Wie sieht die Zukunft von AI in der Fertigung aus?

Die traditionelle Shopfloor-Umgebung, geprägt durch das Fachwissen, die manuelle Arbeit und die Entscheidungsfindung menschlicher Mitarbeitender, steht vor einem datengestützten Wandel. Künstliche Intelligenz (AI) entwickelt sich schnell zur treibenden Kraft hinter Industrie 4.0. Ihr Potenzial besteht darin, alles von der Entscheidungsfindung bis hin zu Produktionsprozessen zu revolutionieren und die Branche möglicherweise grundlegend zu verändern.

In diesem Artikel betrachten wir den aktuellen Stand von AI in der Fertigung, einschließlich beeindruckender Wachstumszahlen und der wichtigsten eingesetzten Technologien. Anschließend gehen wir tiefer auf die Auswirkungen von AI auf drei entscheidende Aspekte der Fertigung ein: Entscheidungsfindung, Workforce-Dynamik und allgemeine Wettbewerbsfähigkeit. Abschließend beleuchten wir die langfristigen Strategien, die Hersteller verfolgen müssen, um das volle Potenzial von AI zu nutzen und ihren Platz in der Zukunft der intelligenten Fertigung zu sichern.

10 Statistiken über AI in der Fertigung

Künstliche Intelligenz (AI) verändert die Fertigung bereits rasant und treibt erhebliche Fortschritte und Effizienzsteigerungen voran. Mit der beschleunigten Einführung von AI-Technologien zeigen verschiedene Studien den aktuellen Stand und das zukünftige Potenzial von AI in dieser Branche.

1. Der globale Markt für AI in der Fertigung wird 2023 auf 3,2 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2028 auf 20,8 Milliarden US-Dollar wachsen.
2. Eine Umfrage aus dem Jahr 2023 unter 350 Herstellern zeigte, dass mehr als 70 % bereits irgendeine Form von AI in ihre Betriebsabläufe integriert haben. Die Top-3-Bereiche sind Produktion, Mitarbeiterschulung und Kundenservice. (Rootstock)
3. Speziell in der Produktion ist Automatisierung derzeit die am häufigsten genutzte Form von AI (60 %), obwohl Hersteller auch andere Arten prüfen, darunter prädiktive AI (37 %) und generative AI (35 %). (Rootstock)
4. Eine weitere Studie bestätigte, dass Hersteller das Potenzial von generativer AI erkennen: Mehr als 1500 Entscheidungsträger in der Fertigung betrachten GenAI in den nächsten 12 Monaten als das wichtigste neue Investitionsfeld; 83 % erwarten, GenAI 2024 in ihren Betriebsabläufen einzusetzen. (Rockwell Automation)
5. Die Ergebnisse zeigten außerdem, dass AI ein zentrales Element von Technologiestrategien und Roadmaps ist, wobei nur Cloud/SaaS einen höheren ROI als AI liefert. (Rockwell Automation)
6. Trotz der potenziellen Vorteile, die Hersteller mit AI erzielen, gehören zu den größten Hürden bei der Einführung fehlendes internes Know-how (49 %), Integrationsschwierigkeiten (43 %) und hohe Implementierungskosten (37 %). (Rootstock)
7. Diese Herausforderungen werden auch durch eine Studie des MIT bestätigt, in der 57 % der Hersteller angeben, dass ein Mangel an Talenten und Kompetenzen eine große Herausforderung bei der Skalierung von AI-Anwendungsfällen darstellt. Unzureichende Datenqualität und Data Governance verlangsamen ebenfalls die Entwicklung von AI-Anwendungsfällen, ebenso wie ein unzureichender Zugang zu cloudbasierter Rechenleistung. (MIT Technology Review)
8. Trotz dieser Herausforderungen geben 76 % an, dass sie sich auf den Einsatz von AI freuen. Noch mehr, nämlich 91 %, stimmen zu, dass AI wichtig für die Zukunft der Fertigung ist. (Rootstock)
9. Hersteller planen, ihre AI-Budgets in den nächsten 12–18 Monaten deutlich zu erhöhen, wobei 82 % ihre AI-Investitionen ausweiten wollen. Bei diesen Investitionen sind Produktion, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung die wichtigsten Bereiche für den Einsatz zusätzlicher AI-Ressourcen. (Rockwell Automation)
10. Insgesamt wird erwartet, dass die Investitionen in AI für die Fertigung bis 2026 um 57 % wachsen, von 1,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 16,7 Milliarden US-Dollar bis 2026. (World Economic Forum)

