Eines der ersten Anwendungsgebiete künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Mithilfe der Analyse von Maschinendaten lassen sich Ausfälle vorhersagen und Instandhaltungsarbeiten effizient planen. Doch mittlerweile geht die Rolle der KI weit über diese Anwendung hinaus. KI-Systeme sind in der Lage, den Produktionsprozess in Echtzeit anzupassen, um die Effizienz zu steigern oder Ressourcen zu schonen. Diese Form der adaptiven Produktion übertrifft gewöhnliche Automatisierungsansätze und ermöglicht bisher ungekannte Flexibilität.
Breit gefächerte Anwendungsbeispiele
Herkömmliche Qualitätskontrollsysteme arbeiten oft mit fest programmierten Algorithmen, während KI-Modelle, insbesondere maschinelles Lernen, aus Daten lernen und ihre Leistung mit der Zeit verbessern können. Sie sind in der Lage, Muster und Abweichungen zu erkennen, die dem menschlichen Auge oder traditionellen Systemen möglicherweise entgehen. Zudem können Fremdobjekte auf diese Weise frühzeitig erfasst und so mögliche schwere Schäden in der Produktionslinie und an der Maschine verhindert werden.
In der modernen Fertigungsindustrie verschmelzen die physische und die digitale Welt zu sogenannten Cyber-Physischen Systemen. In diesen Systemen sind KI-Algorithmen unerlässlich, um komplexe Prozesse zu steuern und zu überwachen. Sie ermöglichen die nahtlose Integration von Maschinensteuerung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung in einer einzigen, kooperativen Einheit.
KI-Anwendungen beschränken sich jedoch nicht nur auf die direkte Produktion. Sie durchdringen alle Aspekte des industriellen Ökosystems und können die gesamte Lieferkette verbessern, angefangen von der Vorhersage von Lieferzeiten bis hin zur automatisierten Lagerverwaltung. Mithilfe der Analyse von Verkehrsdaten, Wetterbedingungen sowie anderen variablen Faktoren können Lieferzeiten und Lagerbestände dynamisch angepasst werden.
Im Personalbereich wird KI für die Talentakquise, Mitarbeiterbewertung, -entwicklung sowie -planung eingesetzt. Einige Möglichkeiten umfassen die automatische Analyse von Lebensläufen, die Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation durch Sentiment-Analyse sowie die Verbesserung von Schulungsprogrammen.
Auch im Bereich des Kundenservice können Chatbots und automatisierte Kundendienstsysteme die Effizienz des Services erheblich steigern. Sie sind in der Lage, standardisierte Anfragen zu bearbeiten, während sich menschliche Mitarbeiter:innen auf komplexe Probleme konzentrieren können. Bei der Verbesserung der Kundenzufriedenheit kann KI durch die Analyse von Kundenbewertungen und Feedback hilfreich sein.
Von der Theorie in die Praxis
Die Umsetzung eines KI-Projekts in der Industrie erfordert einen mehrstufigen Prozess, der über die reine Technologie hinausgeht. Bereits vor der eigentlichen Planung sollte eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung erfolgen, um den erwarteten Return on Investment zu berechnen. Dabei ist auch die Data Governance von großer Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO.
Die Voranalyse sollte in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Produktion, IT und Management durchgeführt werden, um vielversprechende Use Cases, wie etwa vorausschauende Wartung oder Qualitätskontrolle zu identifizieren.
Bei der Datenaufbereitung spielt das Feature Engineering, sprich die Vorbereitung der Daten für die Verarbeitung in Machine Learning Algorithmen, eine herausragende Rolle. Dafür sollten Domänenexperten Unterstützung bieten. Anschließend ist ein interdisziplinäres Team aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Geschäftsanalysten für die Implementierung verantwortlich. In dieser Phase kommen Techniken, wie Hyperparameter-Tuning und Kreuzvalidierung, zum Einsatz, um die Leistung und die Generalisierbarkeit des Modells zu verbessern.
Ein Schlüsselaspekt für den Erfolg besteht in der Integration von Machine-Learning-Operations (MLOps) in den gesamten Lebenszyklus des Projekts. Das gewährleistet nicht nur die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der KI-Modelle, sondern auch einen nahtlosen Übergang von der Entwicklungs- zur Betriebsphase. Überwachungstools sollten von Anfang an integriert werden, um KPIs wie Modellgenauigkeit, Durchsatzsteigerung oder Kostensenkung in Echtzeit zu verfolgen.
Nach der Einführung des KI-Systems ist es erforderlich, ein Change Management durchzuführen, um die Mitarbeitenden auf die neuen Arbeitsabläufe vorzubereiten. Außerdem sollte das System eine hohe Interoperabilität mit der bestehenden IT-Infrastruktur aufweisen, um einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten.
Fazit und Ausblick
Es wäre naiv, die Implementierung von KI in der Industrie als risikofrei darzustellen. Fragen der Datensicherheit, der Transparenz von Algorithmen und der Arbeitsplatzsicherheit sind ernst zu nehmen. Ebenso bedeutsam sind ethische Fragen, wie die Verantwortung für von KI getroffene Entscheidungen.
