KI in der Produktion

KI in der Produktion - Wie kann künstliche Intelligenz die Industrie verändern?

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Veröffentlicht von Geyssel
18/07/2023
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Innovative Technologien schaffen neue Möglichkeiten dort, wo Menschen und Systeme an Grenzen stoßen. Künstliche Intelligenz (KI), oft auch als AI (Artificial Intelligence) bezeichnet, steht hier schon lange im Fokus. Seit mit ChatGPT eine Anwendung veröffentlicht wurde, die auf KI basiert, wurde die Diskussion um das Thema nochmals angeheizt. Bisher waren vor allem intelligente Sprachsteuerungen, wie Siri oder Alexa, oder selbstfahrende Autos sichtbare Anwendungsbereiche der KI. Es bieten sich jedoch auch in Industrie und Produktion enorme Potenziale für deutliche Effizienzsteigerungen. Erfahren Sie hier, wie vielversprechend der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Maschinenbau, in der Optimierung von Prozessen und im Qualitätsmanagement sein kann und finden Sie mehr darüber heraus, wie weit die Entwicklung von schwacher und starker KI bereits fortgeschritten ist.

Das Wichtigste kurz zusammengefasst:

Definition - Was ist KI?

KI ist die Abkürzung von Künstlicher Intelligenz und beschreibt die Übertragung von Strukturen des menschlichen Lernens und Denkens auf Maschinen. Diese sollen so in die Lage versetzt werden, eigenständig Antworten zu finden, ohne dafür ständig neu programmiert werden zu müssen. KI wird deshalb auch als “Machine Learning” bezeichnet.

 

KI wird oft AI (Artificial Intelligence) genannt, dies ist die englischsprachige Bezeichnung. Laut Wikipedia ist KI ein Teilgebiet der Informatik, das sich in starke und schwache KI gliedert. 

 

Was ist starke KI?

Starke KI würde bedeuten, dass Computersysteme auf Augenhöhe mit Menschen Arbeiten zur Erledigung schwieriger Aufgaben übernehmen könnten. Trotz jahrzehntelanger Forschung bleibt starke KI weiterhin eine Vision, die noch nicht komplett erreicht werden konnte. 

 

Derzeit geht man davon aus, dass eine starke KI über eine andersartige kognitive Struktur als der Mensch verfügen und auch nicht mit den evolutionären Stadien des menschlichen Denkens vergleichbar sein wird. Gleichzeitig wird eine starke KI wohl keine Gefühle haben, diese aber voraussichtlich simulieren können.

 

Was ist schwache KI?

Bei schwacher KI geht es darum, konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Das menschliche Denken und technische Anwendungen sollen so lediglich unterstützt und nicht ersetzt werden. Letztlich geht es also nicht um die Schaffung von Bewusstsein, sondern um eine Simulation intelligenten Verhaltens, das mit Mitteln der Mathematik und der Informatik durch das sogenannte „Maschinenlernen“ (Machine Learning) erreicht werden kann. 

 

Die Fähigkeit, mit Unsicherheiten umzugehen und zu lernen, sind wichtige Faktoren, die ein KI-System haben sollte. Im Gegensatz zur starken KI wurden im Bereich der schwachen KI in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt. Man denke z.B. an Spracherkennung, an die Weiterentwicklungen hin zum selbstfahrenden Auto oder auch an den Google-Algorithmus. Schwache KI ist daher das, was in Produktion und Industrie derzeit schon eingesetzt und in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen wird.

ChatGPT als modernes Beispiel für KI 

Die Einführung von ChatGPT von OpenAI hat für viele Diskussionen gesorgt und den Fokus erneut auf das Thema KI (Künstliche Intelligenz) gerichtet. Die zukünftige Entwicklung der Software ist dabei noch nicht vollständig absehbar. Sicher scheint jedoch zu sein, dass vor allem Auswirkungen auf die Bereiche Bildung und Kommunikation zu erwarten sind. Für Produktion und Industrie werden jedoch weitere Programme benötigt. Wir möchten hier einen kurzen Blick auf diesen Themenkomplex werfen und über die aktuellen Entwicklungen berichten.

Welche Bedeutung hat KI in der Industrie?

