Inzwischen kennen Sie sicherlich selbstfahrende Autos, generative AI-Assistenten wie ChatGPT oder interaktive Chatbots. Das sind nur einige greifbare Beispiele für AI, die unseren Alltag bereits nachhaltig prägen.
Doch jenseits dieser alltäglichen Innovationen liegt eine Revolution, die die Fertigungslandschaft neu gestaltet. Künstliche Intelligenz in der Fertigung ist da – und sie bleibt.
Quick FAQs to get you up to speed
AI nutzt Machine Learning, Computer Vision und Predictive Analytics, um Herstellern dabei zu helfen, Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren und die Produktion zu optimieren.
AI reduziert menschliche Fehler, verhindert Maschinenausfälle, verbessert die Qualitätskontrolle und stärkt die Entscheidungsfindung in Produktionsprozessen.
- Vorausschauende Wartung – AI erkennt frühe Anzeichen von Maschinenausfällen und verhindert kostspielige Stillstände.
- Automatisierte Qualitätskontrolle – AI-gestützte Kameras und Sensoren erkennen Defekte sofort.
- AI-gesteuerte Arbeitsanweisungen – Intelligente Anleitungen passen sich an das Qualifikationsniveau der Mitarbeitenden an.
- Optimierung der Lieferkette – AI prognostiziert Nachfrageschwankungen und verhindert Bestandsengpässe.
- Energieeffizienz – AI reduziert Energieverschwendung durch die Optimierung von Fabrikabläufen.
Ja. AI-gestützte Qualitätskontrolle und Wartung helfen dabei, ISO 9001, IATF 16949 und branchenspezifische Standards zu erfüllen, Compliance-Risiken zu senken und Konsistenz sicherzustellen.
Ohne AI haben Unternehmen mit Ineffizienzen, mehr Stillständen und höheren Betriebskosten zu kämpfen, was den Wettbewerb in einer AI-getriebenen Branche erschwert.
- Identifizieren Sie zentrale AI-Anwendungen, die zu Ihren Produktionsanforderungen passen.
- Investieren Sie in AI-gestützte Software für Predictive Analytics und Automatisierung.
- Schulen Sie Mitarbeitende darin, AI-Erkenntnisse in den täglichen Betrieb zu integrieren.
- Verfeinern Sie AI-Modelle kontinuierlich auf Basis realer Daten.
AI in der Fertigungsindustrie
Laut einer unter internationalen Herstellern durchgeführten Umfrage planen 89 % der Unternehmen, AI in Kürze in ihren Produktionsnetzwerken einzuführen, und 68 % haben bereits mit der Implementierung von AI-Lösungen begonnen. Allerdings erreichten nur 16 % ihre Ziele – hauptsächlich aufgrund fehlender digitaler Kompetenzen und mangelnder Skalierungsfähigkeit.
Diese Statistiken zeigen, dass die Branche die Bedeutung und Vorteile künstlicher Intelligenz für die Fertigung anerkennt und Unternehmen bereits aktiv daran arbeiten, AI in ihre Abläufe zu integrieren. Dennoch bleibt die Lücke zwischen Pilotprojekten und vollständig skalierten, erfolgreichen AI-Integrationen eine Herausforderung.
In diesem Artikel erläutern wir diese Statistiken, indem wir tiefer darauf eingehen, wie AI in der Fertigung eingesetzt wird, und Einblicke in die wichtigsten AI-Anwendungen wie vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle geben. Außerdem zeigen wir einige Anwendungsfälle führender Fertigungsunternehmen weltweit und beleuchten schließlich die Vorteile, die AI der Fertigung bringt, sowie ihre Grenzen, die vor allem mit der Implementierung verbunden sind.
Was ist AI?
Beginnen wir mit den Grundlagen: Was ist künstliche Intelligenz (AI)? Wenn Ihnen das Konzept und die zugrunde liegende Technologie noch nicht vertraut sind, bringen wir Sie auf den neuesten Stand.
