KI in der Produktion

1. 10 Vorteile von KI in der Elektronikfertigung
2. Anwendungsgebiete von KI in der Produktion
3. Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Produktion
4. Best Practices und Ausblick für den Einsatz von KI in der Produktion
5. Weitere Informationen: Gartner Report

Obwohl KI enorme Vorteile für die Fertigungsindustrie im Zeitalter von Industrie 4.0 verspricht, bringt die erfolgreiche Implementierung erhebliche Herausforderungen mit sich. Tatsächlich scheitern 9 von 10 KI-Projekten, und nur 13 % der Anwendungsfälle erzielen einen positiven ROI. Hier sind die Hauptgründe:

1. Datenverbindungsprobleme: Erstaunliche 85 % der potenziellen Assets bleiben unverbunden, was es für KI schwierig macht, die Produktion vollständig zu optimieren.
2. Streetlight-Effekt: Viele KI-Initiativen scheitern an fehlender Ausrichtung, da sie sich auf irrelevante oder wenig wirkungsvolle Produktionsanwendungen konzentrieren.
3. Skalierbarkeits-Hürden: Die Entwicklung eines KI-Modells ist nur ein Teil der Lösung. Die wahre Herausforderung liegt darin, die KI über komplexe Produktionsumgebungen hinweg zu skalieren und zu integrieren. Wie auch im Gartner Report “The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy”, hervorgehoben, wird die KI-Strategie erst dann wirklich effektiv, wenn sie mit der Geschäftsstrategie sowie anderen Technologiebereichen wie IT und Daten- und Analyseplattformen abgestimmt wird. Eine erfolgreiche Skalierung erfordert daher nicht nur die technologische Grundlage, sondern auch ein klares operatives Modell, das die Einführung von KI im gesamten Unternehmen ermöglicht.

Diese Hindernisse, gepaart mit der Komplexität, KI in bestehende Produktionslinien zu integrieren – insbesondere in Präzisionsbranchen wie der Elektronikindustrie – machen den erfolgreichen Einsatz von KI zu einer anspruchsvollen Aufgabe.

Zudem erschweren Faktoren wie der Mangel an qualifiziertem Fachpersonal, Datensicherheitsbedenken und die Notwendigkeit einer robusten Cybersicherheit die Einführung von KI weiter. Unternehmen stehen auch vor dem Problem des Widerstands der Belegschaft, da viele Mitarbeitende KI als Bedrohung für ihre Arbeitsplätze sehen. Hier sind eine transparente Kommunikation und ein inklusives Change-Management entscheidend, um diese Bedenken auszuräumen.

Schließlich müssen auch regulatorische und ethische Fragen geklärt werden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme den gesetzlichen Vorschriften entsprechen und Verantwortlichkeiten bei Fehlern klar definiert sind. Trotz dieser Herausforderungen bietet die Implementierung von KI in der Fertigung enormes Potenzial für eine effizientere, flexiblere und nachhaltigere Produktion.

Best Practices und Ausblick für den Einsatz von KI in der Produktion

Um die Vorteile von Künstlicher Intelligenz in der Produktion voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen klare Ziele definieren und schrittweise vorgehen. Pilotprojekte helfen, die Technologie zu testen und anzupassen, bevor umfassende Änderungen vorgenommen werden. Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, da KI-Systeme auf saubere, vollständige und aktuelle Daten angewiesen sind. Die enge Zusammenarbeit zwischen IT- und Produktionsteams stellt sicher, dass KI-Lösungen nahtlos integriert werden und den spezifischen Anforderungen gerecht werden. Zudem sollten Unternehmen in die Schulung ihrer Mitarbeitenden investieren, um sicherzustellen, dass diese die neuen Technologien effektiv nutzen können. Kontinuierliche Überwachung und Optimierung der KI-Systeme sind ebenfalls unerlässlich, um deren Effizienz und Effektivität zu gewährleisten. Durch die Einhaltung dieser Best Practices können Unternehmen die Implementierung von künstlicher Intelligenz in der Fertigung erfolgreich gestalten und die Vorteile der Technologie voll ausschöpfen.

Wir fassen zusammen: KI in der Fertigung verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Erkennung von Anomalien, der Qualitätskontrolle und der Prozessoptimierung. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Datenanalyse können Hersteller eine höhere Produktqualität erreichen, Ausfallzeiten reduzieren und die Ressourcennutzung optimieren. Darüber hinaus wird durch kontinuierliches Lernen und die Anpassung von KI-Systemen sichergestellt, dass Fertigungsprozesse auf dem neuesten Stand der Technik bleiben, wettbewerbsfähig sind und strenge Qualitätsstandards erfüllen können. Die Zukunft der KI in der Produktion ist vielversprechend, da fortschrittliche Algorithmen und Technologien weiterentwickelt werden, um noch präzisere Vorhersagen und Automatisierungen zu ermöglichen. Dies wird nicht nur die Effizienz weiter steigern, sondern auch neue Möglichkeiten für Innovationen und maßgeschneiderte Produktionslösungen eröffnen.

Weitere Informationen

Die Entwicklung von sinnvoll eingesetzten KI-Anwendungen steckt noch in den Kinderschuhen. Doch schon jetzt lässt sich festhalten: Der Einsatz von KI in der Produktion geht weit über einen Hype hinaus und ermöglicht neue Dimensionen für die Industrie 4.0. 

Erfahren Sie, wie wir Künstliche Intelligenz in unseren Lösungen einsetzen und wie Gartner „The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy“ definiert:

*¹ Ryseff, James, Brandon De Bruhl, and Sydne J. Newberry. "The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed: Avoiding the Anti-Patterns of AI."

*² Gartner, The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy, Pieter den Hamer, Raghvender Bhati, Apirl 23, 2024 

GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved.