gange
  • Prozessoptimierung gewünscht
  • Vermeidung von Disruptionen
3. Stufe: Ambition

28 % aller Unternehmen in Europa*
Erste Erfahrungen mit KI wurden bereits gemacht
Merkmale:

  • Hoher Digitalisierungsgrad
  • Wunsch nach neuen Geschäftsmodellen besteht
  • Daten-gestützte Prozesse vorhanden
4. Stufe: Reife

4 % aller Unternehmen in Europa*
Fundierte Data Science- & Technologiekenntnisse
Merkmale:

  • Monetäre Digitalisierung
  • KI-Strategie umgesetzt
  • Breiter Einsatz von KI
  • Fundierte Expertise

*Quelle: Artificial Intelligence in Europe, Outlook for 2019 and Beyond (Microsoft)

Herausforderungen

So wichtig es auch ist, sich mit dem Thema KI auseinanderzusetzen und so verlockend die neuen Möglichkeiten sind, müssen sich Unternehmen zunächst unbedingt mit der eigenen KI-Reife auseinandersetzen. Andernfalls ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie während der Umstellung auf KI oder im laufenden Prozess auf nicht vorhergesehene Herausforderungen treffen, die im schlimmsten Fall den Betrieb lahmlegen. Bevor Fertigungsbetriebe also von den Vorteilen künstlicher Intelligenz profitieren können, gilt es, eine Reihe von Fragen zu beantworten. Wie gehen wir mit Verzerrungen bei Daten und Algorithmen um? Wie machen wir komplexe Algorithmen und wahrscheinlichkeitsgetreue Empfehlungen für diejenigen verständlich, die KI nutzen? Wie stellen wir sicher, dass hochautonome Systeme die menschliche Verantwortung durch sinnvolle menschliche Kontrolle aufrechterhalten? Wie regeln wir die ethische Nutzung von KI-Systemen?

Vorteile

Die Vorteile von KI in der Fertigung umfassen Prozesse, Menschen und die Produktionsqualität. Dazu gehören insbesondere:

  • Direkte Automatisierung
  • Reibungslose 24/7 Produktion
  • Verfeinerte Ursachenanalyse
  • Erhöhte Arbeitssicherheit
  • Renditeoptimierung
  • Sicherer Arbeitsplatz
  • Verbesserte Produktionsfehlererkennung
  • Geringere Betriebskosten
  • Smarter arbeitende Mitarbeiter
  • Höhere Effizienz der Lieferkette
  • Automatisierte Qualitätskontrolle
  • Schnelle Entscheidungsfindung
  • Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung)
  • Besseres Produktdesign
  • Prüfung und Qualitätsoptimierung
  • Bessere Nachfrageprognose

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