Künstliche Intelligenz ist die Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeiten zu simulieren. AI unterstützt bei Aufgaben, die menschliche Intelligenz erweitern, wie Entscheidungsfindung oder Problemlösung. AI kann aber auch Aufgaben vollständig übernehmen, die normalerweise erhebliches menschliches Eingreifen erfordern, etwa das Fahren autonomer Fahrzeuge.
AI-Systeme arbeiten mit Algorithmen und großen Datensätzen, um menschliche Intelligenz nachzuahmen. Sie erfassen und verarbeiten Daten, erkennen Muster und verwenden Modelle wie neuronale Netze, um Aufgaben auszuführen. AI lernt und passt sich kontinuierlich an, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Wichtig ist jedoch, dass der Begriff künstliche Intelligenz viele Technologien umfasst, die AI antreiben, darunter Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing.
Arten von AI-Technologien in der Fertigung
Künstliche Intelligenz wird häufig als Oberbegriff für Werkzeuge und Techniken verwendet, die Maschinen in die Lage versetzen, menschenähnliche Intelligenz und Verhaltensweisen zu simulieren. Zu den wichtigsten Technologien, die wir häufig in AI-Lösungen für die Fertigung sehen, gehören:
Machine Learning
Dies ist ein Teilbereich von AI, der Maschinen die Fähigkeit gibt, aus Daten zu lernen. Es automatisiert die Erstellung analytischer Modelle, indem es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning. Es legt grundlegende Parameter für Daten fest und trainiert den Computer darauf, selbstständig zu lernen, indem er Muster über viele Verarbeitungsebenen hinweg erkennt. Es ist besonders nützlich für Bild- und Spracherkennung.
Natural Language Processing (NLP)
NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Es wird für Sprachübersetzung, Sentiment-Analyse und Speech-to-Text eingesetzt.
Computer Vision
Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen, etwa für Aufgaben wie Bildklassifizierung oder Gesichtserkennung.
Robotik
Robotik kombiniert AI mit Maschinenbau, um Maschinen (Roboter) zu entwickeln, die Aufgaben autonom oder mit minimalem menschlichem Eingreifen ausführen können. Dazu gehören in der Fertigung eingesetzte Industrieroboter ebenso wie soziale Roboter, die für die Interaktion mit Menschen entwickelt wurden.
Nachdem Sie nun mit den zugrunde liegenden Technologien vertraut sind, sehen wir uns an, wie AI-Lösungen implementiert werden und wie sie Effizienz und Innovation im Fertigungssektor steigern.
Wie wird AI in der Fertigung eingesetzt?
AI verwandelt Fabriken in effizientere, kostengünstigere und innovativere Umgebungen. Die fünf wichtigsten AI-Anwendungen in der Fertigung sind:
- Vorausschauende Wartung
- AI-gestützte Qualitätskontrolle
- Optimierung der Lieferkette
- Intelligente Automatisierung
- AI-gesteuertes Training und Assistenz
1. Vorausschauende Wartung
Vorausschauende Wartung ist zweifellos einer der aktuellsten und wegweisendsten Anwendungsfälle von AI. Kein Wunder, denn AI-basierte vorausschauende Wartung kann den Fertigungsprozess erheblich verbessern.
Durch die Analyse von Daten aus Sensoren, Gerätetelemetrie und anderen Quellen können Machine-Learning-Algorithmen vorhersagen, wann Geräteausfälle wahrscheinlich auftreten. Diese AI-Lösung ermöglicht es Herstellern, Wartungen proaktiv zu planen, Ausfallzeiten zu minimieren und Wartungskosten zu senken.
Digitale Zwillinge
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Assets, das Echtzeitdaten erfasst und dessen Verhalten in einer virtuellen Umgebung simuliert. Indem der digitale Zwilling mit Sensordaten der Anlagen verbunden wird, kann AI für die Fertigungsindustrie Muster analysieren, Anomalien identifizieren und potenzielle Ausfälle vorhersagen.
