Potenzial von Künstlicher Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz ermöglicht zum Beispiel eine selbstlernende Steuerung und vorausschauende Überwachung von Fertigungsprozessen. Sie eröffnet völlig neue Möglichkeiten für eine zukunftssichere, anpassungsfähige und ressourcenschonende Produktion. Unternehmen, die frühzeitig in den Einsatz von KI investieren, können sich entscheidende Vorteile sichern. Neben einer höheren Effizienz und geringeren Produktionskosten profitieren sie von einem klaren Wettbewerbsvorteil. Sie können besser auf dynamische Marktveränderungen zu reagieren, innovative Geschäftsmodelle auf Basis datengetriebener Entscheidungen entwickeln und ihre Wertschöpfung nachhaltig steigern.

Ein gezielter und strategischer Einsatz von KI kann dazu beitragen, industrielle Produktionsprozesse in vielerlei Hinsicht zu optimieren. Moderne Algorithmen analysieren in Echtzeit riesige Datenmengen, erkennen Muster, treffen präzise Vorhersagen und ermöglichen dadurch eine proaktive Steuerung der Produktion. Maschinen sind nicht nur in der Lage, Fehler frühzeitig zu erkennen, sondern auch eigenständig Korrekturmassnahmen einzuleiten. Dies führt nicht nur zu einer deutlichen Steigerung der Produktqualität, sondern reduziert gleichzeitig den Arbeitsaufwand für Fachkräfte, sorgt für eine bessere Ressourcennutzung und ist langfristig mit erheblichen wirtschaftlichen Vorteilen verbunden.

Besonders im Zusammenhang mit dem Trend zur hochgradig individualisierten Fertigung, der Mass Customization, spielt KI eine entscheidende Rolle. Selbstlernende Algorithmen und intelligente Produktionsnetzwerke ermöglichen eine dynamische Anpassung von Fertigungsprozessen an veränderte Bedingungen und Kundenanforderungen. Damit wird es möglich, massgeschneiderte Produkte mit der Effizienz einer Serienproduktion herzustellen und gleichzeitig Produktionskosten zu senken.

Künstliche Intelligenz lässt sich grundsätzlich in starke und schwache KI unterteilen. Während eine starke KI als langfristige Vision betrachtet wird, die sich durch menschenähnliches Denkvermögen und eigenständige Problemlösungsfähigkeiten auszeichnet, handelt es sich bei schwacher KI um spezialisierte Systeme, die auf konkrete Aufgaben optimiert sind. Dazu zählen beispielsweise Machine Learning, Computer Vision oder natürliche Spracherkennung (NLP), die bereits heute in vielen Industriebereichen zum Einsatz kommen. Der aktuelle technologische Fokus liegt ausschliesslich auf schwacher KI. Eine starke KI, die eigenständig denken und handeln könnte, bleibt bislang hypothetischer Natur. 

Obwohl zahlreiche Forschungsprojekte darauf abzielen, leistungsfähigere KI-Modelle zu entwickeln, existieren derzeit keine realen Anwendungen für eine starke KI. Experten gehen davon aus, dass solche Systeme frühestens gegen Ende des 21. oder Anfang des 22. Jahrhunderts realisierbar sein könnten. Bis dahin bleibt die Weiterentwicklung spezialisierter KI-Methoden der zentrale Treiber der technologischen Entwicklung. [1]

Ein Blick auf die industrielle Praxis zeigt, dass der Einsatz von KI in Unternehmen noch begrenzt ist. Eine Studie der ETH Zürich unter der Leitung von Prof. Torbjörn Netland zur Nutzung von KI in der Schweizer Tech-Branche ergab, dass bislang nur wenige Unternehmen KI-Technologien tatsächlich effektiv und gewinnbringend einsetzen. Allerdings planen viele Firmen ihre Investitionen in diesem Bereich in den kommenden drei Jahren erheblich auszubauen, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Trotz des enormen Potenzials gibt es weiterhin eine gewisse Zurückhaltung gegenüber KI, insbesondere aufgrund von Unsicherheiten hinsichtlich der technologischen Weiterentwicklung, der wirtschaftlichen Rentabilität und regulatorischer Rahmenbedingungen. Ein weiteres zentrales Hemmnis ist der anhaltende Fachkräftemangel. Die Entwicklung, Implementierung und Wartung leistungsfähiger KI-Systeme erfordert hochqualifiziertes Personal, das auf dem Arbeitsmarkt aktuell nur schwer zu finden ist. Dies stellt für viele Unternehmen eine grosse Herausforderung dar, die den flächendeckenden Einsatz von KI bremst. [2]

In der Fertigung zeigt KI den grössten Nutzen in der Qualitätssicherung. Computer-Vision-Systeme ermöglichen eine automatisierte Fehlererkennung, wodurch Produktionsfehler frühzeitig identifiziert werden. Das verbessert nicht nur die Fehleraufdeckung, sondern reduziert auch Ausschuss und Rückläufer, und spart somit Kosten ein. Laut Gartner [4] ist diese Technologie bereits ausgereift genug, um breitflächig in der Industrie eingesetzt zu werden.

Auch im Bereich der Prozessautomatisierung gibt es interessante Möglichkeiten. In administrativen Abläufen kann KI, insbesondere Deep Learning, Prozesse effizienter gestalten. Anwendungsfälle reichen von der Anomalie-Erkennung über die Datenauswertung bis hin zur automatisierten Datenpflege.

Aber trotz aller Chancen gibt es auch Hürden, die den Einsatz von KI ausbremsen. Eine der grössten Herausforderungen ist die Datenqualität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden, und hier liegt oft das Problem. Nicht die Datenerhebung selbst ist das Hauptproblem, sondern die richtige Strukturierung und Aufbereitung der Daten. Dafür fehlt es an Fachpersonal, welches in der Lage ist, komplexe Datenstrukturen zu verstehen und gezielt nutzbar zu machen.

Zudem steckt das Thema Data Governance noch in den Kinderschuhen. Klare Standards und Richtlinien zur Verwaltung und Sicherstellung der Datenqualität fehlen aktuell noch weitgehend. Dies erschwert eine langfristige und nachhaltige Implementierung von KI erheblich.

Und dann gibt es noch den menschlichen Faktor. Die beste KI nützt wenig, wenn die Unternehmenskultur nicht mitzieht. Eine datengetriebene Denkweise muss sich im Unternehmen erst etablieren, denn nur wenn alle Mitarbeitenden den Wert von Daten verstehen und aktiv zu deren Qualität beitragen kann KI ihr volles Potenzial entfalten.

Die Analyse macht deutlich, dass Künstliche Intelligenz längst kein Zukunftsthema mehr ist, sondern bereits heute wertvolle Einsatzmöglichkeiten bietet. Besonders in den Bereichen Computer Vision und Prozessautomatisierung zeigt sich ihr Potenzial. So kann Deep Learning helfen, komplexe Unternehmensdaten effizient zu analysieren, während Robotic Process Automation repetitive, zeitaufwendige Aufgaben übernimmt und damit Mitarbeitende entlastet. Unternehmen sollten daher gezielt prüfen, welche Tätigkeiten sich für die Automatisierung eignen und wie KI-Technologien sinnvoll integriert werden können, um die Belegschaft bei wertschöpfenden Aufgaben zu unterstützen und entlasten.

Welche KI-Technologien sind 2025 entscheidend?

Quellen

 

Weiterbildung: CAS Digital Industry

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