In den letzten Monaten hat Künstliche Intelligenz (KI) einen regelrechten Hype erlebt. Sie wird oft als „Eierlegende Wollmilchsau“ angesehen, die jedes Problem der Digitalisierung lösen könnte. Unternehmen und Fachleute haben zahlreiche Vorträge gehalten, und Anwendungen wie Chat-GPT stehen im Zentrum vieler Diskussionen. Es schien, als ob der Einsatz von KI Arbeitsplätze massiv bedrohen und alle möglichen Aufgaben übernehmen würde. Doch in der Realität hat sich nur wenig von diesen Ängsten und Erwartungen bewahrheitet.

Die Realität der KI in der Produktion

KI ist in der Tat ein sehr mächtiges Werkzeug, doch es ist weitaus komplexer, als es oft dargestellt wird. Vor allem in der Produktion sind die Herausforderungen besonders groß. Ein erfolgreicher Einsatz von KI erfordert nicht nur große Mengen an Daten, sondern auch eine präzise Definition der zu lösenden Problemstellung. Ohne klare Zielsetzung wird es schwer, sinnvolle Ergebnisse zu erzielen. Anders als in standardisierten Umgebungen, wie z.B. in Anwaltskanzleien, wo KI-Modelle auf eine Vielzahl von strukturierten Textdaten wie Gesetzestexte und Urteile zugreifen können, ist die Produktionsumgebung wesentlich dynamischer und heterogener.

In einer Anwaltskanzlei könnte ein Sprachmodell wie Chat-GPT auf bereits existierende Falltexte zurückgreifen, um Gesetzestexte zu interpretieren und juristische Fragestellungen zu bearbeiten. In der Produktion hingegen gibt es selten eine derartige Datenkonsistenz. Hier arbeitet man oft mit einem heterogenen Maschinenpark, der Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten generiert. Diese Daten sind oft unvollständig, unstrukturiert oder nicht direkt für KI-Anwendungen nutzbar. Die Frage lautet also: Welches konkrete Problem soll durch KI gelöst werden?

Ein Beispiel: Bilderkennung in der Produktion

Eine konkrete Anwendung von KI in der Produktion könnte die Optimierung von optischen Sortieranlagen sein. Hierbei würde ein KI-Modell mit Tausenden von Bildern trainiert, um beispielsweise Defekte an Werkstücken zu erkennen. Der Erfolg einer solchen Implementierung hängt jedoch von mehreren Faktoren ab:

1. Qualität und Menge der Trainingsdaten: Ohne eine ausreichende Menge an hochqualitativen Daten kann das Modell keine zuverlässigen Vorhersagen treffen.
2. Anpassungsfähigkeit des Modells: Produktionsumgebungen sind dynamisch und ändern sich oft – sei es durch den Einsatz neuer Materialien, Maschinen oder Prozesse. Ein KI-Modell muss entsprechend flexibel und adaptiv sein, um auch in sich verändernden Umgebungen genaue Ergebnisse zu liefern.
3. Integration in bestehende Systeme: Die Implementierung von KI in eine bereits existierende Produktionsumgebung ist keine einfache Aufgabe. Es müssen Schnittstellen zu Maschinen und Steuerungssystemen geschaffen werden, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und Optimierungen vorzunehmen.

Die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes

Ein weiterer wesentlicher Punkt ist, dass KI nicht isoliert betrachtet werden kann. Sie muss in ein größeres Digitalisierungs- und Automatisierungskonzept eingebettet werden. Oft wird die Rolle von KI in der Produktion überschätzt, wenn grundlegende Digitalisierungsprozesse noch gar nicht abgeschlossen sind. In vielen produzierenden Unternehmen fehlen immer noch die Grundlagen, wie eine durchgängige Vernetzung und Digitalisierung der Maschinen und Prozesse.

Bevor KI effektiv eingesetzt werden kann, muss daher eine solide Datengrundlage geschaffen werden. Dazu gehören:

• Maschinen, die Daten sammeln und bereitstellen können.
• Eine Infrastruktur, die diese Daten speichert und verarbeitet.
• IT- und OT-Schnittstellen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen Maschinen und KI-Modellen ermöglichen.

Fazit

Der Einsatz von KI in der Produktion birgt enormes Potenzial, doch er erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Das bloße Einführen von KI ohne klare Problemstellung und ausreichende Datenbasis wird kaum zum Erfolg führen. Unternehmen müssen sich zunächst fragen, welches konkrete Problem sie lösen möchten, und dann die erforderliche Infrastruktur schaffen, um dieses Ziel zu erreichen. Nur so kann KI ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten und einen echten Mehrwert in der Produktion bieten.