KI in der Industrie erfolgreich integrieren

Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung – der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert die Industrie. Firmen entdecken zunehmend, dass KI-Anwendungen nicht nur Arbeitsabläufe vereinfachen, sondern auch zu einer nachhaltigeren Betriebsführung beitragen können. In diesem Ratgeber beleuchten wir, wie Künstliche Intelligenz in der Industrie genutzt werden kann, welche Vorteile der Einsatz bietet und wie Unternehmen die Technologie sinnvoll einsetzen und die damit verbundenen Herausforderungen meistern können.

Was genau ist KI?

Unter Künstlicher Intelligenz (KI), versteht man die Entwicklung von Computertechnologien, die menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse simulieren können. Es ist also weit mehr als eine bloße Software, programmiert für vorhersehbare, automatisierte Anwendungsfälle. Es ist eine Brücke zwischen menschlichem Denken und der Leistungsfähigkeit von Maschinen.

In der Praxis bedeutet das, dass KI nicht einfach nur ein Programm ist, das nach einem festen Plan und vorprogrammierten Abläufen handelt. Stattdessen sind es Systeme, die sich an neue Informationen und Situationen anpassen können. Sie können aus Daten lernen, Entscheidungen treffen und sogar komplexe Herausforderungen und Aufgaben meistern. 

Wie profitiert die Industrie vom Einsatz Künstlicher Intelligenz?

Die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz für die Industrie birgt, sind vielfältig, weitreichend und stellen einen wesentlichen Faktor für die fortlaufende Konkurrenzfähigkeit der deutschen Wirtschaft dar. 

So eröffnet der Einsatz von KI in der Industrie Unternehmen die Chance, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und bestehende Prozesse zu optimieren. Künstliche Intelligenz in der Industrie kann bereits in der Fertigung entscheidend dazu beitragen, Ausfälle zu verhindern und die Qualitätssicherung zu unterstützen, indem sie umfangreiche Daten analysiert und Zusammenhänge erkennt. 

Außerdem automatisiert  Künstliche Intelligenz sich wiederholende Aufgaben, die bisher wegen des hohen Zeitaufwands menschlicher Arbeit nicht kosteneffektiv waren, und gestaltet sie somit kosteneffizienter. So können Unternehmen dank des Einsatzes von KI nicht nur menschliche Ressourcen schonen, sondern auch finanzielle. Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von auftretenden Anomalien bzw. Mustern in den Daten spielen.

Diese deskriptive Analyse der Daten ermöglicht es, zukünftige Zustände oder Ereignisse mit einer gewissen Genauigkeit vorherzusagen. Basierend auf diesen Vorhersagen kann die KI proaktive Entscheidungen treffen, beispielsweise das Bestellen von Ersatzteilen oder Verschleißmaterialien. Diese präskriptive Analyse gewährt einen reibungslosen Betriebsablauf und erhöht somit die Effizienz und Produktivität in der Industrie.

Obwohl einige dieser Technologien bereits jetzt ihren Einsatz in Unternehmen finden, geschieht dies meist nur in begrenztem Rahmen und ohne die Möglichkeit zur Skalierung. Die volle Ausschöpfung des Potenzials kann jedoch nur durch eine systematische Implementierung mittels präziser Machine Learning Operations und die Anwendung von KI-Plattformen erreicht werden. 

Deshalb liegt unser Kerngeschäft auch genau dort. Wir unterstützen Sie nicht nur beim Aufbau der notwendigen Systeme, sondern auch bei der Vermittlung des notwendigen Fachwissens, um dauerhaft von KI zu profitieren.

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz funktioniert durch einen Prozess, der in der Technologiewelt als maschinelles Lernen bekannt ist. 

1. Hierfür erhält die KI zuerst Beispiele und Erfahrungswerte, die sie dann mit einem Lernalgorithmus analysiert.
2. Anschließend ist sie in der Lage, selbständig Schlüsse aus diesen Daten zu ziehen und Muster zu identifizieren. 
3. Diese Systeme verbessern sich kontinuierlich, mit zunehmenden Datenmengen und erreichen schließlich einen Punkt, an welchem sie von allein weiterlernen können. Das Lernen funktioniert durch künstliche neuronale Netze, welche der Funktionsweise des menschlichen Hirns nachempfunden sind.

