KI & Software Defined Manufacturing Mit der richtigen KI-Strategie die Industrie transformieren

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KI-basierte Anwendungen – von autonomen Transportfahrzeugen bis hin zu Predictive-Maintenance-Software – sind längst Realität in vielen Industrieunternehmen. Doch um deren Möglichkeiten voll auszuschöpfen, benötigen sie zwei weitere Erfolgsfaktoren: eine klare, übergeordnete KI-Strategie und eine aktive Mitarbeiterintegration.

Die Erfahrungen im Bereich künstlicher Intelligenz zeigen allerdings, dass noch nicht alle Unternehmen so weit sind. Oft planen sie ihre KI-Projekte vor allem punktuell, sprich: ohne KI-Strategie und übergeordnetes Gesamtkonzept. Dies führt schnell zur Fragmentierung der verschiedenen Anwendungen und zu ineffizienten Prozessen. Unternehmen schöpfen dadurch ihre Effizienz- und Automatisierungspotenziale häufig nicht vollständig aus. Ein „Software Defined Manufacturing“ (SDM), sprich: eine Fertigung, bei der Software sämtliche Bearbeitungsschritte und Prozesse plant, steuert und – in der Regel KI-basiert – selbstlernend optimiert, rückt so in weite Ferne.
Eine zukunftsfähige KI-Strategie greift diese Herausforderungen auf und übernimmt dafür im besten Fall drei zentrale Aufgaben:

• Sie identifiziert die für das Unternehmen relevantesten Anwendungsgebiete anhand des maximalen Geschäftswertes.
• Sie definiert einheitliche Standards für alle Software- und Maschinensysteme und sorgt so für eine nahtlose Integration.
• Sie legt fest, wie die Mitarbeitenden durch Weiterbildungsinitiativen und Feedbackkanäle aktiv in den mit KI-Einführungen verbundenen Wandel einbezogen werden.

KI-Strategie: Plattform statt Einzellösung

Insbesondere bei generativen KI-Anwendungen ist dies möglich, indem Unternehmen statt auf isolierte GenAI-Lösungen auf standort- und abteilungsübergreifend einsetzbare, leicht anzupassende KI-Frameworks als Plattform setzen, die sich auf unterschiedliche Use- und Business-Cases individuell zuschneiden lassen.Auch für Industrieunternehmen sind solche Plattformen sinnvoll: GenAI wird zwar oft mit typischen Bürojobs oder kreativen Tätigkeiten assoziiert, spielt aber auch in der Fertigung und in fertigungsnahen Bereichen eine wichtige Rolle: So kann sie beispielsweise Werkerinnen und Werkern am Arbeitsplatz durch Co-Pilot-Funktionen helfen, Maschinen oder Software-Anwendungen zu bedienen oder für die Produktionsplanung anhand der erhobenen Kennzahlen proaktiv Verbesserungsvorschläge unterbreiten.

GenAI für die Mensch-Roboter-Kollaboration

Auch für die Mensch-Roboter-Kollaboration ist GenAI (perspektivisch) ein entscheidender Erfolgsfaktor: Schließlich ist hier eine enge Kommunikation zwischen Mitarbeitenden und Robotern unerlässlich.Unternehmen können solche Plattformen eigenständig entwickeln oder als Alternative auf bereits erhältliche Lösungen zurückgreifen, zum Beispiel IntelliCore von MHP. Als KI-Betriebssystem für Unternehmen vereint die Lösung generative KI-Plattformen und APIs, die standortübergreifende Kollaboration ermöglichen und die Maschinenanbindung erleichtern.

Viele Unternehmen planen ihre KI-Projekte vor allem punktuell, also ohne übergeordnetes Gesamtkonzept.

Optimale Interoperabilität 

Auf dem Weg zum Software Defined Manufacturing sind generative KI-Plattformen respektive ein KI-Betriebssystem wie ­IntelliCore zwar ein solides Fundament für eine zukunftsfeste Infrastruktur, allein sind sie oft aber nicht ausreichend.Gerade bei der intermaschinellen Kommunikation kommt es deshalb in der Praxis trotz einheitlicher Standards wie OPC UA immer wieder zu Komplikationen – denn noch immer folgen nicht alle Software- und Maschinenhersteller diesen Normvorgaben. Eine saubere Orchestrierung und ein Sofware Definded Manufacturing ist so aber nur schwer realisierbar. Die in der KI-Strategie definierten Standards schaffen hier Abhilfe und unterstützen damit Entscheiderinnen und Entscheider bei der Auswahl geeigneter Lösungen.Trotzdem können Unternehmen nicht immer alle in der Strategie vorgegebenen Standards einhalten – etwa, weil für bestimmte KI-Anwendungen Anbieter­monopole oder -oligopole bestehen, die diese nicht erfüllen. Hier schaffen Middleware-Lösungen wie integrate_it von MHP Abhilfe. Sie schaffen einheitliche Daten­räume und erweitern als „Dolmetscher“ die Interoperabilität zwischen heterogenen Systemen.

Viele KI-Projekte scheitern oder bleiben hinter den Erwartungen zurück, weil Unternehmen ihre Einführung an den Mitarbeitenden vorbeiplanen.

KI-Strategie: Der Mensch im Mittelpunkt

Viele KI-Projekte scheitern oder bleiben hinter den Erwartungen zurück, weil Unter­nehmen ihre Einführung an den Mitarbeitenden vorbeiplanen. Wichtig ist daher die aktive Beteiligung aller betroffenen Personen – getreu dem Motto: „AI4Human“.Denn: Zwar profitieren Unternehmen von KI-Einführungen am stärksten dort, wo die größten Hebel für Automatisierungen und Effizienzsteigerungen bestehen – und sollten diese daher anhand objektiver Daten auch evidenzbasiert bestimmen. Aber: Das Erfahrungswissen ihrer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen sollten sie dennoch nicht unterschätzen und datenbasierte Analysen stets mit deren Erfahrungen abgleichen. Möglich ist dies zum Beispiel durch Interviews oder Workshops mit den (künftigen) Key-Usern.Unternehmen, denen es gelingt, den Wandel sowohl datenbasiert als auch mitarbeiterzentriert zu gestalten, maximieren nicht nur ihre Effizienz, sondern fördern gleichzeitig das Vertrauen und die Akzeptanz in die neuen Systeme. Dafür ist neben der frühen Einbindung der Mitarbeitenden vor allem eine transparente Kommunikation gefragt.

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Intralogistik: Mehr Effizienz mit verzahnten Cloud-Lösungen 

KI als Wettbewerbsvorteil

Berücksichtigen Unternehmen diese Vorschläge, besitzen sie hervorragende Ausgangsbedingungen, um holistische KI-Ansätze erfolgreich zu implementieren – und schließlich die Fertigung in ein Software Defined Manufacturing zu überführen. Künftig könnte das angesichts zunehmender Wettbewerbsintensität auf vielen Märkten und steigendem Kostendruck zu einem zentralen Differenzierungsmerkmal werden. Dabei sind Unternehmen im Vorteil, die schon heute den Wandel systematisch angehen.