Die schlaue Fabrik mit Industrial AI: Neben Robotik von schlauen Sensoren zur vollautomatischen Fabrik

Nachhaltigkeit und Kostensenkung: Die Vorteile von Industrial AI

Industrial AI hat sich zu einer transformativen Kraft entwickelt, die Industrien durch die Automatisierung von Prozessen, die Steigerung der Effizienz und die Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten revolutioniert. Diese Technologie geht weit über einfache Automatisierung hinaus und stellt einen fundamentalen Paradigmenwechsel in der industriellen Wertschöpfung dar. Von der vorausschauenden Wartung bis zur Optimierung globaler Lieferketten transformiert Industrial AI nicht nur einzelne Prozesse, sondern ganze Industriezweige und schafft dabei neue Möglichkeiten für Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und nachhaltige Produktionsverfahren.

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Industrial AI: Schlüsseltechnologie für smarte Prozesse

Industrial AI, auch als industrielle Künstliche Intelligenz bezeichnet, ist die Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf industrielle Anwendungsfälle wie die Bewegung und Lagerung von Gütern, Supply Chain Management, erweiterte Analytik sowie Automatisierung und Robotik in der Fertigung. Diese spezialisierte Form der KI bezieht sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz in industriellen Umgebungen wie Fertigung, Energiesektor, Luft- und Raumfahrt und Bauwesen.

Industrial AI unterscheidet sich grundlegend von anderen KI-Arten durch ihren spezifischen Fokus auf die Anwendung von KI-Technologien anstatt auf die Entwicklung menschenähnlicher Systeme. Die Datensätze für Industrial AI sind tendenziell größer, aber potenziell von geringerer Qualität als die für allgemeine KI. Ein entscheidendes Merkmal ist die Null-Toleranz für falsch-positive oder falsch-negative Ergebnisse, verzögerte Erkenntnisse oder unzuverlässige Vorhersagen.

Die Technologie nutzt Daten von Sensoren, Maschinen und Netzwerken, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Produktivität zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Industrial AI ist besonders geeignet für Prozessanlagen, da die enormen Datenmengen und sich schnell ändernden Umstände zu komplex für manuelle oder sogar digitale Verwaltung sind.

Abgrenzung zur allgemeinen Künstlichen Intelligenz

Der fundamentale Unterschied zwischen allgemeiner KI und Industrial AI liegt in ihrer jeweiligen Zielsetzung und Anwendung. Während allgemeine KI darauf abzielt, menschliche Intelligenz in einem breiten Spektrum von Aufgaben zu simulieren, konzentriert sich Industrial AI auf spezifische industrielle Anwendungen. Allgemeine KI, die oft in Tools wie Chatbots und virtuellen Assistenten zu sehen ist, ist darauf ausgelegt, Aufgaben zu erfüllen, die Argumentation und natürliches Sprachverständnis erfordern.

Industrial AI hingegen ist mehr auf die Anwendung von KI-Technologien fokussiert als auf die Entwicklung menschlicher oder menschenähnlicher Systeme. Sie ist speziell darauf zugeschnitten, komplexe industrielle Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Diese Spezialisierung ermöglicht es Industrial AI, Betriebsabläufe zu rationalisieren und zu automatisieren, sogar ohne menschliche Beteiligung bis hin zu “selbstkonfigurierenden Fabriken”.

Ein weiterer wesentlicher Unterschied liegt in der Datenverarbeitung und den Toleranzgrenzen. Industrial AI verarbeitet große Mengen industrieller Daten aus Fabriksensoren wie Vibrationsablesungen, Temperaturprofile oder Dimensionsmessungen. Eine typische Automobilfabrik kann täglich Terabytes an Sensordaten generieren, von Roboterarm-Positionen bis zu Drehmomentwerten.

Anwendungsbereiche und konkrete Einsatzszenarien

Die Anwendungsmöglichkeiten von Industrial AI erstrecken sich über die gesamte industrielle Wertschöpfungskette und können in acht wesentliche Einsatzfelder unterteilt werden. Diese Bereiche zeigen konkrete wirtschaftliche Vorteile und bieten erhebliche Hebel für zukünftige Wertschöpfung.