Arten der Künstlichen Intelligenz

Somit ist schon mal klar, dass KI zweifellos zu den vielversprechendsten Technologien unserer Zeit gehört. Doch aufgepasst: Denn nicht überall, wo KI draufsteht, ist auch KI drin.

Denn die Abgrenzung zwischen „selbständigem Lernen“und blitzschneller Datenverarbeitung nach vorgegebenen Mustern, auch ADM genannt, ist nämlich oft nicht so einfach. Und hier kommen wir auch schon zur nächsten großen Frage: 

Was ist eine schwache, starke und algorithmische KI?

ADM-Systeme (automated decision making systems) basieren auf vordefinierten Entscheidungswegen, die im Vorhinein programmiert wurden, und sind daher in ihren Ergebnissen begrenzt. Obwohl oft als algorithmische KI betitelt, fehlt ihnen die Fähigkeit zur echten Mustererkennung und es ist damit keine echte KI. 

Wenn es sich allerdings tatsächlich um eine KI handelt, muss man dennoch zwischen einer starken und einer schwachen KI unterscheiden: 

• Eine schwache KI beschränkt sich auf bestimmte Fähigkeiten, die eine konkrete Problemstellung und klar abgegrenzte Aufgaben betreffen. Ein Beispiel hierfür wären Large Language Models wie ChatGPT, das bekannte Sprachmodell von OpenAI. 
• Die Theorie einer starken KI ist, dass sie eine vollumfängliche Entscheidungsfähigkeit mit einem Bewusstsein besitzt, ähnlich dem eines Menschen. Doch diese Art der künstlichen Intelligenz gibt es außerhalb von fiktiven Medien bislang noch nicht. Auch wenn die Möglichkeit einer solchen KI im realen Leben in den nächsten Jahren bis Jahrzehnten nicht völlig auszuschließen ist. 

Was ist Machine Learning, Deep Learning und NLP?

Machine Learning (ML) ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der Computern das Lernen aus Daten ermöglicht, um Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Intervention zu treffen. 

Deep Learning, ein Unterbereich von ML, verwendet Netzwerke, die dem menschlichen Gehirn ähneln, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu identifizieren.

Natural Language Processing (NLP) ist eine Technik von ML, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, um Aufgaben wie Übersetzung, Sentimentanalyse und mehr zu erfüllen.

Für welche Arbeitsprozesse kann sich der Einsatz von KI in der Industrie lohnen?

Der Einsatz von Künstliche Intelligenz kann sich für Unternehmen im industriellen Sektor  also zu einem außerordentlichen Gewinn entwickeln. So kann es in den folgenden Einsatzgebieten von KI und Arbeitsprozessen zu einer spürbaren Effizienzsteigerung führen: 

• Prozessoptimierung
• Knowledge Management 
• Präventive Wartung
• Qualitätssicherung
• Know-how-Transfer
• Technischer Support

Welche Aspekte soll eine effektive Beratung über Künstliche Intelligenz in der Industrie beinhalten?

Eine voll umfassende KI-Beratung spielt eine entscheidende Rolle für den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen. Es ist von immenser Bedeutung, dass diese Beratung Sie durch den gesamten Prozess – von der initialen Idee über die Konzeption bis hin zum vollständigen Betrieb der Lösung – begleitet. Dabei geht es nicht nur darum, eine Technologie zu implementieren, sondern vielmehr um den Transfer von Wissen und Fähigkeiten, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, nach Abschluss der Beratung selbstständig und erfolgreich mit der KI-Lösung zu arbeiten. 

Wir bei MaibornWolff verstehen unter effektiver KI-Beratung genau diesen Ansatz: eine ganzheitliche Betreuung, die mit der sorgfältigen Analyse Ihrer spezifischen Bedürfnisse beginnt und Sie durch jede Phase des Projekts führt. Und das sieht bei uns so aus: 

Strategieentwicklung

Unsere Data Thinking Workshops helfen Ihnen, maßgeschneiderte Datenprodukte zu entwickeln. In diesen Sitzungen erarbeiten Sie dann gemeinsam mit unseren Digital Designer, Data Scientists und Impulsgeber:innen konkrete nächste Schritte und Roadmaps für Ihre KI-Initiativen, um Ihre Geschäftsziele effektiv zu unterstützen. Diese Workshops, die individuell auf Basis eines Vorgesprächs gestaltet werden, dauern zwei bis drei Tage. Sie können in unseren Facilitator Rooms, remote oder direkt bei Ihnen vor Ort stattfinden, um eine optimale Zusammenarbeit zu gewährleisten.

