Künstliche Intelligenz (KI) hat sich heute als ein äußerst effizientes Werkzeug zur Optimierung von Industrieprozessen etabliert. Die industrielle KI ermöglicht es heute, aus Daten ein Vorhersagemodell zu erstellen.
In einem Industriebetrieb werden jedoch täglich Milliarden von Daten produziert, daher ist dies der ideale Ort, um Modelle zu entwickeln und das Ergebnis der Produktion vorherzusagen.
Ein technologisches Versprechen, das verführt...
Das Bild einer autonomen Fabrik, die von einer fehlerfreien künstlichen Intelligenz orchestriert wird, treibt weiterhin den Innovationsdiskurs an.
Die industrielle Realität kann jedoch anders aussehen: Eine sehr hohe Anzahl von Referenzen, Messungen, die nicht immer die tatsächliche Entwicklung der Einflussfaktoren offenbaren, führen dazu, dass der Einsatz von KI zur Steuerung von Prozessen nicht immer schlüssig ist.
Was KI (bereits) kann
Die Einführung von KI bedeutet, dass man sich zunächst auf die Bereiche konzentriert, die man bereits beherrscht. Künstliche Intelligenz ist heute hervorragend geeignet, um bestimmte Prozesse zu steuern. Sie kann z. B. die Parameter einer Werkzeugmaschine optimieren oder visuelle Fehler an Werkstücken erkennen.
Entgegen der landläufigen Meinung reicht es nicht aus, überall Sensoren zu haben. Die Vollständigkeit der industriellen Messungen bleibt eine Fata Morgana: Einige entscheidende Variablen, wie die Sauberkeit eines Raumes, werden nicht erfasst. Die KI kann nur lernen, was man ihr zeigt. Und ohne zuverlässige Daten kann die KI weder lernen noch effektiv steuern.
...und was sie immer noch nicht kann
Eine weitere große Herausforderung ist die Vielfalt der Referenzen. In einem Betrieb, der Hunderte von Artikeln herstellt, werden so viele KI-Modelle benötigt wie es Produkte gibt. Die Herausforderung besteht darin, aus einer sehr geringen Datenmenge schnell ein Modell zu erstellen. Heute gibt es nur wenige Bereiche, in denen dies gelingt, mit der bemerkenswerten Ausnahme der maschinellen Bearbeitung dank der Daten aus CAD und CAM. In anderen Bereichen wie der industriellen Bildverarbeitung oder der vorausschauenden Wartung sind die Fortschritte zwar real, aber unvollständig, da man immer noch hundert Teile benötigt, um ein Modell zu erstellen.
Die Einführung von KI in der Industrie bedeutet also, bereits in der Entwurfsphase an die Skalierung zu denken. Die ersten Ergebnisse können zwar bei einigen wenigen Referenzen erfolgreich sein, aber es kann schwierig sein, diese Ergebnisse auf die gesamte Produktion zu übertragen.
Zeit für Einsicht, nicht für Euphorie
Die KI hat ein enormes Potenzial. Wenn sie erfolgreich eingesetzt wird, sind die Ergebnisse beeindruckend. Die Herausforderung besteht darin, KI dort zu integrieren, wo sie messbare und operative Auswirkungen hat. Alles testen zu wollen, führt zum Scheitern, da es unmöglich sein wird, zu skalieren und eine echte Investitionsrendite zu erzielen.
Eine geduldige Revolution
Industrielle KI ist ein mächtiges Werkzeug, das Gründlichkeit, Unterscheidungsvermögen und Methoden erfordert. Die Haltung der Unternehmen muss klar sein: eine Strategie festlegen. Die Revolution der industriellen KI ist in vollem Gange. Sie wird weder wie ein Science-Fiction-Film noch wie ein hektisches Wettrüsten aussehen. Sie wird ein geduldiger, präziser und kontrollierter Übergang sein.
🗞️ Artikel veröffentlicht in MSM - November 2025
🖋️ Redaktion von Véronique Albet - Comcordance
📸 Foto Studio LeMesle
