Künstliche Intelligenz (KI) findet mittlerweile in der Metallverarbeitung in großem Umfang Einsatz für komplexe Herstellungsprozesse. Um die Vorteile von KI optimal zu nutzen, ist es die Aufgabe des Managements, das Unternehmen entsprechend auszurichten. Eine nahtlose und intuitive Antwort darauf bietet SAP Business AI, die Künstliche Intelligenz direkt in die Software integriert, um auf Basis relevanter Daten die richtigen Entscheidungen zu unterstützen. Dabei stehen die drei R’s (Relevance, Reliabilty und Responsibility) im Vordergrund.
Herausforderungen und Ziele einer nahtlosen Produktion mit Hilfe von KI
Innovative Lösungen ebnen den Weg für eine effizientere und qualitativ hochwertigere Produktion von Metallteilen. Neben zu hohem Ausschuss besteht die Gefahr der kritischen Weiterverwendung fehlerhafter Teile und das Risiko, dass Fertigungsfehler nicht rechtzeitig erkannt werden. KI überprüft nicht nur die Einhaltung von Sollwerten, sondern erkennt Muster, unter welchen Bedingungen Fehler besonders häufig auftreten. So lassen sich neue Standards in Effizienz und Qualität setzen. Hier setzen SAP Digital Manufacturing (DM) und die KI-gestützte visuelle Inspektion an.
Die Zielsetzung ist klar: Ausschuss minimieren, Produktionsfehler umgehend aus dem Prozess entfernen und aufwändige Nacharbeit vermeiden. Diese Maßnahmen sind nicht nur wirtschaftlich vorteilhaft, sondern tragen auch dazu bei, große Rückrufaktionen aufgrund von Fehlproduktionen zu verhindern, da selbst kleinste Fehler mit höchster Präzision erkannt werden.
Vorteile Künstlicher Intelligenz in der Produktion
Selbstlernende KI-Algorithmen werden mit der Zeit immer genauer in der Erkennung und Interpretation von Anomalien. Eine kontinuierliche Verbesserung ist demnach entscheidend für Fehlervermeidung und Qualitätssteigerung. Neben Nachhaltigkeitsaspekten bietet dies erhebliche Geschwindigkeitsvorteile und ermöglicht eine bessere Skalierbarkeit von Algorithmen. Der integrierte Einsatz von KI direkt in die Produktionssoftware bietet Unternehmen signifikante Verbesserungen bei der Überwachung kritischer Prozesse sowie deren Key Performance Indikatoren (KPIs).
Die drei R´s beim Einsatz von KI:
› Relevance: schnelles Realisieren eines geschäftlichen Mehrwertes durch unternehmensweite Einbettung von KI
› Reliability: Treffen von fundierten Entscheidungen auf Grundlage von KI, die auf reellen Geschäftsdaten basiert
› Responsibility: Vertrauen in KI generieren durch höchste Ethik-, Sicherheits- und Datenschutzstandards
Handlungsbedarf für Unternehmen
Um von diesen Vorteilen vollumfänglich zu profitieren, muss eine Kultur des Vertrauens in die KI geschaffen werden – von der Vorstandsebene bis hin zu jedem einzelnen Mitarbeitenden. Langfristig ist es notwendig, hocheffiziente Machine Learning (ML) -Modelle zu entwickeln und einen Paradigmenwechsel hin zu einer vertrauenswürdigen KI einzuleiten. Die Unternehmensführung hat die Aufgabe, eine klare Zielsetzung zur Nutzung von KI zu kommunizieren, um die gesamte Organisation in den Transformationsprozess einzubinden. Realistische Vorstellungen und die Implementierung von Change-Management-Prozessen können zu einem erfolgreichen Wandel beitragen. Dazu gehört beispielsweise die Bereitstellung von Budgets für Schulungsprogramme oder Weiterbildungen der Mitarbeitenden. Den Angestellten muss vermittelt werden, dass die eigene Tätigkeit nicht obsolet wird. Vielmehr soll eine Zukunft der kooperativen Zusammenarbeit mit KI etabliert werden. Effektiver Einsatz von KI-Lösungen kann zu einer Entlastung der Mitarbeitenden führen, indem KI bei geistigen oder körperlichen Routinearbeiten unterstützt und Mitarbeitende sich auf wichtigere Tätigkeiten konzentrieren können. Es ist Aufgabe der Unternehmensführung, diesen Kulturwandel aktiv zu gestalten und voranzutreiben. Reale Anwendungsfälle und Proof of Concepts (PoCs) können der gesamten Organisation helfen, ein greifbares Zukunftsbild zu skizzieren.
Visuelle Inspektion in der Produktion
Anwendungsfälle bei Kunden zeigen eindrucksvoll, wie KI-Technologien, auch SAP Business AI genannt, nicht nur die Effizienz und Qualität in der Produktion steigern, sondern auch neue Maßstäbe in der Metallverarbeitung setzen. Innovative Unternehmensführung mit einer proaktiven Einstellung zur digitalen Transformation legt den Grundstein für eine tiefgreifende Veränderung der Datenkultur und des Einsatzes von KI. Die Implementierung visueller Inspektionen innerhalb des Produktionsprozesses zeigt, wie eine erfolgreiche Integration von KI aussehen kann. Durch ML lernen die Algorithmen kontinuierlich dazu und unterstützen die Mitarbeitenden, indem Fehler frühzeitig erkannt und mühsame manuelle Nacharbeiten verhindert werden. Das ML-Modell kann direkt aus den Daten des Manufacturing Execution Systems (MES), wie beispielsweise SAP Digital Manufacturing, trainiert werden. Durch die damit verbundene Nutzung realer Produktionsdaten wird die KI so gezielt wie möglich trainiert. Folglich müssen keine weiteren Personalressourcen für die Zusammenstellung möglichst realistischer Trainingsdaten als Input für das ML aufgewendet werden. Ob die Modelle nahtlos während der Betriebszeiten oder eher in geplanten Wartungszeiträumen integriert werden, bleibt dem Unternehmen überlassen.
Um Unternehmen zukunftssicher auf KI vorzubereiten, sollte sich das Management an bestehenden Strategien orientieren. Die zuvor genannten drei R’s von SAP können als Leitfaden für eine erfolgreiche Integration von KI dienen – sowohl bei der Auswahl der richtigen Anwendungsfälle als auch bei der Etablierung einer Vertrauenskultur. Dazu gehören:
› Relevante Anwendungen identifizieren, bei denen eine KI-Integration wirklich sinnvoll ist und einen echten Mehrwert bringt
› Zuverlässigkeit der KI offen kommunizieren
› Verantwortungsbereiche der KI fest definieren
Die Definition von Leitworten kann es zudem erleichtern, eine zielgerichtete KI-Strategie für das eigene Unternehmen zu entwickeln, die Ressourcen einspart und den Erfolg langfristig sichert.
Ausblick
Der Einsatz von KI in der Industrie wird weiter zunehmen und zu einem integralen Bestandteil von Produktionsprozessen werden. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen und entsprechende Strategien umsetzen, werden sich langfristig Vorteile sichern. Im nächsten Schritt gilt es, die KI-Modelle kontinuierlich zu verbessern und die Mitarbeitenden stärker in den Transformationsprozess einzubinden. Durch die intelligente Verknüpfung von menschlicher Expertise und maschineller Intelligenz innerhalb einer gesamten Produktionswertschöpfungskette kann eine neue Ära der industriellen Produktion eingeläutet werden, die effizienter, nachhaltiger und resilienter ist.