Auf dem Kongress zur Fabrik des Jahres ruft Prof. Dr. Thomas Bauernhansl dazu auf, die Möglichkeiten von Industrie 4.0 für die Produktion 2.0 zu nutzen.

Auf dem Kongress zur Fabrik des Jahres ruft Prof. Dr. Thomas Bauernhansl dazu auf, die Möglichkeiten von Industrie 4.0 für die Produktion 2.0 zu nutzen. (Bild: Bettina Koch)

Wie lässt sich die Produktivität in einem automatisierten Produktionsumfeld (wieder) steigern? Die Antwort darauf hat Prof. Dr. Thomas Bauernhansl in seiner Keynote auf dem zweiten Kongresstag zur Fabrik des Jahres, gegeben. Bauernhansl ist Leiter des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und Leiter des Instituts für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart.

Seit 1990 verzeichnen die Industriestaaten sinkende Wachstumsraten der Arbeitsproduktivität. Lediglich in der Schweiz geht es bergauf. Weil es im Vergleich zu Deutschland jahrelang schlechtere Rahmenbedingungen hatte, musste unser Nachbarland hart an seiner Produktivität arbeiten. Mit dem Ergebnis, dass die Bruttowertschöpfung je Arbeitsstunde nun steigt. „Das macht Hoffnung, denn mit neuen Methoden der KI können wir das auch schaffen“, ist Bauernhansl überzeugt.

Fabrik des Jahres

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(Bild: SV Veranstaltungen)

Die Fabrik des Jahres zählt zu den renommiertesten Industrie-Wettbewerben in Europa. Auf dem gleichnamigen Kongress werden jedes Jahr die Gewinner geehrt. Der nächste Kongress wird am 18. und 19. März 2025 stattfinden.

 

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Hören Sie sich auch die Podcast-Sonderfolge zur Fabrik des Jahres an. Johann Kraus von Rohde & Schwarz erklärt darin unter anderem, wie auch Ihr Werk gewinnen kann. Hier kommen Sie zu Industry Insights!

Schon vor generativer KI erreichte die Entwicklung KI-basierter Spracherkennung innerhalb kürzester Zeit menschliche Leistungsfähigkeit. GenAI ist im Gegensatz zur klassischen AI in der Lage, etwas Neues zu generieren. „Und das funktioniert sehr gut“, weiß Bauernhansl und verweist auf eine Studie der Harvard Business School und Boston Consulting (BCG).

Aus dieser geht hervor, dass Berater, die GenAI unterstützend einsetzten, im Durchschnitt 12,2 Prozent mehr Aufgaben erledigten, dabei um 25,1 Prozent schneller waren und 40 Prozent bessere Ergebnisse erzielten, als Berater ohne den Einsatz künstlicher Intelligenz.

Produktionssysteme müssen E2E gestaltet warden

Am Fraunhofer IPA wurden über 60 Large Language Model (LLM) Use-Cases analysiert, in denen GenAI als Co-Pilot-Anwendung in der Produktion massive Produktivitätsbeiträge liefern können. Die vier Top-Use Cases für GenAI im Bereich Engineering sind:

  • Code Generator
  • Virtual Field Assistant
  • Datensynthese
  • Logbook Analytics.

„Mit ChatGPT haben wir in vier Stunden einen kompletten Fertigungsleitstand programmiert, wofür ein Team vorher mindestens zwei bis drei Wochen gebraucht hat, um etwas Vergleichbares auf die Beine zu stellen“, hebt Bauernhansl die Produktivitätssprünge bei der Code-Generierung hervor.

Prozesse müssen ganzheitlich betrachtet werden

Dieses Potenzial sehen auch die Experten von McKinsey & Company, auf die sich Bauernhansl in seiner Keynote bezog: Aufgrund von GenAI deutlich früher als noch vor sechs Jahren erwartet, wird KI bis 2040 in vielen Bereichen das Niveau menschlicher Fähigkeiten erreicht haben.

Laut Bauernhansl wird uns KI deshalb jedoch nicht ersetzen, sondern unsere Art des Arbeitens massiv verändern. Seiner Meinung nach hat Lean nach wie vor die große Schwäche, dass sich das schlanke Produktionssystem noch nicht massiv der Digitalisierung bedient, sondern maximal Use-Case getrieben ist.

Um tatsächlich produktiver zu werden, reiche ist nicht aus, einen Ansatz weiter zu verfolgen, der sich im Schwerpunkt um die direkten Prozesse Materialfluss, Produktion und Logistik kümmert. Schließlich sei ein Unternehmen ein Prozesshaus von End-to-End-Prozessen. „Wenn Sie einen kollaborierenden Roboter einsetzen und zwei Ingenieure einstellen, um ihn am Laufen zu halten, haben Sie auf der Produktivitätsseite nichts gewonnen“, veranschaulicht Bauernhansl die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Betrachtung der Prozesse.

Produktivitätsgewinne sind abhängig von der Datenverfügbarkeit

Weil die Verfügbarkeit von Daten in hoher Qualität und Menge in Echtzeit entscheidend für die Produktivitätssteigerung ist, rät der Institutsleiter dazu, „alle verfügbaren Daten zu nutzen, um automatisiert und in Echtzeit jeden Tag einen digitalen Wertstrom zu generieren.“ Dies verkürzt die Reaktionszeit und ermöglicht datenbasierte Entscheidungen.

Künftig soll auch die klassische, horizontale Wertschöpfung um die vertikale Wertschöpfung ergänzt werden. Genauer gesagt um „das monetarisierbare Wissen, das Sie während der Produktion extrahieren. Mit diesen Daten lassen sich nicht nur die Modelle, sondern als Folge daraus auch die Software verbessern, die Ihre Produktion steuert“, erklärt Bauernhansl.

Dafür braucht es neben einem neuen IT-Architekturverständnis auch ein neues Produktionssystem, das die Digitalisierungspotenziale konsequent in allen Bereichen nutzt und Produktivitätssprünge ermöglicht.

Podcast: Prof. Bauernhansl über das Industrial Metaverse

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