KI in der Industrie ist datengetrieben. Bereits jetzt wird eine Vielzahl von Daten generiert, verarbeitet und analysiert. Diese Datenmengen könnten in einer Produktionsumgebung die Grundlage bilden, um digitale Abbilder ganzer Produktionsanlagen zu erzeugen. Diese digitalen Zwillinge helfen dann dabei, Planung und Design von Maschinen sowie den gesamten Fertigungsprozess schneller, flexibler und effizienter zu gestalten. Die Daten der digitalen Zwillinge und Daten aus dem IoT (Internet der Dinge) werden hierbei intensiv analysiert und für Optimierungen, Simulationen und Entscheidungen genutzt. Die IoT-

Fertigungsprozesse können insgesamt schneller, flexibler und effizienter gestaltet werden.

Anwendungen nutzen dazu Machine-Learning-Algorithmen, um die riesigen Datenmengen zu analysieren. Auf diesem Wege können Anlagen so stetig neuen Umständen angepasst und weiter optimiert werden, ohne dass ein Mensch eingreift. Mit steigenden Vernetzungen und immerwährender Analyse kann die KI-Software so lernen, komplexe Zusammenhänge in Systemen aufzudecken, die ein Mensch nicht mehr überblicken kann. 

Dies alles ist aus derzeitiger Sicht noch sehr aufwändig, da schon die reine Verarbeitung der Datenmengen eine große Herausforderung darstellt. Allerdings ist genau dies Voraussetzung, um einen “Lernfortschritt” zu erreichen.

Welche Beispiele gibt es für KI in der Industrie?

Intelligente Software ist schon heute verfügbar und digitale Unternehmen in der Industrie bereits Realität. Künstliche Intelligenz wird vielfältig eingesetzt, z.B. bei Spracherkennung, zum Bearbeiten einfacher Aufträge, als virtueller Assistent und in Lagerhaltung und Logistik. Etwa 62 % der großen Unternehmen nutzten in 2018 bereits KI-Technologie, für kleinere und mittlere Unternehmen bestand und besteht allerdings noch Nachholbedarf.

Welchen Einsatz von KI gibt es in der Produktion?

Der Einsatz von KI ist keine Vision mehr, sondern in vielen Fällen schon Realität.

Eine Zukunft, in der Transporter selbständig durch Fabrikhallen fahren, Anlagen sich im laufenden Betrieb selbständig in Bezug auf Energieverbrauch optimieren und Produktionsmaschinen bereits während des Fertigungsprozesses Qualitätskontrollen vornehmen und bei Bedarf direkt nachjustieren, ist keine Vision, sondern bereits jetzt in manchen Fällen Realität.

Dazu eine Expertenmeinung aus der Praxis

“Meine persönliche Meinung ist, dass richtige KI erst mit selbstlernenden Maschinen beginnt. Es gibt jedoch eine Vielzahl an programmierbaren Anwendungen, die heute schon realisierbar und im Maschinenbau anwendbar sind. So kann ein Transporter, der selbständig durch Fabrikhallen fährt, entweder schon eine künstliche Intelligenz sein (wenn der Transporter die Wege selbst findet und neue Wege selbständig erkundet)  oder es kann sich um eine Maschine handeln, die mit Sensoren, Abstandsmessern usw. ausgestattet ist und nur bestimmte Wege zurücklehnt. Für beide Varianten gibt es gute Gründe. Es ist unsere Aufgabe als Maschinenbauer, die für unsere Kunden optimale Lösung zu finden”.

(Hartmut Geyssel von Geyssel Sondermaschinenbau & Konstruktionsbüro aus Köln)

Produktion muss effizienter, schneller und günstiger werden. Dies kann bereits heute in die Wege geleitet werden. Doch in Maschinenbau und Produktion sind die Vorbehalte gegen den Einsatz von KI noch verhältnismäßig groß. Zunächst müssen dazu nämlich meist Parallelsysteme und digitale Zwillinge aufgebaut werden, um zu analysieren, wie diese mithilfe von KI-Systemen arbeiten. Dies liegt daran, dass man in der Praxis in der Regel nicht in der realen Produktion durch Fehler lernen kann. Es muss daher an Zweit-Systemen “gelernt” und über einen längeren Zeitraum hinweg unter Zuhilfenahme von menschlicher Intelligenz verifiziert werden. Dieser Prozess ist aufwändig und zeitintensiv. Genau deshalb können viele Maschinenbauer und Produktionsunternehmen den tatsächlichen Nutzen bisher nur schwer einschätzen. Die Chancen sind also da, aber der Erfolg liegt gefühlt noch in weiter Ferne.

