KI jenseits des Buzzword-Bingos

Wie künstliche Intelligenz in alltägliche Anwendungen der Smart Factory Einzug hält und einen echten Geschäftswert liefert

Die Diskussionen über vielversprechende Anwendungen von KI in der Operations sind von Extremen geprägt. Auf der einen Seite wird über hochentwickelte Optimierungsanwendungen diskutiert, z. B. im Bereich komplexer Bedarfsprognosen und Predictive Maintenance. Mit Blick auf die Realität der meisten Industrieunternehmen und die Verfügbarkeit vertrauenswürdiger Daten sind diese Anwendungen aber nur von begrenzter Relevanz.
Auf der anderen Seite der Diskussion überschwemmen inflationär gebrauchte Marketing-Slogans den Markt, die KI in fast jeder Software verkünden. Ein Blick hinter die Kulissen zeigt, dass das, was von außen als KI angepriesen wird, oft nicht mehr als einfache Wenn-Bedingungen sind.
Aus der Sicht des Anwenders sind beide Extreme nicht hilfreich, da sie sich nicht darauf konzentrieren, einen echten Nutzen in Form von Performance-Steigerungen im Alltag der Operations zu liefern. Die Vorhersage künftiger Vorteile von KI in der Smart Factory gleicht daher oft dem Blick in eine Glaskugel. Dennoch gibt es gute Möglichkeiten, solidere Vorhersagen darüber zu treffen, wie KI in Zukunft einen echten Nutzen für die Operations bringen wird. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, einen Blick auf Bereiche zu werfen, die im Vergleich zur Operations kürzere Innovationszyklen aufweisen.

Nutzen von KI in der Softwareentwicklung

Die Software-Entwicklung hat KI-Anwendungen schnell adaptiert. KI in Form von so genannten AI-Co-Pilots unterstützen Entwickler heute schon bei der Erfüllung ihrer täglichen Aufgaben. Dies ist auf drei wesentliche Vorteile zurückzuführen:

1. Gesteigerte Produktivität: AI-Co-Pilots können sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben wie die Codegenerierung, das Debugging, die Unterstützung bei der Fehlersuche und sogar das Schreiben von Dokumentation automatisieren. Durch die Übernahme dieser Aufgaben können sich Entwickler mehr auf die kreativen und anspruchsvollen Problemlösungsaspekte der Softwareentwicklung konzentrieren, was die Gesamtproduktivität erhöht.
2. Verbesserte Code-Qualität: KI-Tools können Code in Echtzeit analysieren, potenzielle Fehler identifizieren, Verbesserungen vorschlagen und die Einhaltung von Best Practices und Codierungsstandards sicherstellen. Durch die Bereitstellung intelligenter Vorschläge und die frühzeitige Erkennung von Fehlern im Entwicklungsprozess tragen die AI-Co-Pilots zu einer höheren Codequalität bei und verringern die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler in dem Code gelangen.
3. Wissenserweiterung und Lernen: AI-Co-Pilots enthalten oft Modelle für maschinelles Lernen, die auf großen Mengen von Code-Repositories und Entwicklerinteraktionen trainiert wurden. So können sie aus Mustern im Code und im Verhalten der Entwickler lernen und ihre Vorschläge und Hilfestellungen im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern. Entwickler können diese Tools nutzen, um neue Programmiertechniken zu erlernen, unbekannte Bibliotheken zu erkunden und sich über die neuesten Praktiken in der Softwareentwicklung zu informieren.

Insgesamt fungieren AI-Co-Pilots als intelligente Assistenten, welche die Entwicklungsabläufe rationalisieren, die Codequalität verbessern und es den Entwicklern ermöglichen, ihre Arbeit effizienter und effektiver zu gestalten.

AI-Co-Pilots in der Smart Factory beginnen, echten Nutzen zu liefern

Während AI-Co-Pilots in der Softwareentwicklung bereits zum Alltagsgeschäft gehören, etablieren sie sich in der Smart Factory, z. B. als neue Funktionalität in modernen Manufacturing Execution Systems (MES) oder Low-Code-Frameworks erst langsam. Doch obwohl die Funktionalität noch nicht auf dem Niveau ihrer Counterparts in der Softwareentwicklung ist, kann man bereits erahnen, welche Vorteile für die Smart Factory entstehen können.

AI-Co-Pilots in der Smart Factory konzentrieren sich auf die Unterstützung der Mitarbeiter, indem sie Vorteile in den folgenden Dimensionen bieten:

