Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Industrie und treibt die Digitalisierung voran. Aktuelle Studien zeigen, dass bereits 36 % der produzierenden Unternehmen KI einsetzen, weitere 37 % planen dies konkret. Besonders größere Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten sind Vorreiter: 50 % nutzen KI bereits, während 38 % den Einsatz planen. Im Gegensatz dazu verzichten 65 % der Kleinstunternehmen mit weniger als 50 Mitarbeitenden auf KI. Die Vorteile liegen auf der Hand: 66 % der Unternehmen sehen in KI ein Mittel gegen Fachkräftemangel, 71 % erwarten Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, und 54 % prognostizieren eine Aufwertung der Arbeitsplätze. Dieser Artikel beleuchtet die Vorteile von KI in der Industrie, stellt relevante Technologien vor und präsentiert praxisnahe Beispiele aus dem produzierenden Gewerbe.
Definition: Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI), Englisch Artificial Intelligence (AI), beschreibt einen Teilbereich der Informatik, der sich maßgeblich damit auseinandersetzt, menschliches Denken und Verhalten mit Computersystemen zu imitieren. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen, Aufgaben wie logisches Denken, Lernen, Urteilen und Problemlösen zu übernehmen, die zuvor ausschließlich durch menschliche Intelligenz gelöst wurden.
Welche Funktionsweisen und Technologien bietet KI in der Industrie?
Unter dem Begriff Künstliche Intelligenz stehen verschiedene Teildisziplinen, wie zum Beispiel das Machine Learning, Deep Learning oder auch Natural Language Processing (NLP).
Machine Learning (ML)
Auf der Grundlage von Erfahrungen und Daten können Computer lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern – und das ohne menschliche Arbeitskraft. Durch mathematische Algorithmen können Computerprogramme eigenständig neue Daten verarbeiten, so lernen und selbstständig Entscheidungen fällen. Insbesondere bei Prognosen und Empfehlungssystemen innerhalb des Marketings von Industrieunternehmen findet Machine Learning seine Anwendung.
Deep Learning (DL)
Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung – all diese Anwendungen sind bereits fester Bestandteil unseres Lebens. Die Basis hierfür stellt das Deep Learning dar. Deep Learning ist eine Teildisziplin des Machine Learnings, mit dessen Hilfe Daten nicht nur automatisch erfasst, sondern auch analysiert und hinterfragt werden können. Auf der Grundlage tiefer, neuronaler Netze können große Datenmengen, wie Big Data, analysiert und nach Mustern und Modellen untersucht werden.
Natural Language Processing (NLP)
Wenn es darum geht, die natürliche Sprache des Menschen sowie Texte zu erfassen und verarbeiten, wird das sogenannte Natural Language Processing, kurz NLP angewendet. Auf Basis großer Datenmengen werden Muster analysiert, um eine Kommunikation zwischen Mensch und Computer herzustellen. So ermöglicht es dieser Ansatz, computerbasierte Systeme per Sprache zu steuern und diese so zu bedienen. Bereits heute können wir, Menschen mit Sprachdiensten wie Alexa oder Siri kommunizieren. Auch in der Industrie, insbesondere in der Finanzbuchhaltung, kommt NLP zum Einsatz. So ermöglicht KI in der Industrie beispielsweise anhand erkennbarer Muster das selbstständige Auslesen von Rechnungsinformationen.
Wie funktionieren KI-Algorithmen in Industrieanwendungen?
KI-Algorithmen in der Industrie analysieren große Mengen an Produktions- und Sensordaten. So optimieren diese Prozesse, erkennen Fehler und automatisieren Entscheidungen. Durch maschinelles Lernen und Deep Learning verbessern sie Qualität, Effizienz und Wartung. Diese datengesteuerten Ansätze treiben die intelligente Industrie (Intelligent Industries) voran und machen künstliche Intelligenz in der Produktion unverzichtbar.
Technologien & Beispiele
- Predictive Maintenance: KI analysiert Maschinendaten, um Ausfälle vorherzusagen und Wartungsmaßnahmen zeitgerecht zu planen. So werden teure Produktionsausfälle vermieden.
- Automatisierung und Robotik: Roboter, die mit KI-Techniken ausgestattet sind, übernehmen komplexe Aufgaben, steigern die Produktionsgeschwindigkeit und reduzieren menschliche Fehler.
- Smart Manufacturing: KI optimiert Fertigungsprozesse in Echtzeit, indem sie Produktionsdaten auswertet und automatisch Anpassungen vornimmt – für eine flexiblere und effizientere Produktion.
- Qualitätskontrolle und Fehlererkennung: KI-basierte Systeme erkennen automatisch Fehler und Abweichungen in der Produktion, was die Qualitätskontrolle schneller und präziser macht.
- Supply Chain Management: KI hilft dabei, Lieferketten zu optimieren, indem sie Nachfrageprognosen erstellt und Bestellprozesse automatisch anpasst, um Engpässe zu vermeiden.