Diese Statistiken unterstreichen die transformative Wirkung von AI auf die Fertigung und zeigen sowohl die aktuellen Fortschritte als auch das enorme Potenzial für zukünftiges Wachstum. Mit Blick nach vorn wird deutlich, dass AI weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Branchenlandschaft spielen und Innovation sowie Effizienz in bislang unerreichtem Maßstab vorantreiben wird.

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Aktueller Stand von AI in der Fertigung

AI verändert die Fertigungsindustrie bereits grundlegend und gestaltet ihre Landschaft mit innovativen Anwendungen und Technologien neu. Die Präsenz von AI in der Fertigung ist durch ihr Potenzial gekennzeichnet, Effizienz, Präzision und Innovation zu steigern. Zu den wichtigsten in der Fertigung eingesetzten AI-Technologien zählen Machine Learning, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Robotik. Diese Technologien ermöglichen es Maschinen, menschliche Intelligenz zu simulieren und Aufgaben autonom auszuführen.

Zu den wichtigsten Anwendungsfeldern von AI in der Fertigung gehören:

• Predictive Maintenance
• AI-gestützte Qualitätskontrolle
• Optimierung der Supply Chain
• Intelligente Automatisierung
• AI-gesteuertes Training und Unterstützung

Predictive Maintenance nutzt AI, um Daten von Sensoren und Anlagen zu analysieren und potenzielle Ausfälle vorherzusagen. So wird proaktive Wartung ermöglicht und Stillstand minimiert. Die Qualitätskontrolle profitiert von AI-gestützten Computer-Vision-Systemen, die Produktfehler und Anomalien erkennen und so höhere Qualitätsstandards sicherstellen. AI optimiert das Supply-Chain-Management, indem sie Nachfrageschwankungen prognostiziert, Bestände verwaltet und potenzielle Störungen identifiziert.

Intelligente Automatisierung kombiniert AI mit robotischen Anlagen, um Aufgaben auszuführen, die über bloße Wiederholung hinausgehen, etwa die Anpassung an veränderte Bedingungen und autonome Entscheidungen. AI-gesteuertes Training und Unterstützung revolutionieren die Schulung der Belegschaft, indem digitale Arbeitsanweisungen erstellt werden und immersive Lernerfahrungen durch Virtual- und Augmented-Reality-Technologien angeboten werden.

Trotz ihres transformativen Potenzials steht die Integration von AI in der Fertigung vor Herausforderungen in Bezug auf Dateninfrastruktur, Datenschutz, Standardisierung und die digitale Qualifikationslücke. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist für Hersteller entscheidend, um die vollen Vorteile von AI zu erschließen und in einer zunehmend digitalisierten Branche wettbewerbsfähig zu bleiben.

Vorreiter von AI in der Fertigung

An der Spitze der AI-getriebenen Transformation der Fertigung zeigen Unternehmen wie Siemens, Toyota und Tesla das bemerkenswerte Potenzial künstlicher Intelligenz. Diese Vorreiter nutzen AI-Technologien, um ihre Produktionsmethoden zu revolutionieren und neue Standards für Effizienz und Qualität im Fertigungssektor zu setzen.

Siemens

Das Siemens‘-Elektronikwerk in Amberg, Deutschland, wird oft als Paradebeispiel für AI in der Fertigung genannt. Die Anlage setzt AI für Predictive Maintenance ein und analysiert Sensordaten, um Ausfälle von Anlagen vorherzusehen und Stillstände zu reduzieren. AI-gesteuerte Qualitätskontrolle sorgt für Defekterkennung in Echtzeit, hält Produktstandards hoch und minimiert Ausschuss. Produktionsprozesse werden mithilfe von AI optimiert, was die Effizienz steigert und Kosten senkt. Darüber hinaus unterstützt AI das Supply-Chain-Management durch Nachfrageprognosen und die Optimierung von Bestand und Logistik, was zu einer reaktionsfähigeren Lieferkette führt. Das Werk nutzt außerdem Digital-Twin-Technologie und erstellt virtuelle Abbilder physischer Prozesse für Simulation und Optimierung – ein umfassendes Beispiel für den Einsatz von AI in der modernen Fertigung.

