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Maschinen, die Entscheidungen treffen: Wie generative KI die Fertigungseffizienz steigert

Kleine Fehler ereignen sich und die Produktionsstraße steht still. Dieses Horrorszenario in der Fertigung wird durch neue Anwendungsmöglichkeiten der generativen KI immer seltener eintreten. Stefan Bergstein, Chief Architect Manufacturing bei Red Hat, nennt die neuen Möglichkeiten und die Voraussetzungen für einen Einsatz von generativer KI.

Maschinen, die Entscheidungen treffen: Wie generative KI die Fertigungseffizienz steigert

KI ist in der Produktion kein neues Thema. Predictive AI wird zur Prozessoptimierung und Qualitätssicherung eingesetzt, und auch die KI-gesteuerte Predictive Maintenance ist in vielen Unternehmen Standard, denn durch die Analyse von Maschinendaten können Anlagen proaktiv gewartet werden. Allerdings erfolgt der Einsatz von KI in der Fertigungsindustrie bisher oft nur auf Maschinenbasis, ohne dass der Zustand einer gesamten Produktionslinie oder die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen erfasst werden. Das Potenzial von KI wird damit nur unzureichend ausgeschöpft. Dies wird sich aber ändern und ein wesentlicher Grund dafür ist die generative KI, die eine effizientere industrielle Fertigung maßgeblich vorantreiben wird.

Das Potenzial der generativen KI zeigt sich gerade in der Mensch-Maschine-Interaktion. Dabei geht es nicht darum, den Maschinen-Operator zu ersetzen. Vielmehr soll er bei technischen Herausforderungen durch KI-generierte Hinweise unterstützt werden, um die Produktivität insgesamt zu erhöhen. Wichtig bei der KI-Nutzung im Fertigungsbereich ist, dass nicht ausschließlich auf LLMs (Large Language Models) gesetzt wird. Diese Modelle werden zwar mit sehr großen Datenmengen trainiert, die aber letztlich immer veraltet sind. Abhilfe schafft hier die Technik RAG (Retrieval-Augmented Generation), die die LLMs mit weiteren Informationen aus zusätzlichen Wissensquellen anreichert. Dazu gehören etwa Echtzeit- oder proprietäre Daten, somit also auch unternehmensspezifische Maschinenparameter.

Die Anwendung von generativer KI auf die gesamte Produktionslinie ist der erste wichtige Schritt auf dem Weg zu einer effizienteren Fertigung. Ebenso entscheidend ist die Nutzung von AI Agents. Sie stellen zwar kein neues Konzept dar, können aber durch die Weiterentwicklung der KI erstmals praxistauglich genutzt werden, um autonome Systeme zu realisieren. Ein AI Agent kann Probleme unter Nutzung von Daten aus einem LLM, einer Vektordatenbank, einer Knowledge Base oder aus dem Internet analysieren, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen, die dann als Informationen für einen Operator oder die eigenständige Veranlassung von Veränderungen dienen. Damit lassen sich viele automatisierte Anwendungsfälle umsetzen, etwa bei der Fehlererkennung und Fehlerbehebung.

Von der Public Cloud zur Edge

Bei der KI-Nutzung schlagen die meisten Data Scientists zunächst den Public-Cloud-Weg ein. Die Modelle werden in der Public Cloud trainiert und auch die Qualitätssicherung und das Retraining finden dort statt. Bei Fertigungsunternehmen stellt sich dann in aller Regel die Frage: Wie bekommen wir die trainierten Modelle effektiv in die Fabriken und damit an die Produktionsstraßen? Es geht also um das Thema Edge Computing. Denn um Fertigungsprozesse zu optimieren, müssen umfangreiche Datenmengen schnell analysiert werden, und zwar direkt an der Produktionslinie durch die Vernetzung der IT mit den Anlagen oder Steuersystemen.

Offene Hybrid-Cloud-Plattformen als Fundament

Auch wenn die Vorteile der generativen KI unbestritten sind, stecken viele KI-Projekte nach wie vor in der Pilotierungsphase fest. Laut einer Untersuchung der Unternehmensberatung McKinsey nutzen beispielsweise nur 3 Prozent der Unternehmen eine Anwendung der generativen KI umfassend in der Fertigung. Für die zögerliche Haltung der Unternehmen beim produktiven KI-Einsatz gibt es mehrere Gründe wie das fehlende Know-how oder Ressourcenengpässe. Vielfach ist zudem keine geeignete Infrastruktur vorhanden, die die KI-Einführung von der Entwicklung bis zum Produktivbetrieb vereinfachen und beschleunigen kann.

