Warum zögern Hersteller beim Einsatz von KI?

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise den menschlichen Intellekt erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören Lernen, Denken, Problemlösen, Verstehen natürlicher Sprache und Wahrnehmung. Es geht darum, Maschinen zu schaffen, die denken und sich anpassen können.

Die Einführung von KI in der Fertigung bringt neben den erheblichen Vorteilen auch Herausforderungen und Bedenken mit sich, was dazu führt, dass Unternehmen bei der Implementierung zögern.

Herausforderungen der KI in der Fertigung

„Viele Hersteller sind sich der KI und der Art und Weise, wie sie Prozesse verbessern kann, durchaus bewusst, haben jedoch möglicherweise berechtigte Bedenken hinsichtlich der Implementierung.“ 

Denn damit es sich lohnt, sind finanzielles Engagement, die Zustimmung der Mitarbeiter und Fähigkeiten erforderlich. Hier sind einige Dinge, die sie zum Navigieren benötigen.

Implementierungskosten und ungewisser ROI

Die Kosten der Implementierung und die Unsicherheit hinsichtlich der Kapitalrendite (ROI) sind ein Haupthindernis. Die anfängliche Investition umfasst die Anschaffung von KI-Infrastruktur, Werkzeugen und qualifizierten Talenten, was für Unternehmen einen erheblichen finanziellen Aufwand bedeuten kann. Hersteller zögern oft, KI zu nutzen, weil sie unsicher sind, ob sie kurzfristig greifbare Erträge erzielen können.

Mangel an Fähigkeiten und Fachwissen

Arbeitskräfte können ihre Produktivität potenziell um 35 % steigern durch den Einsatz von KI. Die verarbeitende Industrie kämpft mit dem Bedarf an mehr Arbeitskräften, die sich mit der Technologie auskennen. Die Rekrutierung, Bindung und Weiterqualifizierung von Mitarbeitern mit diesen Kompetenzen stellt eine große Herausforderung dar und behindert die nahtlose Integration von KI in Fertigungsprozesse. 

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

Hersteller, die mit sensiblen Daten wie proprietären Designs und Kundeninformationen arbeiten, sind mit erheblichen Datenschutz- und Sicherheitsbedenken konfrontiert. Es besteht ständig die Sorge vor möglichen Verstößen, dem Diebstahl geistigen Eigentums und der Notwendigkeit, strenge Schutzbestimmungen einzuhalten, was die KI-Implementierung noch komplexer macht.

Integration mit Legacy-Systemen

Bei der Integration von KI-Technologien in die bestehende, oft veraltete Infrastruktur in der Fertigung treten Kompatibilitätsprobleme auf. Die Komplexität und die Kosten, die mit der Nachrüstung oder dem Austausch veralteter Systeme verbunden sind, stellen praktische Herausforderungen für die reibungslose Integration von KI in etablierte Fertigungsprozesse dar.

Kultureller Widerstand und organisatorische Herausforderungen

Kultureller Widerstand gegen Veränderungen und Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzverdrängung unter Arbeitnehmern sind weit verbreitete Herausforderungen. Um Widerstände zu überwinden und einen reibungslosen Übergang zu KI-gestützten Fertigungspraktiken sicherzustellen, ist es unerlässlich, eine unternehmensweite Ausrichtung zu erreichen, das Engagement der Führung zu sichern und wirksame Change-Management-Strategien umzusetzen.

Vorteile von KI in der Fertigung

KI ist in Branchen wie dem verarbeitenden Gewerbe unverzichtbar, insbesondere seit etwa 90 % der Produkte bestehen aus Metallguss, wobei sich die durchschnittliche Person normalerweise innerhalb von 10 Fuß von einer gegossenen Metallkomponente befindet. KI trägt dazu bei, die Effizienz bei der Herstellung dieser Metallkomponenten zu verbessern, denen Menschen täglich begegnen. Dadurch können Maschinen besser und innovativer arbeiten, wodurch die Produktion schneller und effizienter wird. 

KI in der Fertigung bringt viele Vorteile mit sich. Hier sind einige davon.

1. Optimierte Produktionsprozesse

KI rationalisierte Produktionsprozesse in der Fertigung durch Optimierung des Lieferkettenmanagements, der vorausschauenden Wartung und der Bedarfsprognose. KI hilft bei der Analyse großer Datenmengen, um genaue Vorhersagen über den Bedarf an Rohstoffen zu treffen, eine rechtzeitige Verfügbarkeit sicherzustellen und Engpässe zu minimieren.