Diese Informationen liefern Wartungsteams vorausschauende Erkenntnisse, damit Wartungseingriffe proaktiv geplant werden können, bevor ein Anlagenfehler auftritt.
Generative AI
Generative AI ist tatsächlich ein Teilbereich des Deep Learning und lernt aus bestehenden Datensätzen, um neue Inhalte wie Text, Bild und Code zu erzeugen. Generative AI kann synthetische Daten erzeugen, die potenzielle Ausfallszenarien simulieren. Diese synthetischen Daten können dann zum Training von Modellen für die vorausschauende Wartung genutzt werden.
2. Qualitätskontrolle
Ein Fehler während der Produktion gefährdet die Qualität und Sicherheit des Endprodukts. AI-gestützte Computer-Vision-Systeme können diese Risiken mindern, indem sie Bilder oder Sensordaten analysieren, um Defekte oder Anomalien in Produkten zu erkennen. Machine-Learning-Algorithmen werden mit gekennzeichneten Datensätzen trainiert, um mit Defekten verbundene Muster zu erkennen und so eine automatisierte Defektklassifizierung und Sortierung zu ermöglichen.
3. Optimierung der Lieferkette
Stellen Sie sich eine Kristallkugel vor, die Geräteausfälle vorhersagt und Verbrauchertrends, Lieferzeiten oder Transportverzögerungen prognostiziert. Genau so verändert AI das Supply Chain Management: indem sie Nachfrageschwankungen vorhersagt, Bestände optimiert und potenzielle Störungen identifiziert.
Nachfrageprognose
AI wird zunehmend in der Nachfrageprognose eingesetzt, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern. AI-Algorithmen können Muster und Trends erkennen, die Sie beim Analysieren großer Datenmengen möglicherweise übersehen, darunter Verkaufsdaten, Kundenverhalten, Wirtschaftsindikatoren und externe Faktoren (z. B. Wettermuster).
Bestandsmanagement
AI-Systeme ermöglichen es Herstellern, optimale Lagerbestände unter Berücksichtigung mehrerer Faktoren wie Lieferzeit, Lagerkosten, Bestellkosten und Service-Level-Anforderungen aufrechtzuerhalten. Dank Echtzeitverfolgung von Lagerbeständen, Bestellstatus und erwarteten Lieferzeiten können Hersteller Bestände ausbalancieren und die Bestandsübersicht über die gesamte Lieferkette hinweg verbessern.
Dadurch können Hersteller Nachfrageänderungen genauer antizipieren, Bestände optimieren und fundierte Entscheidungen zu Produktion, Beschaffung und Ressourcenallokation treffen.
4. Intelligente Automatisierung
Intelligente Automatisierung ist die Kombination aus intelligenter Software und robotischer Ausrüstung. Sie nutzt die Vorteile von AI, um Aufgaben zu automatisieren, die über reine Wiederholung hinausgehen, indem AI mit Industrierobotern oder Robotic Process Automation kombiniert wird.
Automatisierte Roboter
Industrieroboter sind seit einiger Zeit ein fester Bestandteil der Fertigungsindustrie. Die Integration von AI in automatisierte Roboter stellt jedoch einen bedeutenden Fortschritt in der Fertigungstechnologie dar. Im Gegensatz zu klassischen Industrierobotern, die mit festen Anweisungen programmiert sind, können AI-gestützte Roboter aus ihrer Umgebung lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen.
AI-Roboter können im Gegensatz zu menschlichen Arbeitskräften kontinuierlich ohne Pausen arbeiten. Außerdem weisen sie deutlich niedrigere Fehlerraten auf – ein Vorteil, der es Herstellern ermöglicht, ihre Produktionskapazität mit Zuversicht zu skalieren.
