Wie wird KI in der Fertigung eingesetzt?

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Fertigungsbranche, indem sie die Effizienz, Präzision und Anpassungsfähigkeit verschiedener Produktionsprozesse verbessert, insbesondere wenn es um die sogenannte Industrie 4.0. 

Der Einsatz von KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verbessert verschiedene Aspekte der Produktionsprozesse. Die KI kann große Datenmengen von Sensoren, Geräten und Produktionsanlagen zur Optimierung der Effizienz, Verbesserung der Qualität und Reduzierung von Ausfallzeiten analysieren. Durch Algorithmen zur Erkennung von Mustern in Daten kann KI potenzielle Probleme vorhersehen, Verbesserungen vorschlagen und sogar Prozesse in Echtzeit autonom anpassen.

Eine ihrer wichtigsten Anwendungen ist die vorausschauende Wartung. KI-Systeme werten Daten von Maschinensensoren aus, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und so unerwartete Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren. Außerdem ermöglicht KI eine fortschrittliche Qualitätskontrolle durch Computer-Vision-Systeme, die Produkte in Echtzeit scannen, um Fehler zu erkennen.

Generative KI (GenAI) erstellt neue Inhalte wie Text, Bilder und Code, indem sie Muster aus Daten und früheren Eingabeaufforderungen lernt. In der Industriebranche bietet sie zahlreiche Anwendungen für Produktsuche, Dokumentenzusammenfassung, Kundenservice, Anrufbearbeitung und mehr. Bei der Entwicklung und dem Prototyping von Anwendungen können Ingenieure neue Designoptionen schneller erforschen und sich an veränderte Produktionsanforderungen anpassen. Im Lieferkettenmanagement wird die generative KI für die Erstellung von Inhalten, die Modellierung von Szenarien und fortschrittliche Automatisierung eingesetzt, um die Flexibilität und Kommunikation innerhalb der Lieferkette zu verbessern. 

KI in der Fertigung geht über die Automatisierung hinaus und unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit. Auch deswegen fallen oft Begriffe wie „smarte Fabriken“ oder„smarte Fertigung“, beides Synonyme für die Industrie 4.0. Bei diesem modernen Produktionsansatz wird eine Kombination aus vernetzten Technologien, Echtzeit-Datenanalyse und KI eingesetzt, um flexible, effiziente und hochautomatisierte Fertigungssysteme zu schaffen. KI überwacht die laufenden Produktionsprozesse und passt sich ohne Aufforderung an, was die Produktivität maximiert und den Ausschuss reduziert. Industrie 4.0 revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produkte herstellen, verbessern und vertreiben. 

Die KI spielt auch bei der zunehmenden Zusammenarbeit von Mensch und Roboter eine zentrale Rolle. Konventionelle Industrieroboter erfordern oft eine sorgfältige Überwachung und kontrollierte Umgebungen, aber die neue Generation von KI-gesteuerten kollaborative Robotern (Collaborative Robots, Cobots) können zuverlässig mit Menschen zusammenarbeiten. Cobots übernehmen repetitive oder anstrengende Aufgaben, während sich die Mitarbeiter auf komplexere und kreative Arbeiten konzentrieren.

Diese KI-Anwendungen ermöglichen es den Unternehmen, intelligentere, anpassungsfähigere und nachhaltigere Verfahren zu entwickeln. Diese Vorteile machen die Leistung der KI zu einem wichtigen Faktor in der modernen Fertigung.

KI verändert jeden Aspekt der Fertigung und ermöglicht intelligentere, effizientere und flexiblere Abläufe. Zu den wichtigsten Anwendungsfallen gehören:

Mithilfe von KI wird eine virtuelle Nachbildung von Prozessen, Produktionslinien, Fabriken und Lieferketten erstellt. Diese digitalen Zwillinge werden verwendet, um die Leistung in Echtzeit zu simulieren, zu analysieren und vorherzusagen. Durch die digitale Nachbildung der Realumgebung können Hersteller mithilfe digitaler Zwillinge den Betrieb überwachen und optimieren, ohne direkt in die physische Anlage eingreifen zu müssen. Digitale Zwillinge basieren auf Daten vom Internet der Dinge (IoT)Sensoren, speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS), Deep Learning und KI-Algorithmen. Mit diesen Technologien wird das digitale Modell ständig mit Live-Daten aktualisiert und bietet eine genaue und aktuelle virtuelle Darstellung.