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Daten als Grundlage für KI: Warum sind sie so wichtig?
Daten sind das Fundament für KI in der Industrie. Ohne hochwertige, strukturierte Daten kann künstliche Intelligenz in der Produktion keine präzisen Vorhersagen treffen oder Prozesse optimieren. Moderne intelligente Industrien setzen auf datengesteuerte Techniken, um Maschinen in Echtzeit zu überwachen, Wartungsbedarfe vorherzusagen und Produktionsabläufe zu automatisieren.
Industrie mit KI: smarter Wettbewerbsvorteil
KI-Beispiele in der Industrie zeigen: Im Maschinenbau analysiert KI Sensordaten, um Anomalien frühzeitig zu erkennen. In der Fertigung optimieren smarte Algorithmen Produktionslinien und reduzieren Ausschuss. So wird künstliche Intelligenz in der Produktion zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Verschiedene Perspektiven: KI-Integration in der Industrie
KI in der Industrie verändert verschiedenste Bereiche. An dieser Stelle nennen wir exemplarisch die Logistik, Produktion oder das Dokumentenmanagement-System, die durch Automatisierung, Effizienzsteigerung und datengesteuerte Entscheidungen grundlegende Verbesserungen erfahren, und zwar so:
KI in der Produktion
Moderne und intelligente Robotertechnik kommt in vielen Industrieunternehmen schon zum Einsatz. Fahrzeuge steuern selbstständig den Weg durch die Produktion. KI in der Industrie ermöglicht autonome Qualitätskontrollen und die Verbesserung von Maschinen. Insbesondere für die Produktion kundenspezifischer Produkte sind KI-Roboter aufgrund der eigenständigen Anpassung an neue Fertigungsanforderungen eine wichtige Stütze.
KI in der Logistik
Eine schon in vielen Betrieben implementierte Technologie stellt autonome Lieferketten und selbstfahrende Fahrzeuge oder Drohnen dar, die Waren selbstständig von A nach B transportieren. Darüber hinaus kommen immer häufiger Anwendungen zum Einsatz, die es ermöglichen, Mitarbeiter:innen Aufgaben zuzuteilen und Anweisungen in Bezug auf die auszuführende Tätigkeit zu geben. Auch die Planung von Transportrouten kann durch KI in der Logistik noch effizienter gestaltet werden, sodass Leerfahrten und ungenutzte Kapazitäten vermieden werden.
KI im Dokumentenmanagement
Automatisierte Dokumentenanalyse beschleunigt Prozesse, minimiert Fehler und verbessert die Compliance. Beispiel: KI liest, klassifiziert und verarbeitet Rechnungen oder technische Zeichnungen. So werden Verwaltungsaufwände reduziert und wertvolle Ressourcen für strategische Aufgaben frei.
Anwendungsszenarien von KI in der Logistik
KI-Techniken sind wichtig für die technologische Entwicklung in der Logistik, weil sie dabei helfen, Warenströme besser zu steuern. Zu den wichtigsten Szenarien gehören:
- Routenoptimierung und -planung: KI nutzt Echtzeitdaten und Algorithmen zur Berechnung effizienter Transportwege, spart Zeit und Kosten.
- Vorhersage der Nachfrage: KI analysiert historische Daten, um die zukünftige Nachfrage präzise vorherzusagen und Über- oder Unterbestände zu vermeiden.
- Automatisierte Lagerverwaltung: Künstliche Intelligenz optimiert die Lagerbestände, automatisiert Bestellungen und sorgt für eine schnelle Warenkommissionierung.
- Optimierung der Lieferketten: KI optimiert die Lieferprozesse durch prädiktive Analysen und intelligente Vernetzung, was zu einer flexiblen und reaktionsschnellen Supply Chain führt.
- Roboter und Drohnen für die Lieferung: Durch den Einsatz autonomer Roboter und Drohnen wird die Lieferung schneller und flexibler, gerade in städtischen Gebieten.
Anwendungsszenarien von KI in Geschäftsprozessen von Industrieunternehmen
Künstliche Intelligenz verändert zunehmend die Industrie, indem sie Prozesse effizienter, flexibler und kostengünstiger gestaltet. Vom KI-gestützten Assistenten über die automatisierte Rechnungsbearbeitung bis hin zur Prozessautomatisierung – Unternehmen setzen auf intelligente Technologien, um ihre Produktionsabläufe zu optimieren und Entscheidungen datengestützt zu treffen:
Unternehmensinterner KI-Assistent
KI-basierte Assistenten optimieren interne Prozesse, indem sie Aufgaben wie Terminplanung, Datenanalysen und die Beantwortung von Mitarbeiteranfragen automatisieren. Sie steigern die Effizienz und unterstützen die datengesteuerte Entscheidungsfindung in Unternehmen. Dabei zeigt das Kunststoff-Institut Lüdenscheid, wie es funktioniert. Dank KI ist nun das Fachwissen aus 15.000 Prüfberichten digital verfügbar.
