Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
Im Gegensatz zu allgemeiner KI konzentriert sich KI in der Industrie auf spezifische Anwendungsbereiche, wie Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung, Prozessoptimierung und Robotik. KI in der Industrie bezieht sich auf den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dabei werden große Datenmengen von Maschinen und Anlagen analysiert und verarbeitet.
Doch warum sollten Unternehmen auf KI in der Industrie setzen?
Durch die Analyse können zum Beispiel Störungen in einer Maschine in Echtzeit erkannt werden. Der Einsatz von KI in der Industrie ermöglicht vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), die Produktqualität sicherzustellen (Predictive Quality) und Ressourcen effizienter einzusetzen (Predictive Energy).
Machine learning bzw. maschinelles Lernen (ML) ist der Grundstein für den Einsatz von KI in der Industrie. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen lernen ML-Modelle von historischen und Echtzeitdaten aus der Produktion und verbessern so kontinuierlich ihre Vorhersagen. Deshalb sind ML-Modelle vor allem bei dynamischen Umgebungen, wo Prozesse und Bedingungen sich kontinuierlich ändern, geeignet.
Typische Einsatzgebiete sind Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung und die Qualitätskontrolle. Ein Algorithmus identifiziert Fehler schneller und zuverlässiger als manuelle Prüfungen. Bei einer Predictive Maintenance-Lösung entdecken Algorithmen Fehler in Maschinen, bevor sie zum Stillstand führen. ML wird außerdem zur Prozessoptimierung eingesetzt – etwa indem Parameter in Echtzeit angepasst werden, um den Energieverbrauch zu senken oder die Produktqualität zu stabilisieren. Ein weiteres vielversprechendes Feld ist die Lieferkettenoptimierung, bei der ML Nachfrageschwankungen, Lieferzeiten und Materialverfügbarkeit analysiert, um kosteneffizientere Abläufe zu schaffen.
Die Stärke des maschinellen Lernens liegt in seiner Skalierbarkeit: Einmal trainiert, lassen sich Modelle über mehrere Werke oder Fertigungslinien hinweg einsetzen und helfen dabei, Best Practices weltweit zu standardisieren. Gleichzeitig passen sich die Algorithmen an lokale Gegebenheiten an und lernen mit jedem neuen Datensatz weiter. Für Unternehmen bedeutet das nicht nur weniger Stillstände und geringere Kosten, sondern auch mehr Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit. Die Integration von ML in Produktionssysteme ist daher ein entscheidender Schritt hin zu einer wirklich datengetriebenen Fertigung.
Darum sollten Unternehmen KI-Software nutzen:
Die Vorteile von KI in der Produktion sind vielfältig. Beispielsweise lassen sich mit KI-Lösungen wie der Predictive Maintenance Störungen erkennen, bevor sie zu teuren Ausfällen führen. Falls Probleme auftreten, können Maßnahmen für die Wartung sofort eingeleitet werden: Ungeplanter Ausfall wird vermieden, Kosten für Wartung reduziert und die Produktivität des Unternehmens erhöht. In diesem Zusammenhang tragen die Daten auch zur Arbeitssicherheit bei: Materialermüdung lässt sich teilweise erkennen und somit Gefahrensituationen vorbeugen.
Ein weiterer großer Vorteil von KI in der Industrie ist die Verbesserung der Produktqualität. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen Defekte und Fehler frühzeitig erkennen und korrigieren. Ausschuss und Nacharbeiten werden reduziert. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit und einem positiven Image für das Unternehmen.
Damit ist die Vorhersagefähigkeit ein weiterer wichtiger Aspekt von KI. Durch die Analyse großer Datenmengen können KI-Algorithmen Trends und Muster erkennen, die anderen Experten normalerweise entgehen. Dies ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und zukünftige Herausforderungen besser zu bewältigen.
Der Einsatz von KI in der Industrie erfordert eine sorgfältige Planung und Vorbereitung. Es ist wichtig, die richtige KI-Technologie für die spezifischen Anforderungen des Unternehmens auszuwählen. Dabei sollten Aspekte wie Skalierbarkeit, Flexibilität und Datenkompatibilität berücksichtigt werden. Durch die Vielzahl absolvierter KI-Projekte in der Industrie können wir wertvolle Einblicke geben und zeigen, worauf bei dem Einsatz von KI in Unternehmen geachtet werden muss.
1. Make-or-Buy Entscheidung:
Bevor eine KI-Lösung eingesetzt werden kann, müssen Unternehmen entscheiden, ob sie eine KI-Lösung intern entwickeln oder extern erwerben möchten. Dabei müssen sie ihre spezifischen Anforderungen, Ressourcen und Budgets berücksichtigen. Wie teuer darf die geplante Lösung sein? Haben wir genug Fachkräfte mit Know-how aus KI, Data Science, IT und der Produktion?
Die Antwort zu finden ist nicht immer leicht. In unserem Make-or-Buy-Guide von KI-Lösungen erfahren Sie mehr darüber und finden anhand einer Checkliste heraus, wann eine Eigenentwicklung oder Zukauf die bessere Option ist.
2. Datenerfassung:
Die relevanten Datenquellen in der Produktion, z. B. Sensoren, Maschinenprotokolle und Qualitätskontrolldaten, müssen identifiziert werden. Die Konnektivität der Daten muss gewährleistet sein.
3. Datenverarbeitung und -analyse:
Um KI effektiv einzusetzen, ist es wichtig, qualitativ hochwertige und ausreichend Daten zu haben. Diese müssen bereinigt, strukturiert und für die Verarbeitung durch die KI-Algorithmen vorbereitet werden. Ziel ist es Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.
4. Integration:
Die KI-Lösung wird in bestehende Produktionssysteme integriert. Umfassende Tests stellen sicher, dass alles reibungslos funktioniert und die Daten in Echtzeit verarbeitet werden können.
5. Training:
Die KI-Modelle werden mit allen gesammelten Daten trainiert. Es ist wichtig, den Trainingsprozess regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um die Genauigkeit und Leistung der KI-Modelle zu verbessern. So werden stets die besten Ergebnisse erzielt.
Mit dieser Schritt-für-Schritt Anleitung haben Sie eine solide Grundlage für die Implementierung von KI in Ihrer Produktion. KI bietet ein enormes Potenzial, um Ihre Produktion zu optimieren und Ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Um die praktische Anwendung von KI in der Industrie zu veranschaulichen, betrachten wir nun einige konkrete Beispiele. Diese Unternehmen haben sich für den Kauf einer KI-Lösung entschieden und von den Vorteilen profitiert.
Using artificial intelligence in industry can unlock enormous potential. It offers companies a wide range of benefits, such as increased efficiency, cost reduction and a better basis for decision-making.
The future of AI in industry is promising. As AI technologies continue to develop and awareness of their potential grows, the use of AI in industry will continue to increase. Companies should address the topic early on and take advantage of the opportunities that AI offers so they can develop innovative solutions and remain competitive. There are already standardised AI solutions on the market for various applications, such as predictive maintenance of cylinders. These can be connected, making the introduction of AI in industry easy and convenient.
The real-life examples show how companies are already benefiting from AI in production. You must give careful thought to whether you will buy an AI solution of develop your own. Buying an AI solution from experts offers advantages such as quick implementation, proven algorithms and a user-friendly interface. It is important to carefully weigh up the make-or-buy decision and consider the specific requirements and resources of the company.