Generative KI als Effizienzschub für den Maschinenbau?

Welches Potenzial hat generative KI für den Maschinenbau?

Guido Reimann: Anfang des Jahres 2024 haben wir Mitgliedsunternehmen des VDMA dazu befragt, welche Vorteile im Zusammenhang mit der Verwendung von generativer KI gesehen werden. Mehr als die Hälfte der Antworten, der Unternehmen, die bereits erste Erfahrungen mit der Technologie gemacht haben, entfiel dabei auf ‚die Erhöhung des Automatisierungsgrades von Prozessen beziehungsweise von Entscheidungen‘ gefolgt von einer erwarteten ‚Verringerung des Personalaufwandes‘ mit 48 Prozent.

Auf Rang drei und vier folgten eine ‚bessere Serviceunterstützung‘ und die Hoffnung auf einen ‚Ausgleich des Fachkräftemangels bzw. demografischen Wandels‘.

Was genau steht dabei im Fokus?

Reimann: Im Vergleich zu nicht-generativen KI-Lösungen zeigt sich durch diese Ergebnisse, dass Maschinenbauunternehmen sich hierbei vor allem zielgerichtete KI-Assistenz im Unternehmen erhoffen. Die KI soll im Unternehmensalltag Teilaufgaben übernehmen, Prozesse beschleunigen und damit auch personelle und (Wissens-)Lücken in der Belegschaft ausgleichen.

Dafür braucht es allerdings auch Erfahrung auf Seiten des Unternehmens im Umgang mit entsprechenden generativen KI-Lösungen und der Konzeption von unternehmenseigenen Ansätzen, wenn die Unterstützung von sehr spezifischen Aufgaben oder Themen gefordert ist. Das enorme Potenzial der generativen KI kann, wenn es fokussiert zum Einsatz gelangt, schließlich einen deutlichen Effizienzschub für das gesamte Unternehmen bedeuten.

Wichtig ist es daher, das Thema aufzugreifen und eigene Anwendungsfälle zu erproben. Denn eins ist schon heute deutlich: Generative KI ist gekommen, um zu bleiben.

Wofür können Maschinenbauer generative KI konkret einsetzen?

Reimann: Mit Blick auf erste realisierte und erprobte Einsatzgebiete und Anwendungsfelder im Maschinen- und Anlagenbau steht aus der oben erwähnten Befragung von 2024 mit 67 Prozent der Antworten die ‚Texterstellung‘ an erster Position. Gleich an zweiter Stelle folgt mit knapp der Hälfte der Antworten (47 Prozent) die Programmierung.

Generative KI-Werkzeuge können aufgrund vieler ‚erlernter‘ Codebeispiele somit den Grundstein legen, dass Entwicklungsteams entsprechende Anwendungen schneller, agiler anpassen und verbessern können.

Kamen noch andere Anwendungsfelder zum Zuge?

Reimann: Auch die ‚Übersetzung von Texten‘ zeigt mit 44 Prozent eine ähnlich hohe Bedeutung für die Maschinenbauunternehmen. Aufgrund des hohen Exportanteils spielt dieses Anwendungsfeld zum Beispiel besonders bei der Erstellung der technischen Dokumentation oder von Inhalten für den Onlineauftritt des Unternehmens eine große Rolle.

Auch wenn hier Vorsicht geboten und ein kritischer Blick einer erfahrenden Redakteurin oder Redakteurs erforderlich ist, damit das Ergebnis nicht ungeprüft verwendet wird, lassen sich somit die relevanten Inhalte deutlich schneller markt- und kundenspezifisch erzeugen.

Aber auch bei der ‚Lösungsfindung für Probleme im Service, Instandhaltung, Vertrieb‘ werden generative KI-Lösungen mit 23 Prozent bereits im größeren Umfang verwendet. Produktdesign und -optimierung oder die Bild- oder Audioerstellung werden dagegen von 5 beziehungsweise 4 Prozent der befragten Unternehmen eingesetzt oder erprobt.

Von wem und in welchem wird generative KI heute schon genutzt?

Reimann: In der VDMA Befragung zum Jahresanfang 2024 gaben unabhängig von der Betriebsgröße rund 70 Prozent der rund 200 Unternehmen aus Maschinenbau, Automation und IT-Branche an, dass sie sich mit generativer KI bisher schon beschäftigt haben.

Bei der Betrachtung der unterschiedlichen Unternehmensgrößengruppen hat sich allerdings gezeigt, dass die großen Unternehmen – mit mehr als 1000 Beschäftigten - mit rund 80 Prozent im Vergleich zu den kleinen Unternehmen – mit bis zu 250 Beschäftigten - mit lediglich rund 56 Prozent der Thematik schon eine deutlich größere Aufmerksamkeit gewidmet haben. Dabei hat sich der größte Teil der Unternehmen jedoch noch nicht sehr intensiv mit dem Thema beschäftigt.

