gesponsertKI & Automatisierung Was Automatisierung und KI wirklich für die Fertigung bedeuten 

Für viele Führungskräfte beginnt der Einstieg in die Automatisierung mit der Bewältigung einzelner Aufgaben. Eine Studie von Zebra und Oxford Economics zeigt, dass dieser Schritt als entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit angesehen wird.

Von einfachen Schritten zum großen Ganzen

Dies ist die Basis der Automatisierung: der Einsatz einer Maschine oder Software, um eine einzelne, sich wiederholende Aufgabe schnell, konsistent und präzise zu erledigen. Denken Sie an einen Roboterarm in einer Produktionslinie oder an eine Software, die Rechnungen automatisch verarbeitet. Ein Schritt weiter geht die Workflow-Automatisierung. Hier werden mehrere automatisierte Aufgaben miteinander verbunden, um einen gesamten Prozess reibungslos zu gestalten. Dadurch entfallen umständliche manuelle Dateneingaben, die Prozesse verlangsamen und Fehler verursachen. Das Ergebnis ist ein wesentlich flüssigerer Betriebsablauf. Trotz ihrer unterschiedlichen Reichweite haben beide Ansätze eines gemeinsam: Sie basieren auf der Befolgung strenger Regeln. Sie sind Experten im Umgang mit dem Erwarteten, können aber nicht mit Unsicherheiten umgehen oder aus Erfahrungen lernen.

Von der Vorhersage der Zukunft zum Verständnis der Gegenwart

KI ist nicht eine einzelne Sache, sondern eine Reihe von Fähigkeiten, die es Systemen ermöglichen, zu lernen, zu denken und sich anzupassen. Für die meisten in der Fertigungsindustrie ist KI heute ein Werkzeug für fortgeschrittene Analysen. Dies ist die praktische Seite des maschinellen Lernens, das eingesetzt wird, um riesige Datenmengen zu durchsuchen und Vorhersagen zu treffen. Unternehmen nutzen es, um ihre Lagerbestände besser zu verwalten, den Wartungsbedarf von Maschinen vorherzusagen und die Qualität ihrer Produkte zu verbessern. Diese Art von KI automatisiert die aufwendige Datenanalyse, um Menschen dabei zu helfen, klügere Entscheidungen zu treffen. Obwohl sie brillant darin ist, Zusammenhänge zu erkennen, versteht sie nicht wirklich, warum diese bestehen.

Intelligenz an die vorderste Front bringen mit Physical AI

Eine fortschrittlichere Art von KI befasst sich mit adaptivem Lernen und der Interaktion mit der realen Welt: Physical AI (physische KI). Mithilfe von Deep Learning kann sie die komplexe physische Realität einer Fabrikhalle verstehen, indem sie 2D- und 3D-Bilder von Sensoren interpretiert. Entscheidend ist, dass Physical AI gerätebasiert ist. Anstatt sich auf eine entfernte Cloud zu verlassen, sind diese leistungsstarken KI-Modelle direkt in Edge-Geräte integriert. Dies ist ein Kernbestandteil von Zebras Go-To-Market-Strategie mit Initiativen wie Frontline AI, die diese Edge-KI-Fähigkeit auf die Geräte bringt, die Mitarbeiter täglich nutzen. Wenn eine lernfähige, gerätebasierte KI in eine Bildverarbeitungskamera integriert wird, versteht sie lokale Ereignisse und lernt, subtile Muster zu finden, für deren Suche sie nie programmiert wurde. Da diese Intelligenz auf dem Gerät selbst vorhanden ist, stärkt sie direkt den menschlichen Mitarbeiter. Ein Arbeiter, der ein Bauteil mit einem mobilen Computer von Zebra wie der TC501- oder TC701-Serie scannt, erhält sofort KI-gestützte Anweisungen direkt auf seinem Gerät. Es gibt keine Cloud-Latenz und keinen Betriebsstillstand, wenn die Netzwerkverbindung abbricht. Der Fokus verlagert sich auf die Frage: „Was können wir genau jetzt lernen und umsetzen, um den Prozess zu verbessern?“

Von Worten zu einem echten Vorteil

Die Bedeutungen von „Automatisierung“ und „KI“ haben sich weiterentwickelt. Führungskräfte sollten ein tieferes Wissen über ihre Anwendungsbereiche anstreben, von der Workflow-Automatisierung bis hin zum gerätebasierten Deep Learning wie der Physical AI. Dieses Verständnis befähigt Entscheidungsträger, das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen und so einen echten Vorteil für ihr Unternehmen zu schaffen.