Cobots – kurz für „Collaborative Robots“ – sind eigens dafür konzipiert, an der Seite menschlicher Arbeitskräfte zu arbeiten und die Produktivität und Sicherheit bei sich wiederholenden oder körperlich anspruchsvollen Aufgaben zu erhöhen. Beispielsweise setzen Elektronikhersteller Cobots für die präzise Platzierung von Bauteilen ein, wodurch sich sowohl die Effizienz als auch die Genauigkeit im Montageprozess erheblich verbessern. Cobots stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Automatisierung dar und schließen die Lücke zwischen menschlichen Fähigkeiten und maschineller Präzision.

KI wertet Sensordaten von Maschinen aus, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Indem ein digitaler Zwilling Muster im Verhalten und in der Leistung von Anlagen bewertet, können diese Systeme Anwender frühzeitig auf potenzielle Probleme aufmerksam machen, sodass sie Ausfälle vorzeitig verhindern können. Automobilhersteller setzen beispielsweise die vorausschauende Wartung von Fließbandrobotern ein, was ungeplante Ausfallzeiten erheblich reduziert und zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Dieser Ansatz ermöglicht es Fertigungsunternehmen auch, Wartungsarbeiten außerhalb der Hauptgeschäftszeiten zu planen, um Störungen der Produktionspläne zu minimieren.

KI hilft den Herstellern bei der Individualisierung von Serienprodukten, sodass diese auf individuelle Kundenwünsche zugeschnitten werden können, ohne die Produktion zu verlangsamen. Durch die Integration von KI in den Designprozess können Unternehmen Designs auf der Grundlage von Verbraucherfeedback in Echtzeit schnell anpassen. Bekleidungshersteller nutzen beispielsweise KI-Algorithmen, um Produkte zu personalisieren, sodass Kunden Designs wählen können, die ihren speziellen Vorlieben entsprechen​. Diese Flexibilität erhöht die Kundenbindung und -zufriedenheit.

Die KI-gestützte generative Designtechnologie erkundet eine breite Palette von Designoptionen auf der Grundlage von Parametern wie Materialien und Fertigungsbeschränkungen. Dieser Produktentwicklungsschritt beschleunigt den Designzyklus, indem er es den Herstellern ermöglicht, mehrere Wiederholungen schnell zu bewerten. Generative KI-Designtools werden bereits in verschiedenen Branchen eingesetzt, insbesondere in der Luft- und Raumfahrt und der Automobilindustrie, wo Unternehmen sie zur Erstellung optimierter Teile nutzen. Während die Technologie etabliert ist, wird ihr volles Potenzial im sich entwickelnden Ökosystem der modernen Fertigung noch erkundet.

Das Konzept der „Factory in a Box“ nutzt modulare, in sich geschlossene Produktionseinheiten, die rasch an verschiedenen Standorten eingesetzt werden können. Diese mit KI-gesteuerter Automatisierung, IoT-Sensoren und Echtzeit-Datenanalyse ausgestatteten Einheiten ermöglichen eine flexible, punktuelle Produktion. So können Unternehmen die Produktion näher an die Nachfrage heranführen, die Logistikkosten senken und schnell auf veränderte Anforderungen reagieren. Einige Branchen - wie die Elektronik-, Automobil- und Pharmaindustrie - experimentieren derzeit mit diesen mobilen Einheiten. Das volle Potenzial des Konzepts liegt in zukünftigen Fortschritten bei der Automatisierung, dem modularen Design und der Datenintegration, die es zu einer skalierbaren, allgemein anwendbaren Lösung machen werden. 

KI verbessert Qualitätskontrollprozesse durch den Einsatz von Computer Vision und maschinellem Lernen (oft unterstützt durch einen digitalen Zwilling), um Fehler in Echtzeit zu erkennen. Diese Systeme analysieren Bilder von Produkten, während sie hergestellt werden, und erkennen Unstimmigkeiten oder Fehler mit größerer Genauigkeit als Menschen, die sie inspizieren. So nutzen beispielsweise Elektronikhersteller KI-gestützte Qualitätskontrollen, um sicherzustellen, dass die Komponenten den strengen Spezifikationen entsprechen. Diese Kontrollen führen zu einer besseren Produktqualität, weniger Ausschuss und höherer Kundenzufriedenheit.

