5 Minuten mit PwC zu KI und Big Data in der Fertigung

Manufacturing Global sprach mit Kaveh Vessali, PwC Middle East Partner (Digital, Data &AI) zur Anwendung von KI und Big Data in der Fertigung

Können Sie bitte definieren, was künstliche Intelligenz und was Big Data ist?

KI ist die Fähigkeit einer Maschine, ihre Umgebung wahrzunehmen und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, und es ist ein ganzes Feld verschiedener Technologien, Techniken und Anwendungen.

Big Data ist eine Sammlung von Werkzeugen und Fähigkeiten, um mit extrem großen Datensätzen zu arbeiten und diese zu verarbeiten.

Wie arbeiten KI und Big Data zusammen?

Big Data ist nur einer der Faktoren, die KI ermöglichen, obwohl sie angesichts steigender Datenmengen einer der wichtigsten ist 

Wie kann dies auf eine Produktionsumgebung angewendet werden?

Im Großen und Ganzen gibt es viele Vorteile der KI und der Nutzung von Daten, darunter die Reduzierung von Kosten, die Minimierung menschlicher Fehler und die Steigerung von Produktivität und Effizienz. Das Wichtigste, das Sie berücksichtigen sollten, ist jede Einstellung – für den Einsatz einer beliebigen Technologie – was ist das Problem, das Sie zu lösen versuchen? Sei es nur die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben oder die Neuerfindung der Arbeit in Fabriken, indem Menschen und Maschinen zusammenarbeiten, um bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Warum sollten Hersteller KI und Big Data verwenden, wenn sie intelligente Fertigungsfunktionen einführen, was ist der Wert für Hersteller?

Eine Ansicht sind wiederum die wirtschaftlichen Vorteile der KI, die sich in der Fertigung aus folgenden Gründen ergeben: 

1. Produktivitätsgewinne durch die Automatisierung von Prozessen und die Erweiterung der Arbeit bestehender Arbeitskräfte durch verschiedene Anwendungen von KI-Technologien.

2. Erhöhte Verbrauchernachfrage aufgrund der gestiegenen Fähigkeit, hergestellte Produkte zu personalisieren und maßzuschneidern, zusammen mit qualitativ hochwertigeren digitalen und KI-erweiterten Produkten und Dienstleistungen.

Das verarbeitende Gewerbe (und die Bauindustrie) sind von Natur aus kapitalintensiv, und in unserem Bericht „The potential impact of AI in the Middle East“ aus dem Jahr 2018 schätzten wir, dass die Einführung von KI-Anwendungen den Beitrag der Sektoren zum BIP-Wachstum um mehr als erhöhen könnte 12,4 % bis 2030. 

Wie können KI und Big Data Herstellern helfen, sich in der Industrie 4.0-Revolution weiterzuentwickeln? Was ist mit denen, die sich bereits mit Industrie 5.0 beschäftigen?

Es geht wirklich um die Investition, die Sie jetzt tätigen, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen.

Wir sehen normalerweise zwei allgemeine Strategien oder Ansätze für die Einführung von KI. Es gibt Dinge, die wir sofort tun können, ohne auf Big Data zurückzugreifen – nämlich Technologien zu übernehmen, die wir als Sensorik bezeichnen, beispielsweise solche, die Computer Vision beinhalten. Es gibt viele Anwendungsfälle, in denen diese sofort in der Fertigung eingesetzt werden können, beispielsweise zur automatischen Fehlererkennung. Es gibt jedoch einen längerfristigen Spielraum, der Investitionen in Daten erfordert – die Einrichtung der richtigen Erfassungsmechanismen, Speicherung, Datenverwaltung, Big-Data-Fähigkeiten usw. –, um immer wertvollere Anwendungsfälle für maschinelles Lernen zu entwickeln. Dies ist absolut notwendig für einen langfristigen Adoptionserfolg.

Was ist die beste Strategie für Unternehmen, die den Wert von KI und Big Data in der Fertigung realisieren möchten?

KI und Big Data sind nur ein Teil einer erfolgreichen Smart Factory. Die Organisationen, die bei der Einführung von KI führend sind, sind diejenigen, die bereits die größten Fortschritte bei der Digitalisierung von Kerngeschäftsprozessen gemacht haben. Um bei der Nutzung von KI-Lösungen in großem Maßstab voranzukommen, müssen eine Reihe von Technologieinvestitionen und organisatorischen Entscheidungen getroffen werden, darunter: 

1. Die Digitalisierung von Prozessen führt letztendlich zu einer verbesserten Fähigkeit, Daten zu generieren, und in der Fertigungsumgebung – mit vielen 100 Sensoren, die Tausende von Messungen in Echtzeit generieren, ist das Ergebnis Big Data. Daten sind der Schlüssel zum Aufbau von KI, daher sind zuverlässige und genaue Datenerfassung, -verwaltung und -steuerung von entscheidender Bedeutung. Die Produktionslinie und die Fabriken spielen eine entscheidende und direkte Rolle im Datenerfassungsprozess.

