Wie Google mit KI Europas Fabriken neu denkt

Wie lässt sich die technologische Innovationskraft von Google konkret in die industrielle Fertigung übersetzen und welche Rolle spielen dabei KI-Plattformen, Datenräume und Edge-to-Cloud-Konzepte?

Gerhard Keller: Die moderne Produktion verbindet Mensch und Maschine durch KI. Google Gemini ermöglicht Werkern am Shopfloor einfachsten Informationszugriff, was Fehleranalysen und Prozessoptimierungen massiv beschleunigt. Über KI-basiertes Knowledge Management können insbesondere neue Mitarbeitende von der Erfahrung früherer Kollegen profitieren.

Zusätzlich ermöglicht die digitale Vernetzung von Produktionsanlagen, Informationen als digitalen Twin zu erfassen, dank ‚talk to your Data‘ mittels KI werden diese großen Datenmengen endlich nutzbar, Datenhoheit direkt im Werk wird dabei gesichert mit einer cloud-ready Edge-Plattform.

Wo steht Europas Fertigungsindustrie im globalen KI-Vergleich – und was sind aus Google-Sicht die größten ungenutzten Potenziale oder strategischen Versäumnisse?

Keller: Europas Fertigungsindustrie besitzt eine exzellente Ausgangslage, doch das größte ungenutzte Potenzial liegt in der Skalierung von KI-Initiativen über den Pilotstatus hinaus. Zu oft wurde nicht genug in die Mitarbeiter investiert und unreife Technologien eingeführt, was dazu führte, dass zu wenig Produktivität gewonnen wurde.

Viele Firmen haben angefangen digitale Daten zu erfassen, auch hier oft mit der Herausforderung von ungenügender Datenqualität und der Frage, was man mit diesen Daten nun anfangen soll. Auch hier kann die KI - hier auch mit KI Agenten - helfen, auf dieser Basis ganze Fabrikabläufe autonom zu steuern.

Welche industriellen Erfolgsmodelle aus anderen Weltregionen könnten als Vorbild dienen – und wie können europäische Unternehmen ihre Stärken wie Präzision, Qualität und Engineering mit datengetriebenen KI-Systemen vereinen?

Keller: Viele industrielle Unternehmen - Europa gilt hier durchaus führend - haben erkannt, dass alleine führende Qualität einer Hardware die Profitabilität nicht sichern wird. Service-zentrierte Geschäftsmodelle haben ein großes Potential, mittels Optimierung und Prozessunterstützung von KI sowohl Kosten zu reduzieren als auch die Service Qualität zu erhöhen.

Andere Ansätze zielen auf Verbesserung von Qualität und Prozessen durch Analyse der Daten verschiedenster Nutzer und KI getriebener Analyse und Vorschläge, was wiederum die Erfassung und Austausch von Prozessdaten als Datengrundlage in globaler Weise erfordert.