Kollaborative Roboter (Cobots)
Kollaborative Roboter, auch Cobots oder Co-Robots genannt, sind Roboter, die gemeinsam mit Mitarbeitenden in einer Fabrik arbeiten, um eine Aufgabe zu erfüllen, die nicht vollständig automatisiert werden kann (und von einem automatisierten Roboter ausgeführt wird).
Dieser kollaborative Automatisierungsansatz verbessert Effizienz, Flexibilität und Ergonomie in Fertigungsabläufen und ermöglicht es Mitarbeitenden zugleich, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliche Intelligenz erfordern.
Robotic Process Automation
Robotic Process Automation (RPA) automatisiert repetitive, regelbasierte Aufgaben, die Mitarbeitende normalerweise am Computer ausführen. Dabei kommen Software-Bots zum Einsatz, die menschliche Handlungen wie Dateneingabe, das Kopieren von Dateien und das Ausfüllen von Formularen nachahmen.
Rechnungen, Bestellungen, Berichte, Checklisten – Bürokratie ist in jedem Bereich der Fertigung präsent. Wenn die Digitalisierung von Papierprozessen der erste Schritt zu mehr Effizienz ist, dann ist die Einführung einer AI-basierten RPA das eigentliche Ziel. RPA ist ein Assistent, der repetitive Verwaltungsaufgaben übernimmt. Mit AI kann sie zusätzlich Entscheidungs- und Analysefähigkeiten einbringen, für eine optimale Automatisierungsstrategie.
5. Training und Assistenz
Im Industriesektor sind klare und präzise Arbeitsanweisungen das Rückgrat effizienter Produktionsprozesse. Traditionell wurden diese Anweisungen manuell erstellt, was zu einem zeitaufwendigen und fehleranfälligen Prozess führte. In den letzten Jahren haben digitale Arbeitsanweisungen die betriebliche Effizienz und Produktivität in Fabriken revolutioniert. Eine zusätzliche Ebene aus AI-gestützten digitalen Tools könnte jedoch die Erstellung von Arbeitsanweisungen grundlegend verändern.
Beispielsweise können Fabrikmitarbeitende mit Speech-to-Text-Funktionen heute Anweisungen diktieren und automatisch in strukturierte, schriftliche Schritte umwandeln. Eine weitere Anwendung ist die automatische Videosegmentierung, bei der in Videoform aufgezeichnete Anweisungen analysiert und in einzelne, leicht nachvollziehbare Schritte unterteilt werden. Möglich wird dies durch fortschrittliche Spracherkennung und AI-gestützte Inhaltsanalyse.
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Beispiele für AI in der Fertigung
Die Integration von AI in Produktionsabläufe hat sich von einer futuristischen Vision zu einer praktischen Realität entwickelt – wie die folgenden Unternehmen zeigen, die AI in der Fertigung einsetzen. Zum Beispiel, wie führende Automobilhersteller AI ans Steuer setzen, Ford Cobots neben Mitarbeitenden am Fließband einsetzt und BMW die Qualitätskontrolle mit seiner AI-Plattform individualisiert.
BMW Group – Kundenspezifisch entwickelte Qualitätskontrolle
Wie das folgende Beispiel der BMW Group zeigt, wird AI in der Automobilfertigung immer präsenter. Der deutsche Hersteller entwickelte seine AI-Plattform AIQX eigens, was für Artificial Intelligence Quality Next steht.
Die Plattform nutzt Kameras, Sensortechnologie und AI, um Qualitätsprozesse am Förderband zu automatisieren. Algorithmen und AI analysieren die dabei erfassten Daten in Echtzeit und senden unmittelbares Feedback über Smart Devices an Mitarbeitende an der Produktionslinie.
Ford – Roboter am Fließband
Vor mehr als einem Jahrhundert revolutionierte Henry Ford die Automobilindustrie mit seinem bahnbrechenden Fließband. Seitdem treibt der Automobilhersteller Innovationen in der Fahrzeugproduktion kontinuierlich voran.
