KI in der Industrie: Auf dem Weg zur smarten Unternehmensführung

Befehle Programmieren vor vielen Servern

Künstliche Intelligenz – kaum ein Begriff fällt wohl öfter in Zusammenhang mit der Digitalisierung in der Industrie. Laut dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie ermöglichen KI-Anwendungen allein im produzierenden Gewerbe eine zusätzliche Bruttowertschöpfung von 30 Milliarden Euro bis 2023. Dennoch gibt es immer wieder Debatten darüber, wie der technologische Megatrend „Künstliche Intelligenz“ unseren Alltag und unsere Arbeitsprozesse verändert. Aber ist uns eigentlich bewusst, wie KI in der Industrie angewendet werden kann und welchen Nutzen dies für Industrieunternehmen haben kann?

Dieser Beitrag beleuchtet Vorteile von KI in der Industrie, Technologien sowie praxisnahe Beispiele aus dem produzierenden Gewerbe.

Definition Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI), auf Englisch Artificial Intelligence (AI) beschreibt einen Teilbereich der Informatik, der sich maßgeblich damit auseinandersetzt, menschliches Denken und Verhalten mit Computersystemen zu imitieren. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen Aufgaben wie logisches Denken, Lernen, Urteilen und Problemlösen zu übernehmen, die zuvor ausschließlich durch menschliche Intelligenz gelöst wurden.

Künstliche Intelligenz Anwendungsbereiche: Digitalisierung mit KI in der Industrie und darüber hinaus – an drei Beispielen

Automatisierte Analysen von Geschäftsdaten, Chatbots sowie Roboter und Drohnen sind nur einige von unzähligen Anwendungen, die durch den Einsatz von KI-Technologien möglich sind. Ob in der Fertigung, im Einkauf, der IT, im Marketing, Vertrieb oder der Kundenbetreuung, mit KI in der Industrie revolutionieren Industrieunternehmen ihre Arbeitsweise und Technologien. Bereits heute wendet mindestens jedes zehnte Industrieunternehmen die Technologien der künstlichen Intelligenz in der Produktion an.

Diagramm zur Nutzung von KI in der Fabrik.

KI in der Produktion

Moderne und intelligente Robotertechnik kommt in vielen Industrieunternehmen schon zum Einsatz. Fahrzeuge steuern selbstständig den Weg durch die Produktion. KI in der Industrie ermöglicht autonome Qualitätskontrollen und die Verbesserung von Maschinen. Insbesondere für die Produktion kundenspezifischer Produkte sind KI-Roboter aufgrund der eigenständigen Anpassung an neue Fertigungsanforderungen eine wichtige Stütze.

KI in der Logistik

Eine schon in vielen Betrieben implementierte Technologie stellen autonome Lieferketten und selbstfahrende Fahrzeuge oder Drohnen dar, die Waren selbstständig von A nach B transportieren. Darüber hinaus kommen immer häufiger Anwendungen zum Einsatz, die es ermöglichen, Mitarbeiter:innen Aufgaben zuzuteilen und Anweisungen in Bezug auf die auszuführende Tätigkeit zu geben. Auch die Planung von Transportrouten kann durch KI in der Logistik noch effizienter gestaltet werden, sodass Leerfahrten und ungenutzte Kapazitäten vermieden werden. 

Schalke 04 setzt auf d.velop als strategischen Partner bei der Implementierung von KI

Die papiergebundene Buchhaltung gehört schon lange der Vergangenheit an. Heute lassen sich Finanz- und Buchhaltungsdokumente mittels KI-Technologien ganz bequem digital strukturieren und verarbeiten. Dadurch kann zeitlicher und personeller Aufwand sowie die Fehleranfälligkeit reduziert werden. Diese Chance erkannte auch der Schalke 04 und implementierte in Zusammenarbeit mit der d.velop AG einen KI-gestützten Kontierungsprozess im Rechnungswesen. Dynamische KI-Modelle stellen Mitarbeiter:innen auf Basis von Beleginformationen verschiedene Kontierungsvorschläge bereit. Anhand dessen können Mitarbeiter:innen der Buchhaltung von Schalke 04 Eingangsrechnungen schneller und einfacher kontieren, prüfen, freigeben und buchen.

