Diskutierten über KI im Maschinenbau (von links im Uhrzeigersinn): Guido Reimann (VDMA), Klaus Bauer (Trumpf), Philipp Glonner (Arthur Bus) und Daniel Gal (Gal Digital).

Diskutierten über KI im Maschinenbau (von links im Uhrzeigersinn): Guido Reimann (VDMA), Klaus Bauer (Trumpf), Philipp Glonner (Arthur Bus) und Daniel Gal (Gal Digital). (Bild: Ronja Prokosch)

Auf dem Maschinenbau-Gipfel Salon in Ludwigsburg wurde diskutiert, wie Generative KI dem Maschinenbau nutzen kann. Die klare Empfehlung: Schnell loslegen und einen eindeutigen Rahmen für die Menschen im Unternehmen definieren.

Im Grunde sei Generative KI (Gen AI) nur ein weiteres Werkzeug, in diesem Fall eines, das in der Lage ist, Texte zu schreiben und zu verstehen, meint Daniel Gal, Geschäftsführer der auf Generative KI spezialisierten Gal Digital GmbH. „Das ist wie eine Bohrmaschine, die jeder im Haus benutzen kann, und jeder hat seine eigene Art der Anwendung“. Es brauche jedoch Schulungen, um die Menschen an Bord zu holen. „Eine Schulung, wie Prompting funktioniert, ist ein niedrigschwelliges Investment“, so Gal.

Wichtig sei jedoch auch die Expertise von Datenschutzbeauftragten und Fachjuristen, um bestehende Prozesse für Gen AI aufzubereiten. Anders als bei sonstigen Softwarethemen gibt es große Unterschiede bei Gen AI, so steht etwa die klassische, von oben getriebene Einführung in Frage. „Hier können Vorschläge direkt aus den betroffenen Bereichen kommen. Ganz wichtig sind das offene Ohr und Unterstützung, zu erkennen, wo die Mehrwerte entstehen“, sagt Guido Reimann, Koordinator des Fachverbands KI beim VDMA.

So nutzt Trumpf GenAi

Doch wie sieht es in der Praxis bei den Vorreitern aus? „Es sind ganz viele damit befasst, weil die Tools mittlerweile so gut funktionierten und der Druck der Geschwindigkeit immer größer wird – da bleibt nichts anderes übrig“, berichtet Klaus Bauer, Head of Global Research bei Trumpf Werkzeugmaschinen. So würden Menschen beispielsweise Berichte durch Besprechungsprotokolle als Text generieren und sowohl Software selbst als auch die Dokumentation der Softwareentwicklung durch Prompting erzeugen.

Wenn bei der Entwicklung jeweils eine Stunde bei der Dokumentation eingespart werden könne, sei der Mehrwert klar zu berechnen. „Wir müssen die Entwicklung anders angehen, die Prozesse anders zulassen und uns daran anpassen, dann funktioniert es hervorragend“, sagt Bauer. Bei einem Workshop zum Thema sei man innerhalb eines Tages auf mindestens 20 Use Cases gestoßen, die jetzt verfolgt werden.

Eines davon ist die Unterstützung von Servicetechnikern durch die Erfahrungen aus bisherigen Serviceprojekten und unzählige Technikermeldungen, die digital vorliegen. Künftig sei auch ein Serviceportal auf Basis von Gen AI angedacht, das Kunden bei der Selbsthilfe unterstützt. Bisher habe man das alles redaktionell mit Experten umgesetzt. „Ohne digitalisierte Prozesse und Daten geht es nicht: Wer nur eine Papierorganisation im Hintergrund hat, für den wird es schwierig“, konstatiert Bauer.

Auch für Philipp Glonner, CEO und Cofounder Arthur Bus GmbH, hat die Erfahrung gezeigt, wie wichtig Daten sind, um das Dilemma „Shit in, Shit Out“ zu vermeiden.

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(Bild: mi-connect)

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Öde Aufgaben macht jetzt die KI

Die Menschen in seinem Umfeld seien interessiert daran, die Technologie zu nutzen, erklärt der Trumpf-Forschungsverantwortliche: „Die wollen nichts Stupides machen“. Das ist auch der Tenor in der Diskussion. Vor allem zeitraubende Aufgaben rund um das Zusammensuchen von Informationen aus unterschiedlichen Systemen oder das Erstellen beispielsweise von Angeboten oder E-Mails, das bisher viel Zeit brauchte, sollen jetzt von der KI erledigt werden.

Das gilt zum Beispiel auch für das Einbeziehen von Daten aus Excel-Tabellen in eine Projektkalkulation oder die Erstellung von Formeln. Der Mensch spart Zeit und überprüft nur noch den KI-Vorschlag – die Produktivität nimmt deutlich zu.

„Das meist eingesetzte Produkt, das wir gerade rausgeben, sind Wissensdatenbanken“, berichtet Gal. Die Idee: Die KI greift auf die eigenen Daten zu und gibt verlässliche Antworten. Dafür ist die Digitalisierung von Fachwissen wesentlich, das oft nur in den Köpfen der Menschen existiert.