In jüngerer Zeit hat Ford AI in seine Montagelinien integriert, indem Roboterarme installiert wurden, die Metallkonverter greifen und an ihrem Platz montieren. Während dieser Aufgabe lernt das AI-System den effizientesten Weg, die Teile zusammenzufügen.
Rolls Royce – Digitale Zwillinge für vorausschauende Wartung
Für die optimale Leistung und Wartung von Flugtriebwerken entwickelte der Flugzeughersteller Rolls-Royce eine Plattform für digitale Zwillinge, um Daten aus allen produzierten Triebwerken zu konsolidieren.
Durch das Sammeln und Analysieren historischer und Echtzeitdaten dieser Triebwerke kann Rolls-Royce die Leistung überwachen, potenzielle Probleme vorhersagen und Wartungspläne optimieren. Diese Integration digitaler Zwillinge und AI verbessert die betriebliche Effizienz und erhöht die Sicherheit und Zuverlässigkeit in der Luftfahrt.
General Electric – Daten für Nachhaltigkeit
Ab 2024 hat General Electric (GE) Proficy for Sustainability Insights eingeführt, eine neue Softwarelösung, die Herstellern hilft, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und gleichzeitig Produktivität und Rentabilität zu maximieren. Durch die Integration von Betriebs- und Nachhaltigkeitsdaten ermöglicht AI-basierte Software Herstellern, Ressourcen über ein Werk oder ganze Betriebsabläufe hinweg effizienter und wirksamer einzusetzen und klimabezogene Kennzahlen nachzuverfolgen, die für regulatorische Compliance erforderlich sind.
Vorteile von AI in der Fertigung
AI könnte als das Mastermind hinter der Fertigung in Industrie 4.0 betrachtet werden. Sie analysiert Daten, um Prozesse zu optimieren, steigert die Effizienz, senkt Kosten und verbessert die Qualität mit messerscharfer AI-Qualitätskontrolle.
Kosteneinsparungen
AI senkt Betriebskosten durch optimierte Prozesse, reduzierte Ausfallzeiten und eine effiziente Ressourcenallokation.
Datengestützte Entscheidungsfindung
AI analysiert große Datenmengen, um Trends und Muster zu erkennen, und liefert wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung von Produktionsprozessen, zur Verbesserung des Produktdesigns und für datengestützte Geschäftsentscheidungen.
Optimierung der Lieferkette
AI optimiert Supply-Chain-Logistik, Bestandsmanagement und Beschaffungsprozesse, verbessert die Effizienz, reduziert Kosten und stärkt die Resilienz der gesamten Lieferkette.
Verbesserte Sicherheit
AI verbessert die Arbeitssicherheit durch die Kombination aus Automatisierung, Echtzeitüberwachung und Predictive Analytics. Dieser mehrschichtige Ansatz schützt Mitarbeitende und sorgt für eine sichere Fertigungsumgebung.
Höhere Produktqualität
AI-gestützte Vision-Systeme können Produkte mit deutlich höherer Genauigkeit und Geschwindigkeit prüfen als menschliche Prüfer, die anfälliger für Fehler sind (und diese eher übersehen).
Höhere Effizienz
AI kann repetitive Aufgaben übernehmen und Mitarbeitende entlasten, damit sie sich auf komplexere Prozesse konzentrieren können. Die Systeme optimieren Prozesse, indem sie Daten analysieren, um Engpässe zu identifizieren, Probleme vor ihrem Auftreten zu erkennen, eine erstklassige Qualitätskontrolle sicherzustellen und Verbesserungen vorzuschlagen. Das beschleunigt die Produktion und minimiert Fehler sowie Materialverschwendung, was zu einer reibungsloseren und produktiveren Fertigungsumgebung führt.
Grenzen von AI in der Fertigung
Auch wenn die Vorteile von AI in der Fertigung vielversprechend sind, sollten die Grenzen ebenso berücksichtigt werden. Die mit AI verbundenen Herausforderungen und Bedenken hängen meist mit dem Implementierungsprozess und der Belegschaft zusammen.
