Das Beste aus der Produktion herausholen

3.000 Quadratmeter, mehrere Stockwerke, mit erneuerbarer Energie betrieben: Auch in Deutschland werden immer mehr Fabriken gebaut, um hochmoderne KI-Modelle und -Anwendungen für die Industrie zu entwickeln. Die Technologie soll langfristig eine konkurrenzfähige, automatisierte Fertigung hochkomplexer und individueller Produkte sicherstellen. Der Nutzen für die ökonomische Leistungsfähigkeit ist heute schon sichtbar. So zeigen Studien, dass sich das Produktivitätswachstum seit der Verbreitung von GenAI fast vervierfacht hat. Bis 2030 sind jahresdurchschnittlich schätzungsweise 0,9 Prozent, bis 2040 weitere 1,2 Prozent möglich. Durch Anwendungen wie persönliche KI-Assistenten, Chat- und Voicebots und KI-Agenten werden Prozesse abteilungs- und systemübergreifend effizienter, qualitativer und zukunftssicher.

Komplexität beherrschbar machen

In den meisten Fällen wird künstliche Intelligenz – konkret Maschine bzw. Deep Learning – eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren, dabei Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen, Szenarien zu planen und situationsbezogene Handlungsempfehlungen zu erhalten. Die Entscheidung bleibt beim Menschen. Zum Beispiel ob ein Produkt fehlerhaft ist, aussortiert oder verbessert werden muss. Diese Form der Qualitätskontrolle sorgt zum einen für Arbeitsentlastung und eine höhere Kundenzufriedenheit. Zum anderen ermöglicht sie auch minimale Stillstände, maximale Maschinenlaufzeiten und insgesamt eine höhere Wertschöpfung. Außerdem trägt sie zu einer nachhaltigen Produktion bei, indem der Ausschuss gesenkt und Material und Energie eingespart werden. Weitere Anwendungsszenarien sind unter anderem eine smarte Produktentwicklung und -anpassung, die vollständige Rückverfolgbarkeit der Wertschöpfungskette, die Überwachung von Maschinen und eine vorausschauende Wartung und Instandhaltung.

Für eine erfolgreiche KI-Implementierung ist ein zuverlässiger Zugriff auf operative und historische Daten über eine moderne Unternehmensdatenplattform erforderlich. Dafür muss die gesamte Produktion über Sensoren vernetzt sein, und es müssen Algorithmen entwickelt werden, die diese Daten in Informationen überführen. Dann können bestimmte Teilprozesse durch KI-gestützte Automatisierung mit minimalem menschlichem Eingriff gesteuert werden. Dies reicht von der Datenauswertung in Echtzeit, um eine neue Produktversion herzustellen, bis hin zur selbstständigen Weiterentwicklung des Produkts. Die Komplexität, aus zahlreichen Möglichkeiten die richtige beziehungsweise optimale Lösung zu finden, kann durch den Einsatz von KI zwar nicht unmittelbar verringert werden, aber sie wird beherrschbar.

Mitarbeitende mitnehmen

So positiv KI in der Produktion auch zu bewerten ist – letztendlich müssen sich auch die Mitarbeitenden an ein viel schnelleres Tempo des Wandels anpassen. Für sie ändern sich Berufe und Anforderungen an spezialisierte praktische Fähigkeiten, und es gibt ein neues Verständnis von guter Führung. Schulungen allein genügen nicht; die Mitarbeiter müssen dazu inspiriert werden, eine offene, innovative und kritische Denkweise gegenüber neuen Technologien anzunehmen.

Viele Unternehmen stoßen hier noch an Grenzen. Das Problem: Lange Zeit wurde die digitale Transformation als rein technologisches Projekt betrachtet. Eine Standardlösung, ein Management-Tool oder ein MES-System wurde einfach eingeführt. Theoretisch schien alles zu passen. Doch in der Realität waren die Ergebnisse oft enttäuschend. Warum? Weil der entscheidende Punkt außer Acht gelassen wurde: Eine Fabrik lässt sich nicht aus einem Rechenzentrum steuern. Die Transformation beginnt in der Produktion, indem diejenigen einbezogen werden, die sie tatsächlich betreiben.