Toyota

Toyota ist seit Langem führend bei der Entwicklung von Fertigungsmethoden und der Optimierung von Prozessen. Man denke nur an Konzepte wie Just-in-Time, Lean Manufacturing und Jidoka. Der Automobilhersteller ist jedoch auch ein Vorreiter bei AI für die Fertigung. Das Unternehmen nutzt AI für Aufgaben wie Predictive Maintenance, bei der Daten aus vernetzten Fahrzeugen potenzielle Probleme erkennen, bevor Ausfälle auftreten. Das verhindert nicht nur kostspielige Stillstände, sondern gewährleistet auch gleichbleibende Qualität und Kundenzufriedenheit.

So hat Toyota Motor North America mit Amazon Web Services (AWS) zusammengearbeitet, um AI-gestützte Predictive Maintenance einzuführen. Dieses System analysiert Sensordaten von Anlagen, um Anomalien zu erkennen und potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten. Das führte zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer verbesserten Produktionseffizienz.

Tesla

Ein weiterer Vorreiter in der Automobilindustrie ist der amerikanische Fahrzeughersteller Tesla. Bekannt als Vorreiter der Elektromobilitätsrevolution und der Entwicklung sauberer Energie integriert das Unternehmen AI in die gesamte Fertigung. Das unterscheidet Tesla von vielen Herstellern, die AI nur für spezifische Aufgaben einsetzen.

Tesla setzt AI für Design, Optimierung der Produktionslinie, Qualitätskontrolle und sogar für die Entwicklung der eigenen Autopilot-Technologie für autonomes Fahren ein. Das Unternehmen investiert stark in die Entwicklung eigener, maßgeschneiderter AI-Algorithmen, die speziell auf seine einzigartigen Fertigungsanforderungen zugeschnitten sind. Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht es, in allen Phasen der Produktion von AI zu profitieren.

Teslas Fertigungsstätten, oft als Gigafactories bezeichnet, sind beispielsweise hochautomatisiert und mit fortschrittlicher Robotik ausgestattet. Diese von AI gesteuerten Roboter übernehmen verschiedene Aufgaben – von der Montage bis zur Lackierung. AI ermöglicht es diesen Robotern, ihre Abläufe im Laufe der Zeit zu erlernen und zu optimieren, was Effizienz und Präzision verbessert.

Die Auswirkungen von AI auf die Fertigung

Laut dem World Economic Forum könnten die Auswirkungen von AI auf die Fertigung ebenso disruptiv sein wie die Automatisierungsrevolution der 1950er-Jahre. Industrie 4.0 hat die Einführung innovativer digitaler Tools geprägt, und AI könnte zu den transformativsten gehören.

Das liegt daran, dass AI über die reine Automatisierung von Aufgaben hinausgeht; sie kann Funktionen eigenständig ausführen. AI-Systeme haben das Potenzial, jeden Aspekt der Fertigung neu zu definieren – von Design und Produktion bis hin zum Supply-Chain-Management. Die Auswirkungen von AI zeigen sich bereits in drei Bereichen der Fertigung: Entscheidungsfindung, Workforce und Wettbewerbsfähigkeit.

Verbesserte Entscheidungsfindung und strategische Planung

Eine der transformativsten Auswirkungen von AI wird zweifellos die Entscheidungsfindung und strategische Planung betreffen. Die Integration von AI-Systemen in Abläufe ermöglicht es Herstellern, Daten für Echtzeitanalysen und datengestützte Entscheidungen zu nutzen. Dieser datenbasierte Ansatz kann Teamleitern und Operations-Managern präzise Informationen und prädiktive Analysen liefern.