Welche Beispiele gibt es für KI in der Produktion?

Digitalisierung ist aus der Produktion nicht mehr wegzudenken und KI ist eine der wichtigsten Technologien in Bezug auf Digitalisierung und somit auch für produzierende Unternehmen eine große Chance.

KI könnte in der Produktion langfristig für Kostenvorteile sorgen. Falls in Zukunft z.B. wieder mehr Produktion nach Deutschland verlagert werden sollte (weil man durch die Corona-Krise die Fragilität der Supply Chain schmerzlich spüren musste), ist Kosteneffizienz sehr wichtig. Es lohnt sich daher, einen Blick auf reale Anwendungsbeispiele in der Praxis zu werfen.

In vielen Anwendungsbereichen sorgt KI für steigende Effizienz.

Die folgenden Beispiele für Anwendungsbereiche von KI in der Produktion zeigen die Vielfalt der Möglichkeiten von Anwendung von KI in der Produktion:

 

Einsatz von Robotern in der Produktion

In der Europäischen Union ist Deutschland mit rund 230.000 Industrie-Robotern die am stärksten automatisierte Volkswirtschaft. Das hat die International Federation of Robotics bei der Vorstellung des neuen Jahrbuchs „World Robotics 2021“ mitgeteilt. Die Zahl der neu installierten Roboter habe in Deutschland im Jahr 2020 rund 22.300 Einheiten erreicht. Das sei trotz des Krisenjahres der dritthöchste jemals erreichte Wert. Die neuen Roboter arbeiten dabei inzwischen weitgehend Hand-in-Hand mit ihren menschlichen Kollegen. Bisher sind die Roboter noch recht wenig intelligent. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI kann sich das ändern, denn Roboter sind theoretisch extrem lernfähig und können so immer mehr kognitive Aufgaben übernehmen.

 

Instandhaltung mit KI

Durch die sogenannte vorbeugende Wartung (im Rahmen von Total Productive Maintenance) können sowohl der optimale Wartungszeitpunkt anhand der Abnutzung der Betriebsmittel mithilfe von Algorithmen ermittelt als auch Wartungsintervalle besser geplant und Produktionsausfälle weitgehend vermieden werden. Derzeit wird im Bereich Instandhaltung zwar bereits vieles automatisiert, starke KI wird jedoch noch nicht eingesetzt. Dies könnte sich in Zukunft ändern.

Qualitätskontrolle mit KI

KI-gestützte Methoden gewinnen im Qualitätsmanagement immer mehr an Bedeutung, dazu gehören vor allem “Computer Vision” und “Machine Learning. Diese helfen bei der frühzeitigen Erkennung von Produktschäden, die ein Mensch bei einer manuellen Kontrolle oft gar nicht feststellen kann.

 

Fachkräftemangel ausgleichen

In Zeiten, in denen Fachkräfte vielerorts fehlen, können intelligente Assistenzsysteme helfen. Es kommen dabei meist semantische KI-Technologien zur Anwendung, die die Mitarbeiter darin unterstützen, Entscheidungen schneller und effizienter zu treffen und Aufgaben aufgrund der Datenlage in besserer Quantität und Qualität zu erledigen.

Intelligente Maschinen können daneben durch Analyse von Schwingungen und Geräuschen Abweichungen im Produktionsprozess frühzeitig erkennen und durch Warnsignale darauf hinweisen. Dies erspart Ausschuss und Produktionsausfälle. 

Durch KI könnten in der Produktion langfristig Kostenvorteile generiert werden.

Weitere wichtige Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz in der Produktion

Lohnt sich KI auf für den Mittelstand?

Prozesssteuerung durch selbstlernende Systeme ist im Produktionsumfeld derzeit noch recht wenig ausgeprägt, zumindest bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU). Nutzen 25 % der großen Unternehmen und 15 % der KMU grundsätzlich bereits KI-basierte Anwendungen, sinkt diese Rate im Bereich Produktion auf nur 8 % bei den kleinen und mittelständischen Unternehmen. Hier gibt es noch viel ungenutztes Potenzial. Dies ist besonders bedenklich, wird doch für Deutschland bis 2030 ein Wachstum des Bruttoinlandsproduktes um 1,2 Prozentpunkte jährlich allein durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz prognostiziert. Das produzierende Gewerbe hätte damit, auch im Mittelstand, noch ausbaufähige Möglichkeiten durch KI.



