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MPDV Mikrolab, Novatec Consulting, NTT Data Business Solutions 

Thorsten Strebel , MPDV Mikrolab

1. KI kann in fast jedem Anwendungsszenario in der Smart Factory eingesetzt werden. Unternehmen profitieren insbesondere dann, wenn die künstliche Intelligenz Zusammenhänge erkennen und nutzen kann, die dem menschlichen User verborgen bleiben. Ein Beispiel dafür ist die Fertigungsplanung: Durch KI spart einer unserer Kunden rund 50 Prozent seines Planungsaufwands ein. Dadurch konnte er die Durchlaufzeit signifikant senken und somit die Produktivität deutlich steigern. 

2. In den Unternehmen liegen in der Regel Daten für die Umsetzung von KI-Projekten bereits vor – jedoch nicht in einer nutzbaren Form. Deswegen geht es beim Projektstart erst einmal darum, die Daten für das Training der KI aufzubereiten. Das geschieht nach der etablierten CRISP-DM-Methode, also das Standard-Modell für Data Mining. Doch dieser Arbeitsschritt ist teuer und zeitintensiv. Wir haben uns deshalb dazu entschlossen, diesen Prozess zu automatisieren und setzen auf KI-Standard­anwendungen. Die Daten dafür werden in unserer Manufacturing Integration Platform bereits strukturiert und semantisch abgelegt. Damit reduzieren sich Kosten- und Zeitaufwand nachweisbar. 

3. In meinen Augen werden durch KI keine Arbeitsplätze verloren gehen. Im Gegenteil, es ergeben sich dadurch neue Möglichkeiten, vorhandene Daten gezielt zu nutzen, um effizient und effektiv zu produzieren. Ich denke, KI wird Arbeitsplätze sogar sichern. Denn die Industrie benötigt Fachkräfte, die sich mit künstlicher Intelligenz auskennen und die auf Basis der neu gewonnenen Erkenntnisse die richtigen Entscheidungen treffen. Deswegen bin ich davon überzeugt, dass KI Unternehmen entscheidende Wettbewerbsvorteile bringt, wenn diese Technologie gezielt und strategisch wirksam zum Einsatz kommt.

Durch KI spart einer unserer Kunden rund 50 Prozent seines Planungsaufwands ein. Dadurch konnte er die Durchlaufzeit signifikant senken und somit die Produktivität deutlich steigern.

Thorsten Strebel

Fabian Ritter, Novatec Consulting 

1. Neben den verbreiteten Anwendungsfällen mit Bild­erkennung, zum Beispiel in der Qualitätskontrolle, stehen zur Zeit vor allem Anwendungsfälle im Bereich Datenanalyse im Vordergrund. Hier kommen KI-Werkzeuge zum Einsatz, um beispielsweise durch eine intelligente Lagerbestandsführung Produktionsprozesse und die gesamte Supply-Chain zu optimieren. 

2. Die strukturierte Zusammenführung von Informationen aus unterschiedlichen Fachbereichen und Systemen hat sich für viele Unternehmen als Mammutaufgabe herausgestellt. Unternehmen, die nicht von Anfang an ihre Datenschätze konsequent offen und zugänglich gestaltet sowie katalogisiert haben, stehen vor erheblichen Schwierigkeiten. Denn: Ohne diese Struktur können sie die Möglichkeiten der übergreifenden Analysefähigkeiten nicht wirkungsvoll nutzen – gerade in komplexen Umgebungen. 

3. Die Arbeitsplätze werden sich verändern – ob wir wollen oder nicht. Erfolg haben wird der, der KI weder verteufelt noch blind auf jedes Problem wirft. Das gilt nicht nur für Unter­nehmen, sondern auch für die Mitarbeitenden selbst. Dass wir mittelfristig in der Fertigungsindustrie keine Arbeitsplätze mehr für Menschen haben, ist derzeit nicht abzusehen. Zweifelsohne wird es allerdings Arbeitsplätze geben, die durch KI ersetzt werden. Interessanterweise sehen wir bei KI das größte Potenzial nicht direkt in der Fertigungsstrecke, quasi am Band, sondern eher in Planungs- und Leitungsfunktionen. Es bleibt auf jedem Fall spannend.

Erfolg haben wird der, der KI weder verteufelt noch blind auf jedes Problem wirft.

Fabian Ritter

Gherdi Glaser, NTT Data Business Solutions 

1. Im Grunde überall da, wo Daten anfallen und Prozesse optimiert werden können. Die Fertigungsindustrie ist deshalb prädestiniert für den Einsatz von KI. Um ein Beispiel zu geben: In jüngster Vergangenheit haben wir den Wareneingang einer Fertigung mit KI automatisiert. Das bedeutet, dass die ankommenden Lieferungen mit Bilderkennung erfasst, die Labels per KI ausgelesen und automatisch in einem ERP-System verbucht wurden. 

2. Kurze Antwort: Daten! Oftmals sind keine Metriken oder Maschinendaten aufgenommen worden. Ohne Daten auch kein mögliches Training für eine KI. Die Qualität der Daten spielt ebenfalls eine große Rolle. Sind die Daten unstrukturiert, lückenhaft oder in unterschiedlichen Formaten vorhanden, bedeutet dies einen erheblichen Mehraufwand. Besonders bei der Integration verschiedener Datenquellen kann das auftreten. Die Normalisierung der Daten kann bis zu zwei Drittel des ganzen Aufwands bedeuten und muss durchgeführt werden, bevor man am ersten KI-Modell arbeiten werden kann. 

3. Ich wünschte, ich könnte in die Glaskugel schauen. Es gibt hier verschiedene Szenarios: Von der menschenleeren Fabrik, die nur von Robotern betrieben wird, bis hin zu Mitarbeitenden, die in der Fertigungsindustrie nur noch verwaltend tätig sind. Hier eine seriöse Prognose zu geben, ist fast unmöglich. Ich denke aber, der Einsatz von KI wird zu einer höheren, vergleichbaren Qualität führen, da Prozesse noch mehr standardisiert werden. Das hat auch den angenehmen Nebeneffekt, dass die Fertigungsindustrie noch sicherer werden wird. Ich rechne mit neuen, spannenden KI-Anwendungen in der Fertigungsindustrie, die unseren Arbeitsalltag erleichtern.

Die Normalisierung der Daten kann bis zu zwei Drittel des ganzen Aufwands bedeuten und muss durchgeführt werden, bevor man am ersten KI-Modell arbeiten werden kann.

Gherdi Glaser