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Dortmund |

Drei Anwendungsfelder für generative Künstliche Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unsere heutige Arbeitsweise völlig auf den Kopf zu stellen. Seit Jahren arbeiten branchenübergreifend Unternehmen daran, Machine und Deep Learning und weitere KI-basierte Algorithmen einzuführen, um zum Beispiel mit selbstlernenden Systemen große Datenmassen auszuwerten und mit darauf aufbauender Mustererkennung spezifische Aufgaben zu lösen. Der Hype um Generative AI, kurz GenAI, wirkt seit Ende 2022 als zusätzlicher Katalysator für diese Entwicklung. Zunehmend machen auch produzierende Unternehmen Budgets frei, um die Ressourcen für die Implementierung praxisrelevanter KI-Lösungen zu schaffen.

Eine aktuelle Studie des IT-Dienstleisters adesso zur Nutzung von GenAI in der deutschen Industrie gibt Aufschluss, wieso: Mehr als 70 Prozent der Befragten gaben an, dass sie wöchentlich mindestens zwei Stunden Arbeitszeit durch die Nutzung von GenAI einsparen. Doch verspricht KI nicht nur Effizienzgewinne. Die Einführung der Technologie bietet auch den optimalen Zeitpunkt, Prozesse neu zu bewerten und sie zu transformieren.

„Um das Potenzial von GenAI in der Entwicklung und Produktion voll auszuschöpfen, sollten Verantwortliche nicht nur Möglichkeiten erkennen, sondern auch Projekte konzipieren und Prozesse verfeinern – von der Beschaffung bis zum Service“, so Dr. Olaf Neugebauer, Senior Manager und Head of Competence Center IoT bei adesso. „Die Insights und Handlungsspielräume, die die Marktteilnehmer durch den Einsatz von KI gewinnen, erlaubt ihnen die Qualität ihrer Services sowie Produkte und damit die Kundenzufriedenheit auf ein völlig neues Niveau zu heben.“


Dr. Olaf Neugebauer ist Senior Manager und Head of Competence Center IoT bei adesso. (Quelle: privat)

Rahmenbedingungen schaffen

Aktuell arbeiten Industrieunternehmen bei der Umsetzung ihrer IT- und Datenstrategien intensiv daran, ihre IT-Landschaft zukunftsorientiert aufzustellen. Die Ziele: Kostensenkung, mehr Flexibilität und Effizienzsteigerungen einerseits sowie die Realisierung von Echtzeitanalysen, Prozessautomatisierung und die Implementierung von KI andererseits.

Die folgenden drei Bereiche bieten der herstellenden Industrie großes Potenzial für den Einsatz von KI und GenAI.

1. Die sprechende Maschine

Das Szenario: Alle Condition-Monitoring-Daten und Meldungen der Maschinen werden effizient über eine IoT-Plattform gesammelt. Ein GenAI-System nutzt dann diese Daten, um über Schnittstellen zielgruppengerechte Informationen in einfacher und verständlicher Sprache zu generieren. So entstehen prägnante sprachliche Zusammenfassungen komplexer Maschinen-Dashboards und -Analysen. In der nächsten Ausbaustufe könnte diese Technologie mit einem „Digitalen Wartungsassistenten“ verknüpft werden, der Wartungsprozesse revolutioniert.

2. Digitaler Wartungsassistent

Umfangreiche Anleitungen und Dokumentationen von Maschinen, die oft mehrere Regalmeter füllen und nicht zentral an einem Ort zugänglich sind, sorgen für unnötige Aufwände? Anstatt mühsam nach den richtigen Informationen zu suchen, sollten Mitarbeiter direkt mit Handbüchern und Wartungsberichten chatten und im Fehlerfall schnell die passenden Lösungsvorschläge finden können. Die nächste Ausbaustufe dieses digitalen Wartungsassistenten kann eine Verbindung zur „sprechenden Maschine“ sein, die proaktiv Unterstützung bietet und Wartungsprozesse revolutioniert. So werden Zustandsdaten der Maschinen mit der Wissensdatenbank aus Handbüchern und Wartungsdokument effizient verknüpft.

3. Ähnlichkeitsanalyse im Engineering

Ein solches GenAI-System ist speziell darauf ausgelegt, bei der Bearbeitung von Angebots- und Projektanfragen zu unterstützen. Es hilft gezielt bei der Frage: „Wurde bereits etwas Ähnliches gefertigt oder konstruiert?“ Wenn die Antwort ja lautet, liefert das System wertvolle Informationen zu früheren Projekten und gibt Empfehlungen, wie bestehende Teile möglicherweise modifiziert werden können. So sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen, während sie gleichzeitig auf bewährte Lösungen zurückgreifen können.

Abschließend ergänzt Neugebauer: „Wir stehen am Beginn einer Epoche, in der die Marktchancen neu verteilt werden. Einst haben Internet und Mobile Business die Wirtschaftslandschaft verändert und neue Marktführer hervorgebracht. Nun wird GenAI für ähnlich tiefgreifende Veränderungen sorgen. GenAI-Technologien werden in Zukunft so selbstverständlich sein wie heute E-Mail oder Smartphone-Apps. Die herstellende Industrie sollte sich jetzt darauf vorbereiten. Denn es ist an der Zeit, die Faszination für GenAI in konkrete Geschäftserfolge umzuwandeln.“


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