Vorausschauende Wartung und Anlagenoptimierung

Predictive Analytics und vorausschauende Wartung kombinieren IoT-Daten mit Deep Learning, um großmaßstäbliche Netzwerke zu modellieren, dabei helfen, die frühesten Anzeichen von Anomalien überall in der Anlage zu erkennen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Wartungsplanung zu optimieren. KI-Algorithmen analysieren Sensordaten wie Vibration, Temperatur, Druck und Ölqualität in Echtzeit und erkennen subtile Anomalien und Muster, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten.

Selbstbewusste “intelligente” Ausrüstung kann unabhängig die Leistung messen, um Warnungen zu generieren, wenn Degradation einen kritischen Punkt erreicht oder die Leistung aus irgendeinem Grund reduziert wird. Diese Technologie ermöglicht es, Wartungsarbeiten genau dann zu planen, wenn sie wirklich nötig sind – bevor ein Problem entsteht.

Produktionsoptimierung und Qualitätskontrolle

Industrial AI-Anwendungen in der Produktionsoptimierung umfassen die intelligente Anpassung von Prozessparametern in Echtzeit. In einem Stahlwerk justieren Algorithmen den Walzendruck basierend auf Blechmessungen. In chemischen Anlagen balanciert Industrial AI Hunderte von Prozessvariablen, um den Ertrag zu maximieren und gleichzeitig Qualitätsbeschränkungen einzuhalten.

Durch kontinuierliche Überwachung von Produktionsprozessen und Identifizierung von Fehlern in Echtzeit gewährleistet KI, dass Produkte hohe Standards erfüllen und die Produktqualität verbessert wird. Edge-Geräte können schnell minderwertige Produkte aus Produktionslinien entfernen, wodurch hohe Qualitätsstandards und Durchsatzniveaus aufrechterhalten werden.

Supply Chain Management und Bestandsoptimierung

In der Lieferkettensteuerung verfolgen Algorithmen Materialverbrauchsmuster und Störungen, passen automatisch Bestellmengen und Lieferpläne an, um Lagerengpässe zu verhindern und gleichzeitig Lagerkosten zu minimieren. KI-gestützte Systeme analysieren historische Verbrauchsdaten und identifizieren saisonale Trends sowie Nachfrageschwankungen, wodurch sich Wiederbeschaffungszyklen und Bestellmengen besser planen lassen.

Komplexes Supply Chain Management erhöht die Sichtbarkeit in jeden Schritt des Prozesses, einschließlich der Verfolgung von Rohstoffen, Inventar und Lagerverwaltung. Dies führt zu reduzierten Überbeständen und Engpässen, niedrigeren Lagerkosten, höherer Versorgungssicherheit und besserer Liquidität.

Technologische Grundlagen und Implementierung

Die technologische Basis von Industrial AI umfasst verschiedene Schlüsseltechnologien, die zusammenwirken, um industrielle Prozesse zu transformieren. Machine Learning-Algorithmen ermöglichen vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung durch die Analyse industrieller Daten zur Vorhersage von Geräteausfällen und Identifizierung von Fehlern.

Internet of Things und Sensortechnologie

IoT-Geräte und Industrial AI arbeiten symbiotisch zusammen. Industrial AI verbessert die Interpretation von Daten aus IoT-Geräten, identifiziert Muster, sagt Ausfälle voraus und automatisiert Entscheidungen. KI-Modelle analysieren Sensordatenströme, um Effizienz zu steigern, Verschwendung zu reduzieren und Qualitätskontrolle zu verbessern.

Die Sensortechnologie in Verbindung mit Industrial AI wandelt rohe Sensordaten in umsetzbare Erkenntnisse um. Computer Vision untersucht Fehlermuster in der Fertigung, während maschinelles Lernen Anomalien in Vibrationsdaten identifiziert, um Ausfälle zu verhindern. KI-Sensorfusion kombiniert Eingaben, um die vorausschauende Wartung zu verbessern.

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Edge Computing und Echtzeit-Analytik

Edge AI liefert On-Device-Analytik, um Latenz in Robotik und Qualitätsinspektion zu reduzieren. KI nutzt IoT-Konnektivität, um selbstlernende Systeme zu schaffen, die Sensordaten analysieren, um Korrelationen zu finden und Prozesse zu optimieren. Diese Integration ermöglicht Echtzeit-Datenanalyse für vorausschauende Wartung, reduziert Ausfallzeiten und steigert die Produktivität.

Die Kombination von Edge Computing mit Industrial AI ermöglicht intelligentere, effizientere und autonom optimierte industrielle Ökosysteme. Durch die Einbettung von KI in IIoT-Systeme nutzt sie maschinelles Lernen und erweiterte Analytik, um umsetzbare Intelligenz aus rohen Sensordaten abzuleiten.

