KI in der Fertigung entmystifiziert: Evidenzbasierte Strategien für Investoren

Hersteller stehen vor der Herausforderung, die aktuelle „Innovationsagenda“ zu bewältigen. Industrial Internet of Things (IIoT), Roboterautomatisierung und künstliche Intelligenz (KI) gelten als die nächsten großen Trends. Doch an der Fertigungsfront geht man vorsichtig mit Innovationen um – und das zu Recht. Zu oft bleiben Erwartungen unerfüllt, Kapitalinvestitionen verpuffen, und Experimente schlagen sich nicht positiv in Gewinnen nieder.

Stattdessen verfolgen viele Unternehmen eine Abwartestrategie. Sie warten, bis marktführende Konzerne mit größeren Budgets herausgefunden haben, wie sich diese Technologien rentabel machen, und den Markt dabei aufklären. Doch KI ist anders. Industrielle KI nutzt Daten von Maschinen und Sensoren, um intelligente Vorhersagen zu treffen und operative Entscheidungen zu automatisieren. Hersteller können es sich nicht leisten, bei der Implementierung industrieller KI zu zögern – die potenziellen Gewinne sind zu groß. Trotz der Mythen handelt es sich um einen seltenen Fall bezahlbarer Innovation ohne inhärente Mängel. Lassen Sie uns die Mythe nacheinander entkräften.

Mythos #1: KI ist teuer

Zwar haben alle Innovationen das Potenzial, die Fertigung zu verbessern, doch sie erfordern oft hohe Investitionen. KI hingegen kann greifbare Ergebnisse ohne signifikanten Kapitaleinsatz liefern. Der Schlüssel liegt darin, zu wissen, wie man sie anwendet, und die F&E-Anstrengungen internetbasierter Unternehmen zu nutzen. Algorithmen, die Amazon und Netflix einsetzen, lassen sich nun auf Offline-Shopfloor-Anwendungen übertragen. Für Hersteller wurde die Schwerstarbeit – Entwicklung und Test der Kerntechnologie – bereits geleistet und bezahlt.

Dennoch müssen Hersteller verstehen, wo KI im Shopfloor am besten eingesetzt wird. Lassen Sie sich nicht von der futuristischen Vorstellung „vernetzter Fabriken“ irreführen. KI kann in einem weit weniger extravaganten, sehr praktischen Format auftreten: Optimierung bestehender Prozesse mit vorhandenen Daten. Angesichts traditioneller Fertigungsprozesse – etablierter Workflows, 24/7-Betrieb und langer Maschinenlebenszyklen – bietet KI reichlich Ansatzpunkte.

Bald wird dies die KI sein, die wir kennen: unsichtbar integriert, verbessert sie Bereiche wie Rohmaterialeinsatz, Energieeffizienz und Durchsatz durch präzisere Entscheidungen an jedem Schritt. Und das ohne Kapitaleinsatz oder neue Hardware.

Mythos #2: KI liefert erst langfristig echte Ergebnisse

Nicht nur die Vorabinvestitionen schrecken Hersteller vor Innovationen ab. Auch die Sorge um die Zeit bis zum Return on Investment (ROI) kann technologische Ambitionen überschatten. In der Fertigung kann die Einführung innovativer Technologien Jahre dauern, der ROI wird manchmal in Jahrzehnten gemessen. Andere Prioritäten drängen dazwischen, und Manager verlieren die Motivation, wenn der Erfolg nicht garantiert ist.

Bei industrieller KI ist die Situation anders. KI-basierte Modelle werden in Monaten, nicht Jahren, erstellt. Tests, um die Ergebnisse von KI an kontinuierlichen Prozessen zu messen, dauern nur Tage oder Wochen. Sobald das Modell angewendet wird, generiert es sofort Wert, indem es Ergebnisse liefert, die weitere strategische Änderungen leiten.

Mythos #3: KI stört bestehende Prozesse

Veränderungen machen natürlich apprehensiv, besonders wenn ein bereits funktionierender Prozess angetastet wird. Eine Änderung zieht oft weitere nach sich, und erfahrene Manager wissen: Selbst wenn die Technologie funktioniert, können Integration und Akzeptanz herausfordernd sein. Doch wenn KI zur Prozessoptimierung eingesetzt wird, trifft nichts davon zu.

Bei Optimierung durch KI muss die Produktionslinie nicht umgekrempelt werden, Mitarbeiter müssen nicht an neuen Prozesssteuerungen geschult werden. Auch komplexe IT-Integrationsprojekte – oft ein Ärgernis für CIOs und Anwender – sind nicht nötig. Stattdessen laufen dieselben Geschäftsprozesse mit denselben Mitteln ab, aber weitaus effizienter. KI kann beispielsweise die besten Betriebsmodi für Maschinen oder die exakte Rohmaterialmenge vorschlagen – alles in der Oberfläche, die Bediener bereits nutzen. Das Einzige, was sich durch KI ändert, ist das Betriebsergebnis des Herstellers.

KI steht schon lange auf dem Radar der Fertigung. Heute aber, da sowohl ausreichende Rechenleistung als auch kritische Daten verfügbar sind, kann KI effektiv verfolgt werden. Es gibt kaum Gründe, ein KI-Projekt zu verzögern; die Technologie ist bereits da, und Innovationsängste greifen nicht. Bei KI gibt es wirklich keinen besseren Zeitpunkt als die Gegenwart.