Einsatz von Cognitive Services

In einem Proof of Concept, also praktischen Vorabtests, prüfen wir gemeinsam, ob spezielle intelligente Dienste – bekannt als Cognitive Services – an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst sind. Gemeinsam definieren wir, was als ein zufriedenstellendes Ergebnis gilt. Anschließend führen wir Tests mit echten Daten durch, um die Leistungsfähigkeit dieser Services zu bewerten. So können wir schnell und sicher feststellen, ob die getesteten Dienste für Ihre Anwendungsfälle geeignet sind. 

Durchführung eines Maturity Assessments

Im Rahmen des Maturity Assessments bewerten wir den Reifegrad Ihrer Organisation hinsichtlich Prozessen, Daten und Werkzeugen. Zusammen mit Ihnen werden wir Maßnahmen entwerfen, um Ihre Dateninfrastruktur zu verbessern und eine zielgerichtete Datenstrategie zu entwickeln. Selbstverständlich zeigen wir Ihnen dabei Best Practices und identifizieren mit Ihnen die Top-Initiativen in Ihrem Unternehmen. 

Prüfung der Platform Readiness

Einige KI-Methoden eignen sich besonders gut für den Aufbau von Plattformen, die branchenübergreifend und in verschiedenen Geschäftseinheiten Anwendung finden. Ein Beispiel hierfür sind Wissensmanagementsysteme, die einen sprachbasierten Zugang zu unternehmensinternen Daten ermöglichen. Lernen Sie daher, wie Ihr Unternehmen durch den Aufbau von KI-getriebenen Plattformen profitieren kann, und wie diese Plattformen die Integration und Skalierung von KI-Anwendungen erleichtern.

Implementierung von ML-Ops

Verstehen Sie die Bedeutung von Machine Learning Operations (ML-Ops) für den Erfolg Ihrer KI-Projekte. Wir zeigen Ihnen, wie ML-Ops den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning, von der Datenverarbeitung bis zum Modell-Deployment, optimieren können.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von KI in der Industrie?

Bei der Einführung künstlicher Intelligenz in Unternehmen treten verschiedene Herausforderungen auf, die bewältigt werden müssen, um den vollen Nutzen dieser Technologie zu erschließen. Hier geben wir Ihnen einen kurzen Überblick über mögliche Probleme, auf die Sie bei der Einführung von KI in Ihr Unternehmen stoßen könnten: 

Mangelnde Datengrundlage

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI ist die Sicherstellung einer ausreichenden Menge an qualitativ hochwertigen Daten. KI-Systeme benötigen diese, um effizient zu arbeiten. Unternehmen stehen oft vor der Schwierigkeit, genügend relevante Daten zu sammeln oder diese angemessen zu verarbeiten, insbesondere bei spezifischen Anwendungsfällen. 

Anpassung an spezifische Rahmenbedingungen

Die spezifischen Anforderungen und Prozesse jedes Unternehmens erfordern eine maßgeschneiderte Implementierung von KI-Lösungen. Dies beinhaltet technische Anpassungen und eine sorgfältige Integration in bestehende Systemlandschaften, um wirkliche Effizienz und Nutzen zu erzielen.

Kosten und Ressourcen

Die Einführung von KI ist anfangs oft mit hohen Investitionen verbunden. Unternehmen müssen nicht nur in die Technologie selbst, sondern auch in die notwendige Infrastruktur und qualifiziertes Personal investieren. Eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Abwägung ist entscheidend, um Sicherzustellen, dass das Unternehmen über die erforderlichen Ressourcen verfügt, um die Implementierung erfolgreich durchzuführen.

Die frühzeitige Entscheidung für eine Investition in künstliche Intelligenz wird sich für Ihr Unternehmen aber unweigerlich auszahlen. Es ist ratsam, bereits jetzt zu beginnen, statt später unter Zeitdruck die Einführung einer KI zu erwägen, um nicht den Anschluss zu verlieren. 