Eine weitere KI-Anwendung, Predictive Maintenance, beinhaltet die Überwachung des Gerätezustands in Echtzeit. Die Analyse von Sensordaten hilft dabei, vorherzusagen, wann Maschinen ausfallen könnten, und ermöglicht so eine proaktive Wartung, um kostspielige Ausfallzeiten zu verhindern. Dies verlängert die Lebensdauer der Geräte und senkt die Gesamtkosten.

Die durch KI-Algorithmen unterstützte Nachfrageprognose ermöglicht es Herstellern, Markttrends und -schwankungen zu antizipieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine bessere Planung von Produktionsplänen und Lagerbeständen und verhindern so Überproduktion oder Lagerengpässe. Dadurch wird die betriebliche Effizienz gesteigert und die Kosten durch optimierten Ressourceneinsatz gesenkt.

2. Verbesserte Qualitätskontrolle und Fehlererkennung

Computer Vision und maschinelles Lernen verbessern die Qualitätskontrolle und Fehlererkennung erheblich. Durch Computer Vision können Maschinen visuelle Daten „sehen“ und analysieren und so Produkte präzise auf Unvollkommenheiten prüfen.

„Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus Mustern und historischen Daten und werden immer besser darin, subtile Fehler zu erkennen, die bei herkömmlichen Inspektionsmethoden möglicherweise unbemerkt bleiben.“ 

Das Ergebnis ist eine erhebliche Reduzierung von Produktrückrufen und Nacharbeiten. Durch die frühzeitige Erkennung und Behebung von Mängeln in der Fertigung können Unternehmen sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Produkte auf den Markt kommen. Dies erhöht die Kundenzufriedenheit und führt zu erheblichen Kosteneinsparungen im Zusammenhang mit der Nacharbeit fehlerhafter Produkte und der Verwaltung von Rückrufen.

3. Verbesserte Arbeitssicherheit und Ergonomie

KI trägt zu mehr Arbeitssicherheit und Ergonomie in der Fertigung bei. Ein Aspekt ist der Einsatz von KI-gestützten und kollaborativen Robotern (Cobots) zur Durchführung gefährlicher Aufgaben. 

Diese Maschinen sind mit Sensoren und KI-Algorithmen ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, in Umgebungen zu navigieren und zu arbeiten, die für menschliche Arbeiter ein Risiko darstellen können. KI-gestützte Roboter tragen dazu bei, die Wahrscheinlichkeit von Unfällen und Verletzungen am Arbeitsplatz zu verringern, indem sie Aufgaben unter potenziell gefährlichen Bedingungen übernehmen.

Auch zur Ergonomieanalyse und Verletzungsprävention werden KI-gesteuerte Systeme eingesetzt. Sie können die körperliche Belastung der Arbeitnehmer beurteilen, indem sie Faktoren wie Körperhaltung, Bewegungen und Arbeitsbelastung analysieren. 

Das Erkennen potenzieller ergonomischer Probleme kann zu vorbeugenden Maßnahmen führen. Dazu gehört die Anpassung von Arbeitsplätzen oder die Bereitstellung von Schulungen, um das Verletzungsrisiko bei sich wiederholenden oder anstrengenden Aufgaben zu verringern. 

Erfolgreiche KI-Implementierung in der Fertigung

Eine erfolgreiche KI-Implementierung in der Fertigung erfordert die folgenden strategischen Überlegungen und Schlüsselpraktiken:

• Klare Ziele: Definieren Sie konkrete Ziele für die KI-Implementierung, wie z. B. Effizienzsteigerung, Kostensenkung oder Steigerung der Produktqualität. 
• Pilotprojekte: Beginnen Sie mit kleinen KI-Projekten, um die Machbarkeit zu testen, Herausforderungen zu identifizieren und greifbare Vorteile zu demonstrieren, bevor Sie eine breitere Implementierung durchführen. 
• Datenmanagement: Etablieren Sie robuste Datenerfassungs-, Speicher- und Analyseprozesse, um die Grundlage für KI-Algorithmen zu schaffen.
• Cybersicherheitsmaßnahmen: Implementieren Sie Cybersicherheitsprotokolle, um sensible Daten zu schützen und sich vor potenziellen Bedrohungen zu schützen.
• Benutzerschulung und -beteiligung: Bieten Sie Mitarbeitern umfassende Schulungen zu KI-Systemen an und beziehen Sie sie in den Implementierungsprozess ein, um Akzeptanz und Verständnis aufzubauen.

KI in der Fertigung optimal nutzen

Hersteller zögern vor dem Einsatz von KI vor allem aufgrund der Vorlaufkosten, der Unsicherheit über schnelle Renditen und mangelnder Fachkenntnisse. Die Überwindung dieser Bedenken durch Versuche in kleinem Maßstab und die Förderung des Wissens über die Technologie könnten zu einer breiteren Einführung in der Fertigungsindustrie führen.

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• Quelle: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/