So können AI-Algorithmen beispielsweise Produktionsdaten analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen, Supply Chains zu optimieren und die Logistik effektiver zu steuern. Diese Fähigkeit erlaubt es Herstellern, Markttrends vorherzusehen, Produktionspläne anzupassen und Ressourcen effizient zuzuteilen, wodurch Verschwendung reduziert und die Profitabilität verbessert wird​. Mit der Weiterentwicklung von AI wird auch ihre Prognosegenauigkeit steigen und die strategische Planung robuster und dynamischer machen.

Nehmen wir zum Beispiel die Herausforderung, Lagerbestände in einem großen Werk für Automobilteile zu steuern. Traditionell verließen sich Manager auf Erfahrung und historische Verkaufsdaten, um zu bestimmen, wie viele Teile jeweils auf Lager gehalten werden sollten. Dieser Ansatz konnte zu Fehlbeständen oder Überbeständen führen. Mit der Einführung von AI können Echtzeitdaten, Produktionspläne und sogar Wettermuster die zukünftige Nachfrage nach jedem Teil genauer vorhersagen.

Dadurch können Manager proaktive Entscheidungen über Lagerbestände treffen und sicherstellen, dass die richtigen Teile bei Bedarf verfügbar sind, ohne unnötige Überbestände aufzubauen. Dieser Wechsel von reaktiver zu proaktiver Entscheidungsfindung ist nur ein Beispiel dafür, wie AI Hersteller stärken wird.

Transformation der Workforce und Entwicklung von Kompetenzen

Während AI eine Zukunft mit mehr Effizienz und Innovation in der Fertigung verspricht, wird sie die menschliche Workforce zweifellos verändern. Diese Transformation wird nicht einfach bedeuten, Mitarbeitende durch Maschinen zu ersetzen. Vielmehr wird AI repetitive Aufgaben automatisieren und menschliches Potenzial für höherwertige Tätigkeiten freisetzen. Nehmen wir das Schweißen als Beispiel. AI-gestützte Roboter können heute komplexe Schweißaufgaben mit unübertroffener Präzision übernehmen.

Das bedeutet nicht, dass menschliche Schweißer keine Rolle mehr haben; vielmehr können ihre Fähigkeiten für Aufgaben eingesetzt werden, die Urteilsvermögen, Problemlösung und die Überwachung des automatisierten Schweißprozesses erfordern. Dieser Abschnitt beleuchtet, wie AI die Workforce in drei Schlüsselbereichen beeinflussen wird: Produktivität, erforderliche Kompetenzen und den Bedarf an Trainings- und Upskilling-Initiativen.

Produktivität

Auch wenn einige Mitarbeitende befürchten, dass AI sie ersetzen könnte, wird die Zukunft wahrscheinlich kollaborativ sein. Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotik wird die Flexibilität auf dem Shopfloor erhöhen, nahtlose Anpassungen der Produktionsprozesse ermöglichen und die Gesamtproduktivität steigern.

AI könnte repetitive und gefährliche Aufgaben übernehmen und Mitarbeitende für höherwertiges Denken und Problemlösen freisetzen. Das bedeutet, dass sich die Workforce von repetitiven manuellen Tätigkeiten hin zu komplexeren Problemlösungs- und Entscheidungsaufgaben entwickeln wird​.

Kompetenzwandel

Um sich an diesen Wandel anzupassen, müssen Hersteller in Reskilling und Upskilling ihrer Workforce investieren, um die Talentlücke zu schließen. Einerseits müssen Mitarbeitende verstehen, wie sie von AI-Systemen erzeugte Daten interpretieren, um Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Andererseits sind technische Fähigkeiten erforderlich, um AI-gestützte Tools und Maschinen zu bedienen und zu warten. Dieser Fokus auf Reskilling und Upskilling hilft dabei, die Lücke zwischen aktuellen Fähigkeiten und den Anforderungen einer AI-getriebenen Fertigungsumgebung zu schließen.

Jobverlagerung

Ein Kompetenzwandel könnte Bedenken hinsichtlich Jobverlagerung adressieren, indem Rollen neu gestaltet werden, um AI-Technologien zu integrieren, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und AI zu fördern und neue Berufsbilder wie AI-Spezialisten und Data Scientists zu schaffen.

