Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im industriellen Sektor konzentriert sich vornehmlich auf die Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung in großen Datenmengen und Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. Im Bereich Automatisierung werden die Grenzen durch KI enorm erweitert, was zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität führen kann. So können beispielsweise Programmieraufgaben durch maschinelles Lernen deutlich stärker als bisher automatisiert werden. Die Mustererkennung ermöglicht es, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist etwa in der Qualitätskontrolle nützlich, wo KI-Systeme Unregelmäßigkeiten erkennen können, die menschlichen Inspektoren in der Regel entegehen. Beispielsweise können in der Automobilindustrie Lackierroboter mit KI-Unterstützung sicherstellen, dass die Lackierung den Qualitätsstandards entspricht, indem sie Oberflächenfehler erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.
Mit KI-basierter Entscheidungsunterstützung ist meist die Bereitstellung von analysierten Echtzeitdaten gemeint. In der Logistik kann KI z.B. zur Optimierung der Lieferketten verwendet werden, indem sie effiziente Routen vorschlägt oder unerwartete Verzögerungen vorhersagt. Durch maschinelles Lernen kann zudem die Instandhaltung verbessert werden. Automatisierte Systeme können beispielsweise den Verschleiß kritischer Maschinenteile überwachen und Wartungsarbeiten planen. Insgesamt kann der Einsatz von KI im industriellen Umfeld zur signifikanten Steigerung der Effizienz und der Optimierung von Abläufen beitragen. Aber wie können Firmen dieses Potential erschließen?
Prozesse, Daten und Kosten im Blick halten
Für die erfolgreiche Implementierung von künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld sollten Unternehmen ihre Prozesse und Systeme genau kennen. Dieses Verständnis ist eine Voraussetzung, um einschätzen zu können, in welchen Bereichen KI-Systeme nützlich wären und welche Technologie sich jeweils eignet. Unternehmen müssen also detailliert verstehen und dokumentieren, wie ihre operativen und administrativen Prozesse ablaufen, welche Schnittstellen existieren und wie die Datenflüsse organisiert sind. Dies beinhaltet ein Verständnis für die in den Prozessen verwendeten Maschinen und Software-Stände, aber im individuellen Fall z.B. auch für die Lagerhaltung, die verwendeten Werkzeuge und vieles mehr. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Datenmanagement. KI-Systeme benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu lernen und zu funktionieren. Unternehmen müssen daher zuverlässige, saubere und strukturierte Daten vorhalten. Dies kann bedeuten, dass bestehende Datenquellen bereinigt oder neue Datenakquisitionsstrategien entwickelt werden müssen. Sind die Punkte Prozesse und Daten geklärt, sollten die Projektbeteiligten Kosten und Nutzen verschiedener KI-Projekte realistisch einschätzen. In diese Schätzung sollten die Ausgaben für die Entwicklung und Implementierung der KI berücksichtigt werden, aber auch indirekte Kosten etwa für Schulungen und mögliche Betriebsunterbrechungen während der Implementierung.
Sorgfältige Auswahl passender Projekte
Ein weiterer entscheidender Schritt ist die sorgfältige Auswahl der KI-Projekte. Unternehmen sollten mit Projekten beginnen, die einen messbaren Nutzen bieten und ein möglichst geringes Risiko eines Misserfolgs aufweisen. Installieren Produzenten etwa ein System zur automatischen Erkennung von Fertigungsfehlern in einer Linie, verbessern sie nicht nur die Qualität, sondern sparen auch Kosten, indem sie des Ausschuss reduzieren. Change Management spielt spätestens bei der Umsetzung eine entscheidende Rolle, sollte aber bei der Projektauswahl bereits mitgedacht werden. Die KI-Implementierung erfordert oft tiefgreifende Veränderungen in den Arbeitsabläufen und der Unternehmenskultur. Alle Beteiligten, von der Geschäftsführung bis zu den Benutzern, sollten in den Veränderungsprozess einbezogen und über die neuen Systeme aufgeklärt werden. Geschieht das bereits bei der Projektauswahl und -planung, ist mit weniger Widerstand seitens der Belegschaft zu rechnen.
Strukturierte Umsetzung von KI-Projekten
Künstliche Intelligenz mag vergleichsweise neu sein und das industrielle Umfeld deutlich verändern – doch der Werkzeugkasten für den digitalen Wandel ist längst bekannt: Systems Engineering bietet hier einen mächtigen Rahmen und vielfältige Methoden für die strukturierte Umsetzung von KI-Projekten. Durch den modellbasierten Systemansatz ermöglicht das Konzept eine ganzheitliche Betrachtung komplexer Systeme. Es erleichtert das Verständnis, wie Komponenten im System interagieren und liefert eine strukturierte Methode zur Problemlösung und Optimierung. Ein zentraler Bestandteil des Systems Engineering ist das strukturierte Anforderungs- und Risikomanagement. Unternehmen können damit definieren, welche Ziele sie mit dem KI-Einsatz erreichen wollen und gleichzeitig Risiken früh erkennen und bewerten. Dies ist besonders wichtig, da in KI-Projekten oft Neuland betreten wird, was unvorhergesehene Herausforderungen bergen könnte. Die iterative Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung sind ebenfalls entscheidende Methoden im Systems Engineering, die besonders bei KI-Projekten zur Anwendung kommen. So lassen sich Projekte in kleineren, überschaubaren Phasen entwickeln, die es erlauben, regelmäßig Feedback zu sammeln und die KI-Systeme entsprechend anzupassen. Hierdurch stellen Unternehmen sicher, dass die Anwendungen auch den Bedürfnissen des Unternehmens dienen. Insgesamt bietet Systems Engineering robuste und erprobte Methoden, die Unternehmen dabei helfen können, die Komplexität von KI-Projekten zu bewältigen und diese erfolgreich im betrieblichen Alltag zu integrieren.
