Gastkommentar: Künstliche Intelligenz und ihre Rolle in der Industrie

| Autor / Redakteur: Christian Lorentz / Hendrik Härter

Christian Lorentz: arbeitet als Senior Product & Solution Marketing Manager bei NetApp. Er empfiehlt Fertigern den Aufbau einer internen KI-Abteilung sowie externe Berater.
Christian Lorentz: arbeitet als Senior Product & Solution Marketing Manager bei NetApp. Er empfiehlt Fertigern den Aufbau einer internen KI-Abteilung sowie externe Berater. (Bild: STEFAN DIEN stefan-dien.com)

Die möglichst vollständige Digitalisierung der Wertschöpfungskette steht für die produzierende Industrie schon seit längerem ganz oben auf der Agenda. Eine selbständig lernende Produktion ist das erklärte Ziel.

Eine Studie des Berliner Instituts für Innovation und Technik (iit) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) zeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) ein enormes Potenzial für die künftige Wertschöpfung in der produzierenden Industrie aufweist. Der Einsatz von KI soll in Deutschland innerhalb der nächsten fünf Jahre eine zusätzliche Bruttowertschöpfung von rund 31,8 Mrd. Euro bescheren. Damit wäre KI für gut ein Drittel des erwarteten Gesamtwachstums verantwortlich. Als besonders vielversprechend gelten laut Studie die KI-Anwendungen Predictive Analytics, Robotik sowie intelligente Assistenzsysteme, Automatisierung und Sensorik.

Predictive Maintenance war für viele Industrieunternehmen der Einstieg in die smarte Produktion, doch es überwiegt das Bedürfnis nach Automation und Effizienz. Das zeigt eine Umfrage des Datenmanagementspezialisten NetApp unter 120 deutschen IT-Experten aus den Branchen Healthcare, Automotive, Finance und Manufacturing. Aus ihr geht hervor, dass KI in der produzierenden Industrie aktuell vor allem für die Automatisierung repetitiver Fertigungsprozesse und für das Supply-Chain- und Lagermanagement eingesetzt wird. Das gaben 66,7% beziehungsweise 60% der Befragten an.

Dabei stehen viele Unternehmen allerdings gerade erst am Anfang ihrer KI-Strategie: 46,7% der Entscheider in der produzierenden Industrie befanden sich zum Zeitpunkt der Umfrage im ersten Jahr des aktiven Einsatzes von KI. Andere Branchen wie der Finanzsektor sind hier (noch) einen Schritt voraus. Allerdings kann die Fertigungsindustrie eine besonders hohe Erfolgsquote bei KI-Projekten vorweisen – die Bedeutung Künstlicher Intelligenz für die Zukunft hat sie also erkannt.

Zwischen der Wirtschaft und dem nächsten Schritt in der digitalen Transformation stehen noch hartnäckige Vorbehalte: Unternehmen befürchten bei einer ganzheitlichen Digitalisierung aller Produktionsprozesse hohe Kosten. Gerade, weil damit eine Modernisierung veralteter IT-Infrastrukturen verbunden wäre. Kosten entstünden auf Seiten der Software und Hardware. Die Dauer einer solchen Umsetzung trägt zum zögerlichen Verhalten bei. Und wie bei allen datengetriebenen Prozessen steht hier die Frage des Datenschutzes, die nach Inkrafttreten der DSGVO eine noch höhere Bedeutung als bisher einnimmt.

Viele dieser Bedenken lassen sich jedoch mit dem entsprechenden Know-how eliminieren oder zumindest abschwächen. Um das entsprechende Fachwissen in das eigene Unternehmen zu bringen, verfolgen die Hersteller mehrere Strategien. Beispielsweise setzen sie sich den Aufbau einer internen KI-Abteilung, die gezielte Einstellung einzelner KI-Experten sowie eine Zusammenarbeit mit externen Beratern und Unternehmen ausdrücklich zum Ziel. Denn gerade zu Beginn der eigenen KI-Strategie ist der Austausch mit Parteien außerhalb des eigenen Ökosystems wichtig, um grundlegende Fehler und Versäumnisse zu vermeiden, die etwaige Folgeprojekte in Mitleidenschaft ziehen würden. Mittel- bis langfristig ist der Aufbau eines eigenen KI-Teams aber durchaus empfehlenswert, gerade um den internen Wissensaustausch anzuregen und die Integration neuer Mitarbeiter zu erleichtern.

Für die nächste Stufe der Digitalisierung muss die Fertigungsbranche viel Geld in die Hand nehmen, damit die Entwicklung hin zur intelligenten Fertigungshalle gelingt. Das ehemalige Vorzeigeprojekt Predictive Maintenance ist mittlerweile zum Standard geworden. Jetzt müssen neue technologische Innovationen in die Prozesse einfließen. Durch eine methodische Herangehensweise konnte sich die Herstellungsindustrie bisher als Testchampion etablieren und Machine Learning erfolgreich in Produktion, Kundenbetreuung und Qualitätssicherung integrieren. Es gibt also keinen Grund, warum sie jetzt vor der künstlichen Intelligenz Halt machen sollte.

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