AI auf einem Chip

KI wird in der Industrie immer öfter genutzt. - Bild: Kaikoro - stock.adobe.com

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Antwort, aber was ist die Frage? KI scheint derzeit in all seinen Facetten in der Industrie immer präsenter zu werden. Aber was kann KI eigentlich schon? Britta Hilt ist geschäftsführende Gesellschafterin bei IS Predict und beschäftigt sich seit Jahren mit Künstlicher Intelligenz. Sie sagt: „Es sind eher die Konzerne oder der höhere Mittelstand, die KI bisher nutzen.“  

Mit ihrem Unternehmen realisiert sie KI-Lösungen und KI-Datenanalyse für die Industrie. Wichtig dabei: Der digitale Zwilling beziehungsweise digitaler Schatten. Aufgrund der sehr hohen Varianz in der Produktion benötige man ein digitales Abbild, so Hilt. Dieses helfe, wenn ein Werk zum Beispiel 700 verschiedene Varianten eines Produktes herstellt. „Den digitalen Schatten immer aktuell zu halten, ist gar nicht so einfach, denn irgendwas verändert sich immer: Ständig andere Produktvarianten, parallele Fertigungsmaschinen für den gleichen Arbeitsschritt, mehrere Lieferanten für das gleiche Material, usw.“, erklärt sie.  

Bei dieser Variantenvielfalt bräuchte man eigentlich eine Heerschaar an Data Scientists, die ständig hunderte digitale Schatten anpassen müssten. Die Lösung: „Dank Selbstlernalgorithmik kann die KI das auch – definitiv viel schneller; und bei wachsender Komplexität auch deutlich besser als der Mensch“, erklärt Hilt im Gespräch mit PRODUKTION.

Entscheidend ist dabei oft auch die Datenanalyse. Denn normalerweise, erklärt das KI-Programm nicht, warum es eine bestimmte Entscheidung gefällt hat. „Aber der Grund ist oft wichtig, um daraus zu lernen. Genau das kann die Datenanalyse“, erklärt Hilt. Denn wenn Unternehmen den Grund wissen, warum zum Beispiel eine Maschine fehlerhafte Produkte produziere, können sie das in der Produktion nochmal ändern.

So viel zur Theorie, aber wie sieht es in der Praxis aus? Fünf Beispiele aus der Industrie zeigen es:

KI in der Autoindustrie

Ein kritischer Produktionsschritt im Karosseriebau ist der Schweißprozess. Ein großer Autobauer hatte jedoch nicht die Möglichkeit und Zeit, zu überprüfen, ob jeder Schweißpunkt richtig gesetzt wurde. Das ist jedoch wichtig, damit die Karosserie zusammenhält. Bisher seien im Produktionsbetrieb durch Ultraschallprüfung nur rund ein Prozent der Produktionsschritte nach dem Zufallsprinzip überprüft worden, berichtet Hilt. Die Lösung sei dann eine selbstlernende KI gewesen, die die Daten auswertet und wodurch die Qualität der Schweißpunkte genau überprüft werden konnte.

KI und Rechenzentren

Eine weitere kritische Infrastruktur gibt es in Rechenzentren. Denn wenn Server überhitzen, kann es zu großen Problemen kommen. Wichtig dabei ist natürlich auch die Kühlung, erklärt Hilt. Durch eine KI-Software von IS Predict erhält ein internationaler Rechenzentrumsbetreiber nun mit 99-prozentiger Genauigkeit Meldungen, wenn eine Klimaanlage kaputtgeht.

KI in der Druckindustrie

Auch Heidelberger Druck nutzt KI. In einer Pressemitteilung heißt es: „Heidelberg Performance Advisor Technology ist ein KI-Tool zur Prozessberatung, welches Vertragskunden konkrete und einfach umzusetzende Handlungsanweisungen gibt.“ So funktioniert das Ganze: Die Heidelberg Cloud, die als Datenbasis mehr als 13.000 angeschlossenen Maschinen und Informationen zu über 60 Millionen Einrichtevorgängen umfasst, wird um ein Modul mit Künstlicher Intelligenz ergänzt. Das Modul beobachtet Messreihen zur aktuellen Performance der Heidelberg Maschinen, visualisiert Performance-Auffälligkeiten und zeigt dem Kunden verschiedene Handlungsempfehlungen an. 

KI in der Stahlindustrie

Im Stahlwerk eines internationalen Konzerns konnten durch KI außerdem die Energiekosten gesenkt werden. Und zwar um ein Drittel. Durch Künstliche Intelligenz sei es möglich, zu prognostizieren, wie viel Energie die Öfen wann benötigen und den Energieeinkauf besser planen zu können, sagt Hilt.

KI in der Robotik

KI ermöglicht auch Robotern immer mehr Fähigkeiten nicht nur in Fertigung und Montage – auch in der Bilderkennung wird es inzwischen oft genutzt. Mehr zu diesem Thema und welches Potenzial derzeit noch ungenutzt bleibt, erfahren Sie hier in dem Bericht von Dietmar Poll.

KI in der Zukunft: So kann es weitergehen

Und welche Branche dominiert derzeit? „Wenn Sie mich das vor einem Jahr gefragt hätten, hätte ich ganz klar die Autoindustrie gesagt“, sagt Expertin Hilt. Sie ergänzt: „Dann kam die Krise und Autobauer und Zulieferer haben auf die Bremse gedrückt, was Innovationen angeht. Das läuft jetzt erst langsam wieder an. Welche Branche dagegen im vergangenen Jahr deutlich stärker geworden ist, ist die Bauindustrie. Das ist natürlich auf die Wirtschaftslage zurückzuführen.“

Für die Zukunft sieht sie zwei Themenfelder besonders im Trend. Bei KI in der Produktion sei bisher immer an Wartung gedacht worden. „Der Hype ging um vorausschauende Maschinenwartung“, so Hilt. „Jetzt kommt langsam das Thema Qualität.“ KI werde sich hier in der Produktion weiter durchsetzen. „Und wenn ich auf die Klimaziele schaue, dann müsste das Thema Energie eigentlich auch auf die Agenda rücken“, ergänzt sie. Das hänge aber auch davon ab, was die Politik noch entscheide.

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