KI-gestützte Kontierung von Rechnungen
Mit KI werden Rechnungen automatisch erfasst, kategorisiert und korrekt kontiert. Diese Automatisierung reduziert Fehler, spart Zeit und beschleunigt den Rechnungsworkflow, besonders in der Finanzabteilung.
KI-gestützte Prozessautomation
KI-basierte Systeme erkennen wiederkehrende Prozesse in der Produktion und Verwaltung und automatisieren sie. Dies führt zu einer erheblichen Effizienzsteigerung und Kostenersparnis, was besonders in der Industrieproduktion von Vorteil ist.
KI-basierte Dokumentenerkennung & Klassifizierung
Durch maschinelles Lernen werden Dokumente automatisch gescannt, erkannt und klassifiziert. Diese Technologie hilft, den administrativen Aufwand zu minimieren und die Datenspeicherung und -wiederauffindung zu optimieren.
Künstliche Intelligenz: Vorteile für die Industrie
Die KI bietet der Industrie zahlreiche Vorteile, um ihre Effizienz und Innovationskraft zu steigern. In der Produktion und im Maschinenbau spielt KI eine immer zentralere Rolle, da sie nicht nur die Prozesse automatisiert, sondern auch datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht, die zu einer nachhaltigeren Ressourcennutzung und einer verbesserten Qualität führen.
Vorteile von KI für die Industrie
- Effizienzsteigerung und nachhaltigere Ressourcennutzung/-planung
- Automatisierung von Geschäftsprozessen durch lernfähige Roboter
- Kontinuierliche Verbesserungen der Produktion
- Predictive Maintenance – Vorhersehbarkeit von Fehlern
- Geringere Ausfallzeiten von Maschinen
- Erhöhte Zeitersparnis
- Geringere Kosten für beispielsweise Wartung und Entwicklung
- Verbesserung der Produktqualität
- Neue Geschäftsmodelle und Produkte
- Kreative und wertschöpfende Tätigkeiten stehen im Vordergrund
- Schaffen neuer Berufsbilder
Herausforderungen und Risiken: KI in der Industrie
- Hohe Investitionskosten
- Erhöhte Anforderungen an Cybersicherheit und Datenschutz
- Hürde: Fachkräftemangel
- Höhere Kosten für Aus- und Weiterbildung von Mitarbeiter:innen
- Geringe Akzeptanz von Mitarbeiter:innen
Jetzt den ersten Schritt wagen
KI in der Industrie bietet noch viel mehr Möglichkeiten, die von vielen Industrieunternehmen bisher eher selten genutzt werden. Hier geht es zum Beispiel um die Entwicklung von neuen Produkten oder auch um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Vorauswahl von Bewerbungsprozessen. Die Stärken sind fast grenzenlos. Erfahre im Webinar mit der WIRTHWEIN AG mehr darüber, wie das Familienunternehmen mit seiner Digitalisierungsstrategie Potenziale bereits effizient nutzt.
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FAQ
Künstliche Intelligenz wird in der Industrie vielfältig eingesetzt, etwa zur Optimierung von Produktionsprozessen durch datengesteuerte Analyse und maschinelles Lernen, um Effizienz zu steigern und Workflows zu automatisieren. In der Fertigung ermöglichen neuronale Netze und Machine Learning intelligente Lösungen wie vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und die Echtzeit-Optimierung von Maschinen in einer Smart Factory.
Es gibt vier Arten von KI: Reaktive KI analysiert aktuelle Daten ohne Erinnerungsvermögen, begrenztes Gedächtnis nutzt vergangene Daten für Vorhersagen, theoriegeleitete KI versteht Emotionen und soziale Interaktionen, und selbstbewusste KI wäre eine hypothetische Form mit eigenem Bewusstsein. In der Industrie mit KI wird besonders Machine Learning (ML) für datengesteuerte Optimierungen in der Produktion eingesetzt, etwa in der Smart Factory zur Prozessdatenanalyse, um Wartungsbedarf vorherzusagen oder Fertigungsprozesse zu verbessern.
Der Maschinenbau und die Fertigungsindustrie nutzen KI am meisten, da künstliche Intelligenz in der Produktion Prozesse optimiert, vorausschauende Wartung ermöglicht und datengesteuerte Entscheidungen verbessert. Beispiele für den Einsatz von KI in der Industrie sind intelligente Robotik, automatisierte Qualitätskontrollen und vorausschauende Instandhaltung, die die Effizienz und Präzision in der Fertigung erheblich steigern.
Künstliche Intelligenz wird in der Industrie vielseitig eingesetzt, etwa in der Produktion und Fertigung zur Optimierung von Prozessen, vorausschauenden Wartung und Qualitätssicherung durch datengesteuerte Analyseverfahren. Beispiele für den Maschinenbau und andere intelligent industries sind KI-gestützte Roboter, automatisierte Fehlererkennung und adaptive Steuerungssysteme, die die Effizienz und Präzision in der industriellen Fertigung erheblich steigern.