2. KI-Strategie, sowohl lang- als auch kurzfristig, beginnt mit den Anwendungsfällen, den Geschäftsanwendungen. Hersteller müssen sich fragen, wo sie KI einsetzen möchten, und diese Anwendungsfälle zusammentragen und Projekte basierend auf einem Gleichgewicht zwischen erwarteten Auswirkungen und Komplexität der Implementierung priorisieren.

Neben Technologie und Geschäftsprozessen stehen natürlich auch die Menschen im Mittelpunkt jeder erfolgreichen Technologieeinführung. KI-Teams müssen nicht nur aus Datenwissenschaftlern, sondern auch Dateningenieuren und Lösungsarchitekten bestehen, um ihre Arbeit zu ermöglichen, Datenverwaltern, um Genauigkeit zu gewährleisten, und zunehmend sogenannten „Analytics/AI-Übersetzern“, die in der Lage sind, mit Führungskräften und Technologieexperten zu kommunizieren . Kultur ist ebenfalls ein Schlüsselfaktor, und Hersteller müssen eine daten- und KI-gesteuerte Kultur ermöglichen und Vertrauen in Daten und Algorithmen aufbauen, indem sie ihre Belegschaft über KI und ihre Fähigkeiten aufklären, wie sie am besten Werte erzielen können. Es sind natürlich nicht nur die positiven Aspekte, sondern auch die Risiken und Einschränkungen, da diese, wenn sie ohne festgelegte Erwartungen auftreten, die Investitionsbereitschaft erheblich beeinträchtigen können.

Was sind die Herausforderungen bei der Einführung von KI und Big Data in der Fertigung?

hat gezeigt, dass eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI die Unsicherheit in Bezug auf den Return on Investment (ROI) ist. Wie ich bereits sagte, sind erhebliche Investitionen erforderlich, damit eine langfristige Daten- und KI-Strategie erfolgreich ist, und die Erwartungen, um greifbare Renditen zu sehen, müssen realistisch gesetzt werden.

Viele Unternehmen haben auch mit der Datenseite zu kämpfen:das Sammeln und Bereitstellen der Daten, die ein KI-System zum Betrieb benötigt, und das Sicherstellen, dass sie korrekt sind. Auch dies spricht für die größeren Investitionen, die in die Digitalisierung erforderlich sind.

Einige der größten Herausforderungen für Fertigungsunternehmen bei der Implementierung von KI in großem Umfang aus unserer Forschung sind:  

• 40 % → Technologien nicht ausgereift  
• 40 % → Der Belegschaft mangelt es an Fähigkeiten zur Implementierung und Verwaltung von KI  
• 36 % → Kapitalrendite nicht sicher  
• 33 % → Daten sind noch nicht ausgereift 
• 32 % → Mangel an Transparenz und Vertrauen  
• 24 % → Betriebsräte und Gewerkschaften  
• 22 % → Regulatorische Hürden in Heimat- und wichtigen Märkten  

Ein Element, das hier hervorgehoben wird, insbesondere in Bezug auf mangelndes Vertrauen und Gewerkschaften, ist, dass KI in den Medien typischerweise falsch dargestellt wird, als würde sie Arbeitnehmer „ersetzen“ und Arbeitsplätze einnehmen. Ja, es gibt Effizienzgewinne durch Automatisierung, wie seit der ersten industriellen Revolution. Aber wir glauben, dass Daten und KI am wertvollsten sind, wenn sie dazu verwendet werden, die Mitarbeiter zu erweitern, ihre Fähigkeiten und die hergestellten Produkte zu verbessern.

Eine weitere Herausforderung, die wir allmählich aufkommen sehen, sind Cyberangriffe, die zunehmend auf vernetzte Geräte und Maschinen in intelligenten Fabriken abzielen. PwC veranstaltete kürzlich in Zusammenarbeit mit der National Association of Manufacturers in den USA und Microsoft einen Webcast, um dies zu diskutieren.

Was sind die aktuellen Trends in KI und Big Data in der Fertigung?

• Wir sehen Unternehmen, die sich etwas stärker darauf konzentrieren, KI-Lösungen zu Kernproduktionsprozessen wie Engineering, Montage und Qualitätsprüfung hinzuzufügen 
• Sicherheit ist von großer Bedeutung, da Techniken, die in Protokolleinhaltungsfähigkeiten eingesetzt werden (z. B. das Einhalten eines Sicherheitsabstands zu bestimmten Maschinen), in mehr alltäglichen Szenarien für die Einhaltung des COVID-19-Protokolls eingesetzt werden 
• Es besteht ein erhebliches Interesse an vorausschauender Wartung für große Maschinen, die an Herstellungsprozessen beteiligt sind, sowie an der Optimierung der Lieferkette

Was wird Ihrer Meinung nach in den nächsten 12 bis 18 Monaten in der KI- und Big-Data-Branche in der Fertigung passieren?

Ehrlich gesagt denke ich, dass wir eine Fortsetzung dessen sehen werden, wo wir bereits in den letzten 12 bis 18 Monaten hingegangen sind. KI und Daten werden bereits in der Fertigung eingesetzt, aber diese Nutzung erhält in den Medien nicht so viel Aufmerksamkeit wie beispielsweise im Gesundheitswesen, aber die Erfolgsgeschichten sind da und werden fortgesetzt, wenn der Betrieb seine digitale Reise fortsetzt.