Was versteht man unter KI-gestützten Prozessen?

Die Fertigung kann durch KI-gestützte Prozesse optimiert werden. Genutzt werden verschiedene KI-Funktionen und hoch entwickelte Analysemethoden, um Produktivität, Qualität, Sicherheit und Ertrag zu optimieren und gleichzeitig Ausfallzeiten zu minimieren. Durch selbstlernende Systeme können Fehler im Produktionsprozess und fehlerhafte Produkte automatisch und schneller erkannt und vermieden werden.

Intelligente Maschinen dieser Art gibt es bereits, es ist im Einzelfall zu prüfen, inwieweit der Einsatz im jeweiligen Unternehmen sinnvoll und effizient ist. 

 

Was bedeutet Robotik im Zusammenhang mit KI?

Robotik, auch Robotertechnik genannt, beschäftigt sich im Grunde mit dem Entwurf, der Steuerung, der Produktion und dem Betrieb von Robotern, die in der Produktion und in Betrieben Aufgaben übernehmen können. In die Robotik fließen Erkenntnisse aus Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik und – in zunehmendem Maße – aus der Künstlichen Intelligenz (KI) ein, die die Fähigkeiten der Roboter weiter verbessern können.

 

Was versteht man unter Industrie 4.0?

Als Industrie 4.0 wird ein Zukunftsprojekt beschrieben, das mit einer umfassenden Digitalisierung die Zukunft der Produktion in eine neue Zeit führen soll. Mit Industrie 4.0 wird somit die vierte industrielle Revolution eingeleitet. Wurde die erste industrielle Revolution durch die Dampfkraft begründet und die zweite durch Fließbänder (die Massenfertigung ermöglichten), so wurde die dritte industrielle Revolution durch Einsatz von Elektronik und IT (z.B. CNC-Maschinen) bestimmt. Die vierte Revolution soll nun diese Serie fortsetzen und durch Vernetzung, Transparenz und Assistenzsysteme die industrielle Fertigung optimieren. 

Nutzen Sie unsere Erfahrung - Wir beraten Sie gerne!

Fazit

Der Einsatz von KI in der Produktion wird immer wichtiger. Neben großen Industrieunternehmen werden in Zukunft auch kleine und mittelständische Unternehmen in Zukunft dieses Potenzial nutzen können und müssen. Produktionsprozesse können mit KI langfristig wesentlich effizienter und damit kostengünstiger gestaltet werden. Die Qualität der Produkte kann so verbessert und die im Unternehmen beschäftigten Fachkräfte entlastet und unterstützt werden.

Auch wir von GEYSSEL sind durch ständige interne Weiterbildung und durch Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und Hochschulen stets auf dem aktuellen Stand der Entwicklung. Darüber hinaus arbeiten wir eng mit Software-Entwicklern zusammen. Gerne begleiten wir Ihr Unternehmen auf dem Weg in die Zukunft mit Künstlicher Intelligenz.

FAQ

Starke KI würde bedeuten, dass Computersysteme auf Augenhöhe mit Menschen eigenständig schwierige Aufgaben übernehmen könnten. Starke KI bleibt derzeit eine Vision und wurde noch nicht komplett realisiert.

Schwache KI meistert konkrete Anwendungsprobleme. Menschliches Denken und technische Anwendungen werden durch KI dabei lediglich unterstützt und nicht komplett übernommen. Letztlich geht es bei schwacher KI nicht um die Schaffung von Bewusstsein, sondern um eine Simulation intelligenten Verhaltens.

KI in der Produktion findet bisher vor allem in den Bereichen Qualitätskontrolle, Wartung und im gezielten Einsatz von Robotern statt. Menschliche Fachkräfte werden so unterstützt und entlastet.

Mit Industrie 4.0 wird ein Zukunftsprojekt beschrieben, das mit einer umfassenden Digitalisierung die Produktion in eine neue Zeit führen soll. Mit Industrie 4.0 wird so die sogenannte vierte industrielle Revolution eingeleitet.

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