Eine solche Infrastruktur stellt eine offene Container-basierte Hybrid-Cloud-Plattform bereit. Sie bietet zum einen eine konsistente Basis für die KI-Modell-Entwicklung, das KI-Modell-Training und auch die KI-Modell-Einbettung in Anwendungen. Zum anderen ist sie flexibel in einer Private-, Public- oder Edge-Umgebung nutzbar. Immer mehr Unternehmen gehen deshalb beim Aufbau und Betrieb einer KI-Umgebung auch den Hybrid-Cloud-Weg. Der Trend zur Nutzung von Container-Plattformen ist ohnehin ungebrochen. Auch klassische MES (Manufacturing Execution Systems) werden zunehmend in Container-Umgebungen portiert, da diese viele Vorteile wie einen effizienteren Betrieb, schnellere Software-Updates oder eine bessere Verfügbarkeit bieten können.

Insgesamt wird zumindest mittelfristig kein Weg an der Nutzung generativer KI in der Industrie vorbeiführen, schon allein, um im Wettbewerb nicht ins Hintertreffen zu geraten. Dabei muss sich der Einsatz von KI in einem Industrieunternehmen keineswegs auf die reinen Fertigungsprozesse beschränken. Auch die Resilienz der Lieferketten kann beispielsweise verbessert werden, indem etwa durch Lieferantenanalysen und die Nutzung von AI Agents eine schnelle Umstellung von Lieferketten möglich wird. Das potenzielle Einsatzspektrum der generativen KI ist weitreichend – und deshalb wird sie der entscheidende Treiber der industriellen Transformation sein. 

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Edge Computing

Edge Computing verlagert die Datenverarbeitung näher an die Quelle der Daten, also an die „Edge“ des Netzwerks, anstatt alles in zentralen Cloud-Servern zu verarbeiten. Unternehmen können Daten lokal in Geräten oder Edge-Servern verarbeiten können, wodurch Latenzzeiten reduziert und Echtzeit-Entscheidungen ermöglicht werden. Diese Technologie ist besonders nützlich in Anwendungen wie IoT (Internet der Dinge), wo große Datenmengen schnell verarbeitet werden müssen. Für Unternehmen verbessert Edge Computing die Reaktionsfähigkeit, senkt die Bandbreitenkosten und erhöht die Datensicherheit, indem weniger sensiblen Daten in die Cloud gesendet werden.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Architektur, die generative KI mit Informationsabfragen kombiniert. Dies bedeutet, dass ein KI-Modell nicht nur auf vordefinierte Daten oder trainierte Modelle zugreift, sondern während der Verarbeitung externe, aktuelle Informationen abruft. Dies ermöglicht präzisere, kontextbezogene Antworten auf Anfragen, indem relevante Inhalte aus internen Wissensdatenbanken, CRM-Systemen oder ERP-Daten integriert werden. Unternehmen profitieren von besserer Entscheidungsfindung, weil die KI nicht auf veraltete Daten angewiesen ist, sondern dynamisch Informationen bezieht und gleichzeitig generativ verarbeitet. Dies erhöht die Genauigkeit und Relevanz der generierten Ergebnisse.

Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie, die in Unternehmenssoftware genutzt wird, um den optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen und Anlagen vorherzusagen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus Sensoren, Maschinendaten und historischen Wartungsinformationen ermöglicht Predictive Maintenance die Identifizierung von potenziellen Ausfällen, bevor diese auftreten. Diese Methode verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Unternehmen profitieren von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten, einer Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und einer Senkung der Wartungskosten, da Wartungsarbeiten effizienter und gezielter durchgeführt werden können.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsabruf und maschinelles Textgenerieren, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu liefern. Unternehmen setzen RAG ein, um große Mengen an unternehmensinternen Daten effizient zu nutzen. Es kombiniert zwei Modelle: ein Abrufmodell, das relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank findet, und ein Generierungsmodell, das diese Informationen verwendet, um menschlich klingende Antworten zu erstellen. Dies ist besonders nützlich für Kundenservice, Wissensmanagement und Entscheidungsfindung, da es Nutzern ermöglicht, schnell auf relevante und aktuelle Informationen zuzugreifen und so Produktivität und Effizienz zu steigern.

generative KI

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich „generative KI“ auf Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, eigenständig Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik zu erzeugen. Diese Technologie nutzt Algorithmen wie neuronale Netze, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle, um auf Basis von Trainingsdaten neue Daten zu erstellen. Generative KI wird in Unternehmenssoftware eingesetzt, um Inhalte zu automatisieren, personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln oder Prototypen zu erstellen. Sie kann komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Berichten oder das Generieren von Designvorschlägen übernehmen, wodurch die Effizienz und Kreativität in Unternehmen gesteigert wird. Diese Technologie ermöglicht es, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und sich schnell an Marktveränderungen anzupassen.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie im Bereich der Unternehmenssoftware, die darauf abzielt, den Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich zu überwachen, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfälle zu verhindern. Mithilfe von Sensoren und Datenanalysen werden Betriebsdaten gesammelt und analysiert, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über den optimalen Wartungszeitpunkt zu treffen. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Predictive Maintenance nutzt Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen, um die Effizienz von Produktionsprozessen zu verbessern und die betriebliche Leistung zu optimieren, indem Wartungsaktivitäten gezielt geplant werden.

 
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