KI optimiert Lieferketten durch die Analyse umfangreicher Datensätze, um die Nachfrage vorherzusagen, Bestände zu verwalten und die Logistik zu optimieren. In Kombination mit einem digitalen Zwilling kann KI ein virtuelles Modell der gesamten Lieferkette erstellen, das es Herstellern ermöglicht, Störungen oder Ressourcenengpässe in Echtzeit zu simulieren und vorherzusagen. Maschinelles Lernen wird für die Bedarfsprognose und die Automatisierung von Beschaffungsprozessen eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Hersteller über die richtigen Materialien zur richtigen Zeit verfügen. Außerdem können KI-gestützte Order-Management-Systeme die Auftragsabwicklung verfolgen und  optimieren und so die rechtzeitige Lieferung sicherstellen. Lebensmittelhersteller beispielsweise nutzen KI zur Optimierung ihrer Lieferketten, indem sie saisonale Nachfrageänderungen vorhersehen und so Ressourcen effizient verwalten und Verschwendung reduzieren können. Diese Funktion verbessert die allgemeine betriebliche Effizienz und die Reaktionsfähigkeit auf die Marktdynamik.

Die KI optimiert die Lagerbestände, indem sie Daten analysiert, um den Lagerbedarf vorherzusagen und den Nachschub zu automatisieren. Durch die Vorhersage der Nachfrage und die Überwachung der Bestände in Echtzeit können Hersteller optimale Lagerbestände aufrechterhalten, die Lagerkosten senken und den Cashflow verbessern. Lebensmittel- und Getränkehersteller beispielsweise nutzen KI-gestützte Systeme, um den Verbrauch von Zutaten in Echtzeit zu verfolgen. Anhand von Produktionsplänen, Saison und vergangenen Trends können sie den künftigen Bedarf vorhersagen. Auf diese Weise lassen sich potenzielle Produktionsengpässe vermeiden, aber auch die Verschwendung durch Überbestände reduzieren.

KI-Systeme erfassen den Energieverbrauch in Echtzeit, um Schwachstellen zu erkennen. Diese Systeme können Anpassungen empfehlen, die die Energiekosten senken und die Umweltauswirkungen minimieren. So nutzen beispielsweise Elektronikhersteller KI-Lösungen für das Energiemanagement, um ihren Betrieb zu optimieren. Diese Effizienz führt zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer geringeren CO2-Bilanz​.

KI erleichtert die Personalplanung und -verwaltung durch die Analyse von Mitarbeiterdaten, um Schichten zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Diese Systeme können Faktoren wie Arbeitsbelastung, Leistung und Fähigkeiten der Mitarbeiter bewerten, um effiziente Zeitpläne zu erstellen. Hersteller nutzen diese KI-Fähigkeit, um ihre Arbeitskräfte effektiv zu verwalten und sicherzustellen, dass qualifizierte Mitarbeiter dort eingesetzt werden, wo sie am meisten gebraucht werden​.

Generative KI hilft Kunden bei der Suche nach Produkten, wenn sie die genauen Namen oder Codes nicht kennen. Kunden können die erwünschten Merkmale beschreiben, und die KI übersetzt diese in eine präzise Suchanfrage. Sie kann auch detaillierte Produktbeschreibungen erstellen und so die Suchgenauigkeit durch semantisches Verständnis verbessern.

Generative KI verbessert die Handhabung von Dokumenten in der Fertigung, indem sie eine effiziente Suche und Zusammenfassung ermöglicht. Statt technische Zeichnungen, Berichte und Aufzeichnungen manuell zu sortieren, verarbeitet KI große Mengen von Dokumenten, um Muster zu erkennen und wichtige Informationen zusammenzufassen. Dieser Ansatz beschleunigt die Suche und stellt komplexe Informationen in klaren, zugänglichen Formaten dar.

Die generative KI eignet sich auch für Bereiche, die den Fertigungsprozess unterstützen, wie z. B. die Bearbeitung von Tickets, die Bearbeitung von Anrufen, die Marktforschung und die Erstellung von Produktbeschreibungen, Wartungsplänen und Anleitungen.

Über die oben genannten Anwendungsfälle hinaus kann die KI weitere, weitreichende Vorteile für den Fertigungssektor bieten.