IT / KI-Reife der Industrie

Viele Industrieunternehmen betreten mit KI Neuland. Sie müssen lernen, KI-Systeme nicht als gewöhnliche Komponenten zu betrachten, sondern als komplexe Systeme, die spezielles Wissen und neue Herangehensweisen erfordern.

Akzeptanz und Partizipation der Mitarbeiter

Die Einführung von KI kann Unsicherheit und Widerstand unter Mitarbeitern hervorrufen. Daher ist es wichtig, sie frühzeitig in den Prozess einzubeziehen, ihre Bedenken ernst zu nehmen und für eine reibungslose Anpassung an die neuen Technologien zu sorgen.

Regulatorische und ethische Aspekte

Beim Einsatz von KI müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie Datenschutzvorgaben einhalten und ethische Prinzipien beachten. Dieser verantwortungsbewusste Umgang mit KI ist entscheidend, um Vertrauen und Akzeptanz zu fördern. Angesichts der Komplexität und Vielschichtigkeit dieser ethischen Fragestellungen in diesem Bereich, gilt es allerdings, zahlreiche Dimensionen sorgfältig zu bedenken. 

Nachfolgend können wir daher nur einen Überblick über die grundlegenden ethischen Prinzipien präsentieren:

Regulatorische und ethische Aspekte

• Zugangs- und Barrierefreiheit: Dies bedeutet, dass KI-Anwendungen so gestaltet sein müssen, dass alle Menschen sie nutzen können, einschließlich Personen mit körperlichen oder geistigen Einschränkungen. 
• Sinnstiftung und Nützlichkeit der KI-Nutzung: KI sollte so eingesetzt werden, dass sie das Arbeitsleben der Mitarbeitenden erleichtert, ihre Gesundheit schützt und zu ihrer persönlichen Entwicklung beiträgt. 
• Diskriminierungsfreiheit und Inklusion: Die KI-Nutzung darf nicht dazu beitragen, Personen aufgrund ihrer Herkunft, ihres Geschlechts, ihrer sexuellen Orientierung, ihrer Religion oder anderer persönlicher Merkmale auszuschließen oder zu benachteiligen. Vielmehr sollten sie dazu beitragen, bestehende soziale Ungleichheiten zu verringern und allen Menschen gleiche Teilhabe- und Entfaltungsmöglichkeiten zu bieten.
• Nachhaltigkeit: Der Energieverbrauch von KI-Systemen sollte so gering wie möglich gehalten werden, und ihre Entwicklung und Anwendung sollten stets den Prinzipien der Nachhaltigkeit folgen. Dies beinhaltet die Verwendung der ressourcenschonendsten KI-Optionen und die Ausrichtung ihrer Logik auf langfristig positive und nachhaltige Entscheidungen.

Soll ich KI in mein Unternehmen implementieren?

Diese Frage lässt sich nicht ganz pauschal beantworten. Klar ist jedoch eines: KI ist hier, um zu bleiben! Laut einer Umfrage von Statista aus dem Jahre 2022  setzen bereits jetzt 54 % der Unternehmen KI in der Produktion ein. In anderen Bereichen, wie beispielsweise Marketing sind es sogar 81 %. Daher ist es ratsam, sich schon jetzt mit potenziellen Einsatzmöglichkeiten von KI in der Industrie und insbesondere in Ihrem spezifischen Unternehmenskontext auseinanderzusetzen, um eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. 

Ob ein früher Start in die KI-Integration für Ihr Unternehmen letztendlich aber von Vorteil ist, hängt unter anderem von folgenden Aspekten ab:

• Geeignete Use Cases: Haben Sie bei einem der genannten Use Cases eine Parallele zu Ihrem Unternehmen gezogen? Dann wäre es vielleicht an der Zeit, sich mit künstlicher Intelligenz auseinanderzusetzen. 
• Aus Daten Werte schöpfen: KI-basierte Systeme benötigen viele, qualitativ hochwertige Daten, um richtig zu funktionieren. Es ist wichtig, die Eignung der verfügbaren Unternehmensdaten zu überprüfen, bevor solche Systeme eingesetzt werden.
• Ressourcen: Die Einführung von KI erfordert erheblichen Zeitaufwand und Ressourcen, weshalb eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse im Voraus entscheidend ist.
• Akzeptanz der Mitarbeiter: Der Erfolg der KI-Integration hängt aber auch maßgeblich von der Offenheit und Bereitschaft der Belegschaft ab, neue Technologien anzunehmen und in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. 
• Gutes Change Management: Die Akzeptanz der Mitarbeiter kann aber auch durch ein gezieltes Change Management gefördert werden, welches dafür sorgt, dass die Umstellung auf KI-gestützte Prozesse reibungslos verläuft und die Mitarbeiter effektiv einbindet. 