Welche Herausforderungen oder Hürden gibt es?

Reimann: Da mit generativen KI-Lösungen nun KI-Technologien auch umfangreicher in den Büroalltag Einzug halten und die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten viele Anwendungsbereiche betreffen, ist es von großer Bedeutung, dass sich Unternehmen proaktiv mit der Thematik auseinandersetzen, (interne) Regeln aufstellen und damit eine sichere und zielgerichtete Nutzung herbeiführen.

Im VDMA-Expertenkreis haben wir deshalb zusammen mit Mitgliedsunternehmen, die bereits erste Erfahrungen gesammelt haben, allgemeine Empfehlungen in Form einer Checkliste zusammengetragen, die beim Umgang mit allgemein verfügbaren generativen KI-Lösungen beachtet werden sollten. Sie tragen schließlich dazu bei, Fehler zu vermeiden, mögliche Risiken zu minimieren und sich mit möglichen Anwendungsfällen intensiver auseinanderzusetzen.

Welche Rolle spielt das Thema ‚Datenschutz‘?

Reimann: Es ist der wichtigste Aspekt, der in diesem Zusammenhang nicht oft genug betont werden kann: ‚Schutz der eigenen Daten‘. Denn generative KI-Modelle verwenden diese Daten auch zum Weiterlernen und Verbessern der Modelle. Daher sollte keine Eingabe oder Nutzung von personenbezogenen sowie anderen sensiblen oder vertraulichen Daten erfolgen, wie zum Beispiel betriebsinterne Informationen oder Geschäftsgeheimnisse.

Mögliche generative KI-Lösungen für ein Unternehmen sollten deshalb genau unter die Lupe genommen werden, um die passenden Tools oder Lösungsoptionen auszuwählen, bei denen die Daten sicher sind. Denn Unternehmensdaten sind wertvoll und sollten geschützt werden.

Wie lernen die Mitarbeiter:innen den sinnvollen und sicheren Umgang mit KI?

Reimann: Es ist sehr wichtig, die Mitarbeitenden im Unternehmen regelmäßig zu schulen und entsprechende Sensibilisierungsmaßnahmen auch mit Blick auf rechtliche Bestimmungen wie Datenschutz oder Urheberrecht durchzuführen. So können sich alle Beschäftigten mit generativer KI vertraut machen und Wissen aufbauen, wie sie diese in den Arbeitsalltag integrieren können. Ausprobieren und systematisches Experimentieren sind daher wesentliche Bestandteile, um Erfahrungen zu sammeln den Umgang mit dieser Technologie zu erproben. Je konkreter die ‚Anfragen‘ an die generative KI, desto bessere Ergebnisse sind möglich.

Dazu gehört aber gleichfalls auf Vorurteile, Unsicherheiten und Befürchtungen der Belegschaft einzugehen und diese anzusprechen, denn generative KI soll Mitarbeitende nicht ersetzen, sondern genauso wie beispielsweise andere IT-Lösungen ein zusätzliches Werkzeug sein, welches unterstützend wirkt.

Wichtig ist es allerdings auch, die Ergebnisse permanent einem kritischen Blick zu unterwerfen, denn so können Fehler (zum Beispiel aufgrund mangelnder Datenlage in der Trainingsphase des Modells), Falschinformationen (zum Beispiel durch Halluzinationen des KI-Modells) oder Ungenauigkeiten frühzeitig erkannt und korrigiert werden.

Gibt es von Seiten des VDMA entsprechende Aktivitäten oder Initiativen?

Reimann: Wir haben im Verband das Thema ‚Künstliche Intelligenz‘ bereits im Jahr 2015 in Form einer Zukunftsstudie mit dem Blick auf das Jahr 2030 und einem darauffolgenden Quick-Guide aufgegriffen. Als erste Anzeichen andeuteten, dass die technologischen Weiterentwicklungen die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen beflügeln werden, wollten wir die Industrie schon frühzeitig für dieses Thema sensibilisieren.

Daher gibt es mittlerweile zahlreiche Veröffentlichungen sowie Praxisbeispiele aus dem Maschinenbau als auch von Automations- und Softwareunternehmen, die in der Branche aktiv sind. Das VDMA-Netzwerk arbeitet beständig daran, neueste Erkenntnisse und Aspekte im gesamten Themenbereich der künstlichen Intelligenz und auch zu generativer KI aufzugreifen und in Form von Veranstaltungen, Podcasts oder Publikationen zur Verfügung zu stellen.

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