Erhöhte Effizienz: KI-gestützte Automatisierung beschleunigt die Produktion, indem sie sich wiederholende Aufgaben übernimmt, menschliche Fehler reduziert und Arbeitsabläufe optimiert. Mithilfe integrierter Systeme werden Prozesse gestrafft – von den Rohstoffen bis zu den fertigen Produkten –, wodurch manuelle Eingriffe minimiert werden und eine „handfreie“ Fertigung möglich ist.

Kostensenkung: Automatisierung, vorausschauende Analyse und verbesserte Qualitätskontrolle tragen alle zu erheblichen Kosteneinsparungen bei. KI reduziert die Arbeits- und Wartungskosten, verringert die Verschwendung und optimiert den Energieverbrauch und sorgt so für eine schlankere, kostengünstigere Produktionsumgebung.

Verbesserte Entscheidungsfindung: Die KI verarbeitet Daten in Echtzeit und ermöglicht es Managern, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Digitale Zwillinge ermöglichen es Herstellern, Produktionsszenarien zu simulieren, Risiken zu minimieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern, indem die Ergebnisse vor der vollständigen Implementierung getestet werden.

Erhöhte Sicherheit: Mit KI arbeitende kollaborative Roboter (Cobots) können anstrengende oder gefährliche Aufgaben an der Seite von Mitarbeitern erledigen, was die Sicherheit am Arbeitsplatz erhöht. Intelligente Systeme und AR-geführte Arbeitsabläufe unterstützen die sichere und präzise Erledigung von Aufgaben und minimieren die Risiken für menschliche Mitarbeiter.

Nachhaltigkeit: Die Möglichkeit der KI, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, den Energieverbrauch zu senken und die Abfallmenge zu begrenzen, trägt zu umweltfreundlichen Fertigungsverfahren bei. Komponenten mit selbstüberwachenden Sensoren helfen, den Wartungsbedarf zu minimieren, und tragen so zu einer geringeren Umweltbelastung bei.

Innovation und Wettbewerbsvorteil: Dank schnellerem Prototyping, generativem Design und digitalen Zwillingssimulationen ermöglicht KI den Herstellern schnelle und effiziente Innovationen. Durch die Verkürzung der Markteinführungszeit und die Unterstützung fortschrittlicherer Produktdesigns hilft KI Unternehmen, in einer sich schnell entwickelnden Branchenlandschaft wettbewerbsfähig und reaktionsfähig zu bleiben.

Der Einsatz von KI in der Fertigung bringt verschiedene Herausforderungen mit sich, darunter:

Datenqualität und -verfügbarkeit: KI braucht qualitativ hochwertige Daten, aber den Herstellern fehlen oft die sauberen, strukturierten und anwendungsspezifischen Daten, die für zuverlässige Erkenntnisse erforderlich sind. Dies gilt insbesondere in Bereichen wie der Qualitätskontrolle, wo unvollständige Fehlerdaten die Modellgenauigkeit beeinträchtigen können​.

Operationelle Risiken: Die Fertigung erfordert eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit, doch einige KI-Modelle, wie z. B. generative KI, sind noch nicht ausgereift. Aktuellen Modellen fehlt möglicherweise die Präzision, die in Produktionsumgebungen erforderlich ist.

Fachkräftemangel: Es gibt einen Mangel an Fachkräften mit Fachwissen in den Bereichen KI, Data Science und maschinelles Lernen. Dieser Mangel macht es für Unternehmen schwierig, KI in vollem Umfang zu nutzen, ohne in die Personalentwicklung zu investieren​.

Cybersicherheitsbedenken: Die KI-Integration erhöht die digitale Konnektivität und eröffnet mehr potenzielle Angriffspunkte für Cyberangriffe. Hersteller benötigen fortschrittliche Cybersicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Systeme​.

Veränderungsmanagement: Praktisch 100 % der befragten Unternehmen sind der Meinung, dass KI und Automatisierung zumindest einen gewissen Einfluss haben.¹ Die Integration dieser Technologien kann auf den Widerstand der Mitarbeiter stoßen, die sich Sorgen um die Arbeitsplatzsicherheit machen. Klare Kommunikation und Umschulungen können diesen Übergang erleichtern​.

Implementierungskosten: Der Einsatz von KI erfordert hohe Vorabinvestitionen in Technologie und Infrastruktur, was insbesondere für kleinere Unternehmen ein Hindernis darstellen kann​.