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GenAI: Die Sicherheit ist beherrschbar

Für Gal sind die Datensicherheit und der Schutz geistigen Eigentums ein entscheidendes Thema. Die Cloud sei dabei praktisch gesetzt, 95 Prozent nutzten KI in der Cloud. Vor allem müsse dafür gesorgt werden, dass bei den Tools der Ausschluss des Trainings sichergestellt werde. Bei einigen Werkzeugen müsse man aktiv ausschalten, dass die im Prompt eingegebenen Informationen weiterverwendet werden, andere wie ChatGPT Enterprise brächten das schon mit. Cybersecurity sei wichtig, um die Manipulation von Prompts (Prompt-Injection-Angriff) zu verhindern.

Eine große Gefahr sieht der Experte vor allem in der nicht durch interne Guidelines abgestimmten Nutzung. „Wir müssen sehen, dass wir hier von der größten Schatten-IT reden, die wir in der Geschichte jemals hatten“, mahnt Gal.

So zeige eine Microsoft-Studie, dass bereits drei von vier Mitarbeitenden Technologien wie ChatGPT nutzen – 78 Prozent tun dies demnach allerdings auf eigene Faust. „Die Arbeitgeber sind noch in der Wartestellung, um Sicherheitsaspekte abzuklären. Abwarten ist allerdings keine Option: Man muss etwas anbieten“, so Daniel Gal.

Risiken eingehen und umdenken

Philipp Glonner argumentiert aus Startup-Sicht damit, dass trotz der Einhaltung der DSGVO beim Experimentieren auch Risiken eingegangen werden müssten, um die Technologie schnell zu nutzen und aus Fehlern zu lernen. „Nicht alle machen es so, wie wir in Europa, mit Bedächtigkeit und Sicherheit“, konstatierte Glonner. Auf einer Engineering-Konferenz in den USA habe es bereits Ansätze gegeben, mit Generativer KI den Innenraum von Fahrzeugen mit „hunderten innenarchitektonischen Meisterleistungen“ innerhalb von einer Minute zu entwickeln. „So sieht meine Produktion in spätestens ein, zwei Jahren aus: Aus hundert Kundenwünschen gibt mir die KI tausend Vorschläge und zeigt, welcher sich am besten rechnet. Das ist der neue Standard, damit müssen wir umgehen“, glaubt Glonner, dessen Startup emissionsfreie Busse entwickelt.

Moderator und 'Produktion'-Chefredakteur Claus Wilk wollte wissen: Wenn der Entwicklungsprozess auf den Kopf gestellt wird, indem zunächst auf KI vertraut wird und die Ingenieure anschließend die Machbarkeit überprüfen – wie ist das für den Menschen? Die Erfahrung von Spezialisten bleibt weiter unverzichtbar, meint Glonner. Wenn ein Profi drei Vorschläge sehe, würde er wissen, welcher davon funktioniert. Der Startup-Gründer plädiert für den Mut, die neuen Ansätze in der Entwicklung auszuprobieren, um stärkeres Wachstum zu ermöglichen.

Aus Sicht von Trumpf hält man die Forschungsorganisation, wo experimentiert wird, strikt getrennt von originalen Produktions- oder Kundendaten. In den letzten Jahren habe man ein gutes Zusammenspiel zwischen IT, Rechtsabteilung und Betriebsrat aufgebaut. Die IT- und Rechtsorganisation prüften Fragen auch kurzfristig. „Früher dauerte es fünf Jahre, bis etwas in die Produktion ging, heute kann es auch mal ein oder zwei Wochen dauern“, erklärt Bauer. Er ist sicher: In fünf Jahren gibt es keinen Arbeitsplatz mehr, der ohne KI auskommt.

Es gibt weiter viele Hürden für die KI-Nutzung

Doch derzeit werden auch noch viele Herausforderungen wahrgenommen. So wurde aus dem Publikum darauf hingewiesen, dass es viele Hürden für die KI-Nutzung gebe und Projekte schwierig seien. Auch aus Sicht von Guido Reimann gibt es weiterhin viel Unsicherheit und sehr unterschiedliche Sachstände, gerade im KMU-Umfeld. Dafür hat der VDMA eine Checkliste entwickelt, die Rahmenbedingungen aufzeigt und zur Einführung informiert.

Nicht nur die typischen Early Birds nutzten die Technologie bereits, auch Unternehmen mit weniger als 50 Beschäftigten seien teilweise vorn dabei, wenn genug Druck im Markt sei. „Man hat die Chance, durch Gen AI viel schneller zu sein, um zum Beispiel Produktinformationen und -dokumentationen oder zusätzliche Services in der jeweiligen Landessprache rascher bereitzustellen“, erläutert Reimann. Damit könnten auch kleine Unternehmen einen Vorsprung erarbeiten.

Klar scheint: Zurückhaltung bei der Nutzung von Generativer KI ist keine echte Option. Die Runde war sich einig, dass künftig jeder Mensch im Unternehmen die Fähigkeit zum „Prompten“, also die Anfragen an Large Language Models zu formulieren, beherrschen sollte. Um die Potenziale weitgehend zu nutzen, ist jedoch noch organisatorische Arbeit nötig und die Daten müssen stimmen.

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