Erfolgreiche KI-Use-Cases in Unternehmen

Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz zunehmend , um Prozesse zu optimieren und die allgemeine Effizienz zu steigern. Hier präsentieren wir exemplarische Erfolge von KI-Anwendungen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen:

Beschleunigung interner Prozesse bei einem Industriekunden

Bei einem Industriekunden stand die Optimierung interner Suchprozesse im Fokus, da Mitarbeiter viel Zeit mit der Suche nach Dokumenten, Daten oder Werkzeugen verbrachten. Das Ziel war es, eine effizientere, schnellere und benutzerfreundlichere Lösung zu finden. In einem vierwöchigen Proof of Concept entwickelten wir mithilfe von Azure Cognitive Search und GPT eine Lösung, die es ermöglicht, die unternehmensinterne Suche erheblich zu beschleunigen. 

Die Einführung einer nutzerzentrierten, sprachgesteuerten Suche erlaubte es den Mitarbeitern, Anfragen mündlich zu stellen und die benötigten Informationen schnell und effizient zu erhalten. Die Vision für die Zukunft ist es, dass Mitarbeiter nur ein Headset benötigen, um mit den Maschinen in der Produktionslinie zu kommunizieren, was den Arbeitsprozess weiter vereinfacht. Dabei soll der Prompt, also der Befehl, mit dem eine KI gesteuert wird, mündlich gegeben werden können. 

Zum besseren Verständnis dieses Zukunftsszenario stellen Sie sich am besten einen Produktionsmitarbeiter vor, der auf der Suche nach einem ganz spezifischen Bauteil ist. In Zukunft soll er diese Anfrage einfach durch sein Headset verbal äußern können. Unmittelbar darauf erhält er eine präzise Rückmeldung, wie etwa: „Das von Ihnen gesuchte Bauteil befindet sich aktuell im Maschinenraum B und wird in 9 Minuten zur Abholung bereitstehen.“ So kann der Mitarbeiter seine Arbeit nahtlos fortsetzen und das benötigte Bauteil anschließend zügig und effizient abholen.

Wissensmanagement bei Bayernwerk Netz GmbH

Das Bayernwerk Netz GmbH stand vor der Herausforderung, das implizite Wissen und die Erfahrungen langjähriger Mitarbeiter zu bewahren und zugänglich zu machen. Das Risiko bestand darin, wertvolles Know-how zu verlieren, wenn diese Mitarbeiter in den Ruhestand gehen. 

Zur Lösung dieses Problems haben wir eine MS-Teams-App entwickelt, die in die Bayernwerk-Umgebung integriert wurde. Diese Anwendung dient als Plattform für den Wissensaustausch und soll Arbeitsabläufe verbessern, ohne den Arbeitsalltag zusätzlich zu belasten. 

Die enge Zusammenarbeit zwischen den Teams von Bayernwerk und MaibornWolff förderte die Entwicklung eines Systems, das nicht nur das implizite Wissen sichtbar macht, sondern auch die Grundlage für einen kontinuierlichen Wissensaustausch und eine verbesserte Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens schafft.

Fazit

Wer darüber nachdenkt, Künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen einzusetzen, sollte nicht zögern, dies zu testen. Die Implementierung von KI-Technologien kann die Effizienz im Unternehmen erheblich steigern und Prozesse nachhaltig verbessern. Wichtig ist dabei, klare Ziele und Anwendungsbereiche zu definieren sowie die Qualität der verwendeten Daten sicherzustellen. Auch Datenschutz und ethische Aspekte dürfen nicht außer Acht gelassen werden. Ob Künstliche Intelligenz letztlich einen Mehrwert für Ihr Unternehmen bietet, hängt von den spezifischen Bedürfnissen und Rahmenbedingungen ab.

FAQs

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