KI in der Industrie: Worauf Unternehmen achten müssen

Was bedeutet KI in der Industrie?

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 Wartungen (Predictive Maintenance), die Produktqualität sicherzustellen (Predictive Quality) und Ressourcen effizienter einzusetzen (Predictive Energy).

Welche Vorteile bietet KI in der Industrie?

Darum sollten Unternehmen KI-Software nutzen:

• Steigerung der Produktivität und OEE
• Transformation der Wartungsstrategie hin zu zustandsbasierter Wartung
• Reduzierung der Kosten, z. B. für Energie und Produktion
• Verbesserung der Arbeitssicherheit
• Wettbewerbsvorteil durch Abgrenzung vom Wettbewerb
• Verbesserung der Qualität
• Weniger ungeplanter Stillstand

Die Vorteile von KI in der Produktion sind vielfältig. Beispielsweise lassen sich mit KI-Lösungen, wie 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: Schritt-für-Schritt Anleitung

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 Eigen- oder Fremdfertigung 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.

Beispiele: Einsatz von KI in der Industrie

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.

• Ein Unternehmen aus der Automobilindustrie hat Festo AX Industrial Intelligence eingesetzt, um die Maschinenverfügbarkeit und Qualitätssicherung im Karosserierohbau zu verbessern. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen konnten Probleme wie Druckluftabfall in Echtzeit erkannt und sofortige Maßnahmen ergriffen werden. Dadurch wurden Ausschuss und Nacharbeit erheblich reduziert, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führte. Ungeplante Stillstände konnten um 25 % reduziert werden, die Mean-Time-To-Repair (MTTR) um 20 %.

• Ein anderes Unternehmen aus der Halbleiterindustrie hat Festo AX Industrial Intelligence genutzt, um die Qualität seiner Wafer zu maximieren. Durch die KI-Analyse konnten typische Fehlerquellen im Sägeprozess (z. B. raue Oberflächen) vorausschauend erkannt werden. Auf dieser Basis starteten frühzeitige Maßnahmen zur Qualitätssicherung. Das Unternehmen sparte 100.000 € pro Jahr wegen des reduzierten Ausschusses pro Linie.

Fazit und Ausblick

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie hat enormes Potenzial. Sie bietet Unternehmen vielfältige Vorteile, wie Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und bessere Entscheidungsgrundlagen.

Die Zukunft der KI in der Industrie ist vielversprechend. Mit der stetigen Weiterentwicklung von KI-Technologien und dem steigenden Bewusstsein für deren Potenzial wird der Einsatz von KI in der Industrie weiter zunehmen. Unternehmen sollten sich frühzeitig mit dem Thema auseinandersetzen und die Chancen nutzen, die KI bietet, um wettbewerbsfähig zu bleiben und innovative Lösungen zu entwickeln. Für diverse Anwendungen, z. B. die vorausschauende Wartung von Zylindern, gibt es am Markt bereits standardisierte KI-Lösungen. Diese können selbst angebunden werden und ermöglichen so einen einfachen und günstigen Einstieg für KI in der Industrie.

Die Beispiele aus der Praxis zeigen, wie Unternehmen jetzt schon von KI in der Produktion profitieren. Ob sie diese KI-Lösung selbst entwickeln oder kaufen, ist sorgfältig abzuwägen. Eine KI-Lösung von Experten zu kaufen, bietet Vorteile wie schnelle Implementierung, bewährte Algorithmen und eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche. Es ist wichtig, die Make-or-Buy Entscheidung sorgfältig abzuwägen und die spezifischen Anforderungen und Ressourcen des Unternehmens zu berücksichtigen.