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Fachkräftemangel und Unsicherheit: Die größten Hürden bei Industrial AI

Trotz des enormen Potentials von Industrial AI stehen Unternehmen vor erheblichen Herausforderungen bei der Implementierung. Die Fertigungsindustrie sieht sich derzeit mit dem Beginn eines ernsthaften Arbeitskräftemangels konfrontiert, der zum Teil auf die massiven Renteneintritte der in diesem Sektor tätigen Babyboomer zurückzuführen ist.

Mangelndes Fachwissen und Qualifikationsdefizite

Fertigungskompetenzen sind sehr gefragt, und erfahrene sowie qualifizierte Fabrikarbeiter sind rar. Laut Bitkom geben 42 Prozent der Industrieunternehmen an, dass ihnen das nötige Know-how fehlt, um KI sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren. Diese Herausforderung kann durch Schulungen, Umschulungen und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens angegangen werden.

Erfolgreiche KI-Implementierung benötigt qualifiziertes Personal, was durch Training, Weiterqualifizierung und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens adressiert werden kann. Rund die Hälfte der Unternehmen wartet ab, welche Erfahrungen andere Unternehmen machen – ein deutliches Zeichen für Unsicherheit und fehlendes Vertrauen bei der praktischen Umsetzung.

Datenqualität und Systemintegration

Industrial AI-Anwendungen stehen oft vor dem Problem der Datenverfügbarkeit, da umfassende Referenzdatensätze aufgrund hoher Vertraulichkeitsanforderungen und hoher Spezifität der Daten selten existieren. Ungeeignete und unvollständige Daten stellen eine weitere Herausforderung dar.

Die Integration von KI in Fertigungssysteme bringt Herausforderungen aufgrund von Kompatibilität und Widerstand gegen Veränderungen mit sich. Best Practices konzentrieren sich auf Planung, Pilotprojekte und Stakeholder-Engagement. Darüber hinaus entstehen Bedenken bezüglich Datensicherheit und Datenschutz, die durch Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Einhaltung der DSGVO gelöst werden können.

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Wirtschaftliche Bedeutung und Marktentwicklung

Die wirtschaftliche Bedeutung von Industrial AI für die deutsche Industrie ist erheblich und wächst kontinuierlich. Laut einer aktuellen Bitkom-Befragung setzen bereits 42 Prozent der Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes in Deutschland diese Technologie in ihrer Produktion ein – ein weiteres Drittel (35 Prozent) plant entsprechende Projekte.

Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsperspektiven

78 Prozent der deutschen Industrieunternehmen sind überzeugt, dass der Einsatz von KI künftig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie sein wird. Für 70 Prozent ist KI sogar die wichtigste Technologie für die Zukunftsfähigkeit der deutschen Industrie überhaupt. Entsprechend finden 82 Prozent der herstellenden Unternehmen, die deutsche Industrie solle beim Einsatz von KI eine Vorreiterrolle einnehmen.

Eine VDMA-Studie, die speziell auf den Maschinen- und Anlagenbau und auf den Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz im DACH-Raum blickt, zeigt, dass 79 Prozent der Unternehmen bereits Generative Künstliche Intelligenz nutzen oder den Einsatz planen. 89 Prozent sehen darin einen wichtigen Hebel für künftige Rentabilität.

Effizienz und Kostensenkung

Industrial AI reduziert Produktionskosten erheblich, wie am Beispiel von Siemens’ Amberg Electronics Plant gezeigt wird, das KI-gesteuerte vorausschauende Wartung nutzt, um Defekte zu eliminieren. Die Technologie ermöglicht es Teams, schnell fundierte, flexible Entscheidungen zu treffen, was zu reduzierten Ausfallzeiten, verbesserter Effizienz und konsistenten Produktivitätsverbesserungen im gesamten Unternehmen führt.

Durch die Überwachung des Energieverbrauchs, der Asset-Performance und des Ressourcenverbrauchs können Ausfallzeiten und Verschwendung reduziert werden. Eine verbesserte Sichtbarkeit der Nachhaltigkeit von Lieferanten ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit und datengesteuerte Entscheidungen, die mit den Umweltzielen übereinstimmen.