In einem produzierenden Gewerbe können aber auch viele andere Tätigkeiten mithilfe Künstlicher Intelligenz effizienter gestaltet werden. Häufig wird KI auch im Marketing für das Targeting sowie bei Reklamationsanfragen im Kundenservice durch standardisierte Antworten eingesetzt.

Welche Funktionsweisen und Technologien bietet KI in der Industrie? 

Unter dem Begriff Künstliche Intelligenz stehen verschiedene Teildisziplinen, wie zum Beispiel das Machine Learning, Deep Learning oder auch Natural Language Processing (NLP).

  • Machine Learning

Auf der Grundlage von Erfahrungen und Daten können Computer lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern – und das ohne menschliche Arbeitskraft. Durch mathematische Algorithmen können Computerprogramme eigenständig neue Daten verarbeiten, so lernen und selbstständig Entscheidungen fällen. Insbesondere bei Prognosen und Empfehlungssystemen innerhalb des Marketings von Industrieunternehmen findet Machine Learning seine Anwendung.

  • Deep Learning

Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung – all diese Anwendungen sind bereits fester Bestandteil unseres Lebens. Die Basis hierfür stellt das Deep Learning dar. Deep Learning ist eine Teildisziplin des Machine Learnings, mit dessen Hilfe Daten nicht nur automatisch erfasst, sondern auch analysiert und hinterfragt werden können. Auf der Grundlage tiefer, neuronaler Netze können große Datenmengen, wie Big Data, analysiert und nach Mustern und Modellen untersucht werden. 

  • Natural Language Processing

Wenn es darum geht, die natürliche Sprache des Menschen sowie Texte zu erfassen und verarbeiten, wird das sogenannte Natural Language Processing, kurz NLP angewendet. Auf Basis großer Datenmengen werden Muster analysiert, um eine Kommunikation zwischen Mensch und Computer herzustellen. So ermöglicht es dieser Ansatz, computerbasierte Systeme per Sprache zu steuern und diese so zu bedienen. Bereits heute können wir, Menschen mit Sprachdiensten wie Alexa oder Siri kommunizieren. Auch in der Industrie, insbesondere in der Finanzbuchhaltung kommt NLP zum Einsatz. So ermöglicht KI in der Industrie beispielsweise anhand erkennbarer Muster das selbstständige Auslesen von Rechnungsinformationen. 

Künstliche Intelligenz Vor- und Nachteile

Vorteile

  • Effizienzsteigerung und nachhaltigere Ressourcennutzung/-planung
  • Automatisierung von Geschäftsprozessen durch lernfähige Roboter
  • Kontinuierliche Verbesserungen der Produktion
  • Predictive Maintenance – Vorhersehbarkeit von Fehlern
  • Geringere Ausfallzeiten von Maschinen
  • Erhöhte Zeitersparnis
  • Geringere Kosten für beispielsweise Wartung und Entwicklung
  • Verbesserung der Produktqualität
  • Neue Geschäftsmodelle und Produkte
  • Kreative und wertschöpfende Tätigkeiten stehen im Vordergrund
  • Schaffen neuer Berufsbilder

Nachteile

  • Hohe Investitionskosten
  • Erhöhte Anforderungen an Cybersicherheit und Datenschutz
  • Hürde: Fachkräftemangel
  • Höhere Kosten für Aus- und Weiterbildung von Mitarbeiter:innen
  • Geringe Akzeptanz von Mitarbeiter:innen

Jetzt den ersten Schritt wagen

KI in der Industrie bietet jedoch weitaus mehr Möglichkeiten, die von vielen Industrieunternehmen bisher eher selten genutzt werden. Hier geht es zum Beispiel um die Entwicklung von neuen Produkten oder auch um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Vorauswahl von Bewerbungsprozessen. Die Stärken sind fast grenzenlos. Erfahre im Webinar mit der WIRTHWEIN AG mehr darüber, wie das Familienunternehmen mit seiner Digitalisierungsstrategie Potenziale bereits effizient nutzt.

Nutze die Chancen durch KI in der Industrie und behaupte Dich im internationalen Wettbewerb gegenüber Deinen Konkurrenten. Künstliche Intelligenz ist nicht die Zukunft, sondern bereits das Hier und Jetzt! 

Ganzheitliche Digitalisierung in der Industrie – so digitalisiert die WIRTHWEIN AG ihre Geschäftsprozesse

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Quellen:

DFKI

SAP

Mindsquare

produktion.de

Bitkom