BMW macht´s vor: In der Automobilproduktion setzt der Hersteller auf Künstliche Intelligenz, um eine präzise Qualitätssicherung für tausende täglich gebaute Fahrzeuge umzusetzen. Was früher Mitarbeiter mit Messtechnik erforderlich gemacht hätte, kann jetzt aus einer Kombination von hochauflösenden Kameras und Künstlicher Intelligenz erledigt werden.
Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie KI in produzierenden Unternehmen die Qualitätssicherung sehr effizient umsetzbar macht. Die intelligenten Algorithmen erlauben Ausschuss und Nacharbeit stark zu reduzieren. Mit verschiedenen KI-Methodiken können diese fehlerhaften Teile oder Prozesse identifiziert werden und den verantwortlichen Ursachen so – auch bereits vor der Entstehung – entgegengewirkt werden.
Qualitätssicherung mit KI ist nur einer von vielen Use Cases
Doch die Qualitätssicherung ist nicht der einzige Anwendungsfall für den Einsatz von KI in der Produktion. Weitab von Buzzwords rund um Industrie 4.0 sorgen die selbstlernenden Algorithmen bereits in der Praxis für mehr Effizienz und Kosteneinsparungen – einem nicht zu vernachlässigenden Wettbewerbsvorteil, gerade in unsteten Zeiten mit fragilen Lieferketten. Das neue Schlüsselwort heißt Resilienz.
So hilft sie zum Beispiel bereits im Maschinen- und Anlagenbau Planungsdaten zu verbessern. Die Produktionsplanung dort ist durch die hohe Komplexität, bestehend aus Zukaufteilen und eigener Herstellung, meist eine Herausforderung. Der Einsatz von maschinellem Lernen verbessert die Planungsdaten wie unter anderem Wiederbeschaffungszeiten und hilft so, die Liefertreue und demzufolge die Kundenzufriedenheit zu steigern. Häufig stimmen die Planungsdaten nicht mit der Realität über und so kann es sein, dass beispielsweise mit einer bestätigten Lieferzeit von 10 Werktagen gerechnet und geplant wird, obwohl die Ist-Lieferzeit hinterher doch 20 Werktage beträgt. Dies führt zu starken Verzögerungen in der Produktion und somit zu einer verspäteten Lieferung. Die KI bereinigt diese Daten und präzisiert so die Planung. Zusätzlich wird die Stammdatenqualität langfristig verbessert.
Und: die für den Einsatz von KI benötigten Daten liegen meist bereits in verschiedenen Systemen in Hülle und Fülle vor.
Studie belegt: KI schafft realen Mehrwert in Unternehmen
Dass KI und deren Anwendung für produzierende Unternehmen eine zunehmende Rolle spielen, zeigt auch die Studie „Machine Learning 2021“ vom INFORM DataLab in Zusammenarbeit mit Microsoft und Lufthansa Industry Solutions: Bereits rund 65 Prozent der befragten Unternehmen haben bereits Machine Learning (ML) im Einsatz oder sind dabei, entsprechende Lösungen einzuführen. Die Haupteinsatzfelder sehen die Befragten klar in der IT (76 Prozent) und in Produktionsumgebungen (57 Prozent).
Die größten Hürden bei KI-Projekten sind laut der Studie Mangel an Know-how und Spezialisten. Externe Dienstleister und Berater sind somit wichtiger denn je. Doch die Ergebnisse zeigen auch, dass KI-Projekte reale Mehrwerte für die Unternehmen schaffen. Spätestens nach drei Monaten zahlte sich der Einsatz von maschinellem Lernen für mehr als 60 Prozent der Unternehmen bereits aus. Dies zeigte sich vor allem in höherer Produktivität und geringeren Kosten.
Fazit
KI ist schon lange keine Spielerei mehr. Für produzierende Unternehmen schafft sie bereits in realen Anwendungen verschiedenen Mehrwerte. Ob verbesserte Termintreue, maximale Datenqualität, präzise Planungsdaten oder gesicherte Qualität – die Erfolge sind vielfältig, genau wie die Anwendungsfälle.
Haben Sie bereits einen Anwendungsfall im Sinn? Melden Sie sich bei uns!