1. Deutlich verbesserte Benutzererfahrung: AI-Co-Pilots verbessern das Benutzererlebnis durch intuitive Schnittstellen und Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Benutzer können per Sprache oder Text mit MES-Systemen interagieren und um Unterstützung bei bestimmten Aufgaben bitten, z. B. bei der Abfrage des Produktionsstatus, bei der Erstellung von Ad-hoc-Leistungsanalysen oder bei der Erstellung kundenspezifischer Berichte. Dies führt zu kürzeren Schulungszeiten und erleichtert auch technisch nicht versierten Anwendern die Interaktion mit komplexen Systemen.
2. Verbesserte Einblicke in die Entscheidungsfindung: AI-Co-Pilots können große Mengen an Fertigungsdaten (z. B. Auftragsdaten, Maschinenleistung, Lagerbestände) verarbeiten und bieten überlegene Fähigkeiten für ihre aufschlussreiche Visualisierung, einschließlich tiefer Drilldowns. Dadurch wird die Entscheidungsfindung durch schnellere und präzisere Analysen als je zuvor unterstützt, was zu einer effektiveren Ursachenerkennung und einem sofortigen Abweichungsmanagement führt.
3. Insgesamt verbesserte Leistung: Durch die wachsende Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, um aufschlussreiche Daten zu generieren, sowie durch die Möglichkeit, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, werden alle Beteiligten in der Produktion - vom Vorarbeiter bis zum Produktionsleiter - in die Lage versetzt, Ressourcen effizienter zu nutzen, die Qualität der produzierten Waren zu steigern und eine höhere Termintreue gegenüber dem Kunden zu gewährleisten. Dies garantiert nicht nur eine insgesamt verbesserte betriebliche Leistung, sondern auch höhere Gewinnspannen und finanzielle Ergebnisse.

Obwohl dies bereits sehr vielversprechend klingt, müssen wir uns darüber im Klaren sein, dass wir noch ganz am Anfang der KI in der Smart Factory stehen. Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von AI-Co-Pilots besteht also darin, sich frühzeitig mit dieser Technologie vertraut zu machen und Zeit zu haben, sie vorzubereiten und zu beherrschen.

Voraussetzungen für die Nutzung der Vorteile von AI-Co-Pilots in Ihrem Unternehmen

Die Realität sieht so aus, dass die meisten Industrieunternehmen noch gar nicht mit KI im Betrieb in Berührung gekommen sind. Ganz zu schweigen davon, dass vielen Unternehmen noch die grundlegendsten Voraussetzungen fehlen, um in dieses Spiel einzusteigen. Lassen Sie uns daher einen Blick auf die wichtigsten Voraussetzungen werfen, um diese Technologie zu nutzen und von ihren Vorteilen zu profitieren:

1. Generierung vertrauenswürdiger Daten: In der Datenanalyse kennt jeder das Prinzip „shit in, shit out“, was bedeutet, dass ohne vertrauenswürdige Daten grundsätzlich keine aussagekräftigen Erkenntnisse gewonnen werden können. Und genau das gilt auch für die KI.
2. Voraussetzung Nr. 1 ist es, so viele und so präzise Daten wie möglich in das Backend zu generieren, einschließlich der gebuchten Zeiten und Materialien, des aktuellen Auftragsstatus, der Abweichungen, Fehlercodes, Ausfallgründe usw. Dies ist die solide Grundlage, auf der jede KI-Anwendung aufgebaut werden kann.
3. Die Wahl des richtigen Partners: Die Einrichtung eines soliden Daten-Backbones für die Live-Überwachung der Prozesse, die Produktionsdatenanalyse und das Reporting sowie die erweiterte Analyse mit KI-spezifischen Erkenntnissen ist kein Kinderspiel. Die Auswahl eines Partners, der nicht nur Buzzword-Bingo spielen kann, sondern auch über fundierte Kenntnisse in der Bereitstellung harter und zuverlässiger Funktionen verfügt, ist entscheidend.
4. Menschen und Organisationen online bringen: Obwohl ChatGPT in den Medien präsent ist, ist die sinnvolle Interaktion mit KI-Funktionen für viele Menschen, insbesondere für die ältere Generation, immer noch ein Buch mit sieben Siegeln. Auf persönlicher Ebene wird die Fähigkeit, sinnvolle Anfragen zu formulieren und eine gezielte Eingabeaufforderung zu erstellen, zu einer Schlüsselqualifikation für Entscheidungsträger im Betrieb. Um sich an dieses neue Interaktionsparadigma zu gewöhnen und sein volles Potenzial auszuschöpfen, sind Schulungen für die Verantwortlichen unerlässlich. Auf organisatorischer Ebene muss die hierarchische Entscheidungsfindung an dieses völlig neue Geschwindigkeitsniveau angepasst werden, da es nicht mehr an den Erkenntnissen mangelt. In dieser neuen Welt wird es um die Bereitschaft gehen, Verantwortung zu übernehmen, und um die Befähigung, schnell Entscheidungen zu treffen.

Der Weg der KI in die Smart Factory

Mit Blick auf die oben genannten Fakten schleicht sich die KI in die Smart Factory ein, indem sie Mitarbeiter mit kognitiver Augmentation unterstützt. Im Einzelnen geht es dabei erstens um die Verarbeitung größerer Informationsmengen in kürzerer Zeit. Zweitens geht es darum, eine bessere Entscheidungsfindung auf der Grundlage präziserer und spezifischerer Erkenntnisse zu ermöglichen. Dies wird zu höherer Produktivität, besserer industrieller Performance und - auf Unternehmensebene - zu einem optimierten finanziellen Ergebnis führen.

Um sich auf diese Zukunft vorzubereiten, ist es empfehlenswert, einige Hausaufgaben in Bezug auf die verfügbaren Daten zu machen, einen Partner für diesen technologischen Wandel sorgfältig auszuwählen und die Menschen, einschließlich der gesamten Organisation, auf diesen kommenden Wandel vorzubereiten. Wie Darwin sagte, geht es nicht um das Überleben des Stärkeren, sondern um das Überleben des Stärkeren, desjenigen, der sich am besten an die Veränderungen in seinem Biotop anpassen kann.