Dateninfrastruktur
AI lebt von Daten. Allerdings fehlt es in der traditionellen Fertigung möglicherweise an der Dateninfrastruktur, um die für ein wirksames AI-Training erforderlichen großen Datenmengen zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Auch die Datenqualität ist entscheidend, und saubere sowie genaue Datensätze sicherzustellen, kann herausfordernd sein.
Durch die Bereitstellung einer zentralen Plattform für die Erfassung und Überwachung von Produktionsdaten in Echtzeit können Datensilos aufgebrochen, Datenqualität sichergestellt und Informationsflüsse optimiert werden.
Datenschutz und Regulierung
Da AI-Systeme stark auf Daten angewiesen sind, einschließlich sensibler Informationen zu Fertigungsprozessen, Produktdesigns und Kundendaten, wird die Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit zu einer zentralen Priorität.
Neben der Absicherung von Daten müssen Fertigungsunternehmen verschiedene Datenschutzvorschriften einhalten, etwa die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa oder den California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu Bußgeldern und Reputationsschäden führen.
Standardisierung
Die Skalierung einer AI-Lösung kann die Standardisierung von Prozessen oder Datenformaten erfordern, damit AI konsistent funktioniert. Das sorgt zwar für saubere Daten und vereinfacht die AI-Integration, kann aber auch die Fähigkeit von AI einschränken, aus einzigartigen Situationen zu lernen und sich daran anzupassen.
Entscheidend ist die richtige Balance: Daten für eine reibungslose AI-Integration standardisieren, aber innerhalb der Prozesse genügend Flexibilität beibehalten, damit AI Verbesserungen erkennen und vorschlagen kann – und so letztlich eine intelligentere und anpassungsfähigere Fertigungsumgebung entsteht.
Kompetenzlücke
Die Implementierung komplexer AI-Systeme erfordert Fachkräfte in den Bereichen Data Science, AI Engineering und Fertigung. Zusammen mit dem unterschiedlichen Grad digitaler Reife bei Herstellern entsteht daraus eine Herausforderung. Selbst wenn AI implementiert ist, kann eine Lücke im Verständnis der AI-Ausgaben bestehen bleiben.
Mitarbeitende mit einem Data-Science-Hintergrund benötigen Unterstützung dabei, zu verstehen, wie Data Science und Predictive Modeling funktionieren, und es fehlt ihnen oft an Vertrauen in die abstrakten Algorithmen hinter der AI-Technologie.
Bestehende Mitarbeitende zu schulen, klare digitale Arbeitsanweisungen für AI-Tools zu entwickeln und mit AI-Experten zusammenzuarbeiten, sind wichtige Schritte. Indem Hersteller die Kompetenzlücke schließen und digitale Kompetenz fördern, können sie das volle Potenzial von AI erschließen und ihre Abläufe transformieren. Auch die Entwicklung klarer digitaler Arbeitsanweisungen kann dabei eine entscheidende Rolle spielen. Diese Anweisungen sollten erklären, wie AI-gestützte Tools genutzt und ihre Ausgaben effektiv interpretiert werden.
AI für Fertigungsunternehmen auf den Punkt gebracht
Da die Fertigungsindustrie an der Spitze der digitalen Transformation steht, wird die Integration von AI immer mehr zur Pflicht statt zur Kür. AI-Anwendungen in der Fertigung wie vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und intelligente Automatisierung steigern Effizienz, Sicherheit und Entscheidungsqualität.
Der Weg zu vollständig integrierter AI in der Fertigung ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Themen wie Dateninfrastruktur, Standardisierung und die digitale Kompetenzlücke müssen angegangen werden, um den vollen Nutzen von AI zu realisieren. Die Zukunft der Fertigung ist zweifellos eine, in der AI ihren festen Platz hat, und Hersteller, die ihr Potenzial nutzen, werden Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit maßgeblich vorantreiben.
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