Künstliche Intelligenz in der Produktion

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion ist keine Zukunftsvision mehr, sondern eine bereits realisierte Veränderung, welche die Produktionsweise maßgeblich revolutioniert. Unternehmen wie Bosch, Mercedes-Benz und Siemens setzen auf generative KI, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und neue Automatisierungsmöglichkeiten zu schaffen. 

Generative KI in der Praxis

Bosch verwendet generative KI zur Erstellung synthetischer Bilder für die optische Inspektion. Diese Technologie ermöglicht es, KI-Modelle zu trainieren, ohne auf große Mengen realer Daten angewiesen zu sein. In der Elektromotorenfertigung wird die Qualitätskontrolle durch KI-basierte Prüfung von Schweißungen optimiert, was zu einer erheblichen Verkürzung der Projektlaufzeit und einer Produktivitätssteigerung führt.

Mercedes-Benz setzt ChatGPT zur Analyse von Produktionsdaten ein. Die KI unterstützt Mitarbeiter bei der Fehleranalyse und Prozessoptimierung, indem sie große Mengen an Qualitätsdaten intelligent verknüpft. Diese Technologie ermöglicht es, potenzielle Fehlfunktionen frühzeitig zu erkennen und zu analysieren, was zu einer höheren Produktqualität und Effizienz führt.

AI-Co-Piloten und Automatisierung

Siemens hat den Industrial Co-Pilot entwickelt, einen KI-Assistenten, der Mitarbeiter beim Automations-Engineering unterstützt. Der Co-Pilot ermöglicht es, komplexen Programmiercode in natürlicher Sprache zu generieren und zu optimieren. Diese Neuheit reduziert Simulationszeiten erheblich und erhöht die Effizienz der Produktionsprozesse. Der Automobilzulieferer Schaeffler nutzt diesen Co-Piloten, um SPS-Code zur Programmierung industrieller Automatisierungssysteme durch natürliche Spracheingabe zu generieren, was die Effizienz und Kreativität der Ingenieure steigert.

Herausforderungen und Lösungen

Ein zentrales Thema bei der Nutzung von KI ist das sogenannte „Halluzinieren“, bei dem KI-Systeme fehlerhafte oder irrelevante Ergebnisse liefern. Durch automatisierte Code-Prüfungen kann dieses Problem minimiert werden, wobei die menschliche Expertise weiterhin eine entscheidende Rolle spielt. KI entlastet Ingenieure von Routineaufgaben, erfordert jedoch weiterhin deren Erfahrung und Kontextwissen, um sinnvolle und fehlerfreie Lösungen zu entwickeln, denn menschliches Expertenwissen bleibt weiterhin unerlässlich, um KI-Tools effektiv zu nutzen.

Weitere Anwendungsfelder und Vorteile von KI in der Produktion

Neben der Fehleranalyse und der Qualitätskontrolle bietet die KI auch Potenziale in der Wartung und Instandhaltung. Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung, nutzt KI-Algorithmen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern. Sensoren sammeln kontinuierlich Daten, die von KI analysiert werden, um den optimalen Wartungszeitpunkt vorherzusagen. Dies verhindert ungeplante Stillstände und spart Kosten.

Ein weiteres bedeutendes Einsatzfeld ist die Optimierung von Lieferketten. KI kann große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, um die Effizienz der Lieferkette zu maximieren. So können Engpässe frühzeitig erkannt und Maßnahmen ergriffen werden, um Verzögerungen zu vermeiden. Die Automatisierung logistischer Prozesse durch KI führt zu einer schnelleren und effizienteren Produktion.

Mensch-Maschine-Kollaboration

Die Zukunft der Produktion wird stark von der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine geprägt sein. KI und Robotik werden zunehmend als Co-Worker in Produktionsumgebungen eingesetzt. Diese Kollaboration ermöglicht es, dass Maschinen gefährliche und repetitive Aufgaben übernehmen, während Menschen sich auf komplexere und kreativere Tätigkeiten konzentrieren können.

Cobots (kollaborative Roboter) sind ein Beispiel für diese Entwicklung. Sie arbeiten direkt mit Menschen zusammen und können flexibel in verschiedenen Produktionsbereichen eingesetzt werden. Cobots sind darauf ausgelegt, sicher mit menschlichen Kollegen zu interagieren, was die Effizienz und Sicherheit am Arbeitsplatz verbessert. Jedoch ist es trotzdem wichtig zu beachten, dass Risiken, wie beispielsweise Programmierfehler oder Fehlfunktionen im Zusammenhang mit Cobots bestehen. Daher ist eine unfassende Risikobewertung und Schulung der Mitarbeiter besonders wichtig. 

Weiterbildung und Schulung

Mit der Einführung von KI in die Produktion steigt auch der Bedarf an Fachkräften, die diese Technologien verstehen und bedienen können. Unternehmen investieren zunehmend in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter, um die Fähigkeiten im Umgang mit KI und Automatisierungstechnologien zu stärken. Umschulungsprogramme sind entscheidend, um die Belegschaft auf die neuen Anforderungen vorzubereiten und sicherzustellen, dass die Einführung von KI nicht zu einem Arbeitsplatzverlust führt, sondern vielmehr neue Chancen eröffnet.

Interaktive Mitarbeiterschulungen zu neuen Technologien und Trends wie Künstlicher Intelligenz sind entscheidend, um die Belegschaft auf dem neuesten Stand zu halten. Unser inspirierende sense. Workshop bietet maßgeschneiderte Trainingseinheiten, die praxisnahes Lernen und die direkte Anwendung von neuen Technologien in einem kollaborativen Umfeld fördern. Dieser Workshop unterstützt Mitarbeiter dabei, neue Technologien und Trends effektiv zu nutzen und sich kontinuierlich weiterzubilden.

Referenz Lenovo

Ausblick: Die Zukunft der Produktion

Die Rolle von KI in der Produktion wird in den kommenden Jahren weiter wachsen. Fortschritte in der Technologie und der kontinuierliche Ausbau von 5G-Netzwerken werden die Grundlage für noch intelligentere und vernetztere Produktionsumgebungen schaffen. Diese Entwicklung wird nicht nur die Effizienz und Qualität der Produktion verbessern, sondern auch zu einer nachhaltigeren und ressourcenschonenderen Fertigung beitragen.

Fazit

Die Nutzung von KI in der Produktion eröffnet enorme Potenziale. Von der Datenanalyse über die Fehlerbehebung bis hin zur Prozessoptimierung: KI-Systeme wie generative KI und AI-Co-Piloten revolutionieren die industrielle Produktion. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig implementieren, können erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen, indem sie ihre Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität ihrer Produkte verbessern. Die Implementierung von KI in der Produktion ist ein komplexer Prozess, der mit Herausforderungen wie Datensicherheit, Akzeptanz bei Mitarbeitern und ethischen Fragen verbunden ist. Es ist wichtig, diese Herausforderungen ernst zu nehmen und gemeinsam Lösungen zu finden, um das volle Potenzial von KI in der Produktion zu nutzen.Durch die Kombination von menschlicher Kreativität und maschineller Präzision wird die Produktion nicht nur effizienter, sondern auch genauer.