Entgegen der Sorge vor Arbeitsplatzersatz erweitert industrielle AI menschliche Fähigkeiten, indem sie Problemlösung vereinfacht. Traditionell verbringen Bediener unzählige Stunden damit, Parameter zu optimieren und Prozesse zu steuern, um die Produktqualität sicherzustellen. Mit AI werden Rezepte vor der Produktion in einer virtuellen Umgebung verfeinert, und AI-Steuerungsalgorithmen übernehmen routinemäßige Anpassungen. Dadurch gewinnen Bediener Freiraum, übergeordnete Prozesse zu überwachen und sich auf strategische Problemlösung statt auf taktische Aufgaben zu konzentrieren.

Training

Da AI die erforderlichen Kompetenzen verändern wird, müssen Hersteller umfassende Schulungsprogramme umsetzen, um ihre Mitarbeitenden mit diesen neuen Fähigkeiten auszustatten.

AI selbst kann in diesem Schulungsprozess eine wichtige Rolle spielen. AI kann Lernpfade für jeden Mitarbeitenden auf Basis von Daten aus Schulungsberichten, Skill-Matrizen oder Leistungsdaten personalisieren. Die Systeme können Kompetenzlücken identifizieren und gezielte Schulungsmodule bereitstellen, die auf die jeweilige Person zugeschnitten sind. Darüber hinaus kann AI Leistungsdaten kontinuierlich analysieren, um Kompetenzlücken zu erkennen und gezielte Schulungsmodule zu empfehlen, damit Mitarbeitende stets auf dem neuesten Stand der Branchenpraktiken und Technologien bleiben.

Die doppelte Rolle von AI bei der Definition und Bereitstellung notwendiger Schulungen sorgt für eine agilere und leistungsfähigere Workforce, die auf die Anforderungen einer AI-getriebenen Fertigungsumgebung vorbereitet ist.

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Wettbewerbsvorteil

Die transformative Wirkung von AI auf die Fertigung wird die globale Wettbewerbsfähigkeit stärken und erhebliches Wirtschaftswachstum antreiben. Unternehmen, die in AI investieren und sie effektiv in ihre Fertigungsprozesse integrieren, werden sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Dieser Vorteil zeigt sich in höherer Produktivität, niedrigeren Produktionskosten und der Fähigkeit, schnell zu innovieren​​.

​​Durch den Einsatz von AI können Fertigungsunternehmen Wettbewerber mit verbesserter operativer Effizienz, schnellerer Time-to-Market und der Fähigkeit, kundenspezifische Produkte anzubieten, übertreffen – und so letztlich Unternehmenswachstum und Marktführerschaft vorantreiben.

AI in der Fertigung steht nicht nur für Effizienz; sie ist ein echter Gamechanger für Wettbewerbsvorteile. Stellen Sie sich Fabriken vor, die kundenspezifische Produkte in großem Maßstab produzieren, in Echtzeit auf Marktschwankungen reagieren und Anlagenausfälle vorhersehen können, bevor sie eintreten. Genau das ermöglicht AI Herstellern. Durch die Optimierung von Produktionslinien, die Straffung von Supply Chains und datengestützte Entscheidungsfindung erschließt AI eine Agilität und Reaktionsfähigkeit, die Wettbewerbern fehlt.

Die Zukunft von AI in der Fertigung: eine langfristige Investition

Damit Hersteller das Potenzial von AI voll ausschöpfen können, sind langfristige strategische Überlegungen entscheidend. Dazu gehören die Entwicklung einer umfassenden AI-Strategie im Einklang mit den Geschäftszielen, Investitionen in die notwendige Infrastruktur und die Förderung einer Innovationskultur. AI-Systeme lernen und entwickeln sich ständig weiter – das sollten auch die Hersteller und Datenverantwortlichen tun, die für AI-Initiativen zuständig sind. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, technologische Entwicklungen vorauszusehen und AI-Projekte kontinuierlich neu zu bewerten und zu verfeinern.

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