Vollautonome Industrieanlagen: Die Zukunft von Physical AI und digitalen Zwillingen

Die Zukunft von Industrial AI ist geprägt von der Vision vollständig autonomer industrieller Anlagen. Im Herzen der industriellen KI-Revolution steht Physical AI oder KI-fähige Robotik, die in Zukunft vollständig autonome industrielle Anlagen ermöglichen wird. KI-fähige Roboter werden zunehmend in digitalen Zwillingen industrieller Anlagen trainiert und getestet, wodurch sie komplexe Aufgaben mit Präzision und Effizienz ausführen können.

Digitale Zwillinge und Simulation

Diese Digitalisierung industrieller Anlagen verstärkt die Automatisierung und verbessert weiter die Produktivität, während die Notwendigkeit menschlicher Intervention in gefährlichen Umgebungen reduziert wird. Digitale Zwillinge, virtuelle Darstellungen physischer Systeme, ermöglichen es Unternehmen, die Leistung von Industrial AI-Modellen und -Anwendungen in einer digitalen Echtzeit-Umgebung zu simulieren und zu verifizieren, bevor sie in realen industriellen Systemen und Anlagen eingesetzt werden.

Das Konzept des digitalen Zwillings nimmt eine zentrale Rolle ein und verändert die Art und Weise, wie Industrien und Prozesse verstanden werden, grundlegend. Ein digitaler Zwilling ist mehr als eine einfache virtuelle Darstellung eines physischen Objekts; vielmehr handelt es sich um eine lebendige, sich entwickelnde Entität, die in der digitalen Welt nahezu exakt das Verhalten seines realen Gegenübers widerspiegelt und auf das physische Objekt zurückwirken kann.

Nachhaltigkeit und Umweltwirkungen

Industrial AI spielt eine entscheidende Rolle bei der Minimierung der Umweltauswirkungen von Industrien. Durch die Optimierung des Ressourceneinsatzes und Energieverbrauchs fördern KI-gesteuerte Lösungen nachhaltigere Praktiken. Dies ist besonders wichtig, da Industrien danach streben, regulatorische Anforderungen und gesellschaftliche Erwartungen für umweltfreundlichere Operationen zu erfüllen.

Mit Industrial AI lassen sich Umweltwirkungen entlang der Wertschöpfungskette in Echtzeit analysieren und steuern. Die Technologie ermöglicht es, CO₂-Fußabdrücke zu überwachen und zu reduzieren, während gleichzeitig Bruttowachstum ermöglicht wird.

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Von Pilotprojekten zur Strategie: Industrial AI richtig nutzen

Industrial AI hat sich von einem Zukunftskonzept zu einem strategischen Imperativ für moderne Industrieunternehmen entwickelt. Die Technologie bietet transformative Möglichkeiten zur Optimierung von Produktionsprozessen, Verbesserung der Effizienz und Erschließung neuer Geschäftsmodelle. Während die Potentiale erheblich sind, stehen Unternehmen vor bedeutenden Herausforderungen bei der Implementierung, insbesondere in Bezug auf Fachkräftemangel, Datenqualität und Systemintegration.

Der Erfolg von Industrial AI hängt entscheidend davon ab, wie Unternehmen diese Herausforderungen meistern und eine strategische, unternehmensweite Herangehensweise entwickeln. Statt isolierter Pilotprojekte benötigen Unternehmen eine kohärente KI-Strategie, die alle Fachabteilungen einbezieht und auf einer soliden Datenbasis aufbaut. Die deutschen Industrieunternehmen erkennen die Bedeutung dieser Technologie für ihre Zukunftsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit, müssen jedoch den Schritt von der Erkenntnis zur konsequenten Umsetzung vollziehen.

Die Zukunft verspricht noch weitreichendere Veränderungen durch die Integration von Physical AI, digitalen Zwillingen und autonomen Systemen. Diese Entwicklungen werden nicht nur die Effizienz und Produktivität steigern, sondern auch neue Möglichkeiten für nachhaltige und resiliente Industriestrukturen schaffen. Unternehmen, die heute in Industrial AI investieren und die notwendigen Kompetenzen aufbauen, werden in der digitalen Transformation der Industrie eine führende Rolle einnehmen können.

☑️ KMU Support in der Strategie, Beratung, Planung und Umsetzung

☑️ Erstellung oder Neuausrichtung der Digitalstrategie und Digitalisierung

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☑️ Globale & Digitale B2B-Handelsplattformen

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Konrad Wolfenstein

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