KI erfolgreich implementieren
Synostik: Strategien für den Einsatz von KI in der Industrie
Künstliche Intelligenz (KI) wird die industrielle Produktion und Logistik stark verändern. Doch wie lässt sie sich mit Erfolg einführen? Was sind dafür die Voraussetzungen, und welche konkreten Schritte sind erforderlich?
In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) die industrielle Landschaft neu gestaltet, sind Strategien für Unternehmen, um KI erfolgreich zu implementieren, gefragter denn je. KI revolutioniert die Automatisierung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung, aber welche konkreten Schritte für die Einführung sind notwendig? Von der Bedeutung einer gründlichen Kenntnis der eigenen Prozesse bis zur Anwendung von Systems Engineering und Change Management – im Folgenden werden Grundlagen und Methoden erläutert, die dabei helfen, KI-Projekte effektiv zu gestalten und die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern.
Der Einsatz von KI in der Industrie konzentriert sich vornehmlich auf drei Hauptziele: Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung in großen Datenmengen und Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. In der Automatisierung erweitert KI die Grenzen enorm, was zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität führen kann. So lassen sich etwa Programmieraufgaben durch Machine Learning deutlich stärker als bisher automatisieren.
Die Mustererkennung ermöglicht es, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist besonders nützlich in Anwendungen wie der Qualitätskontrolle, wo KI-Systeme Unregelmäßigkeiten erkennen können, die für menschliche Inspektoren schwer zu identifizieren sind. In der Automobilindustrie etwa können Lackierroboter mit KI-Unterstützung sicherstellen, dass die Lackierung jedes Fahrzeugs den Qualitätsstandards entspricht, indem sie Oberflächenfehler erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.
Die Entscheidungsunterstützung durch KI ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis einer Analyse von Echtzeitdaten zu treffen. In der Logistik kann KI beispielsweise zur Optimierung der Lieferketten dienen, indem sie die effizientesten Routen vorschlägt oder unerwartete Verzögerungen vorhersagt. Dies verbessert die Planung und verringert das Risiko von Lieferengpässen.
Durch Machine Learning lässt sich zudem Instandhaltungsbedarf leichter erkennen und die Instandhaltung einfacher durchführen. Automatisierte Instandhaltungssysteme können beispielsweise den Verschleiß kritischer Maschinenteile überwachen und proaktiv Wartungsarbeiten planen, was die Lebensdauer der Maschinen verlängert und kostspielige Ausfallzeiten verkürzt.
Insgesamt ermöglicht der strategische Einsatz von KI in der Industrie eine signifikante Steigerung der Effizienz und eine Optimierung von Abläufen, was letztendlich zu einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit führt. Aber wie lassen sich diese Potentiale konkret ausschöpfen?
Erfolgsfaktor Vorbereitung
Für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung von KI in der Industrie ist es unerlässlich, dass Unternehmen eine gründliche Kenntnis ihrer eigenen Prozesse, Abläufe und Systeme besitzen. Diese tiefgehende Verständnisbasis ist die Grundvoraussetzung dafür, überhaupt einschätzen zu können, in welchen Bereichen und auf welche Weise KI-Lösungen einen Mehrwert bieten könnten.
Zu Beginn steht die Analyse und Dokumentation der aktuellen Prozesslandschaft. Unternehmen müssen detailliert verstehen, wie ihre operativen und administrativen Prozesse ablaufen, welche Schnittstellen existieren und wie die Datenflüsse organisiert sind. Dies umfasst ein Verständnis für die in den Prozessen verwendeten Maschinen und Software-Stände, aber im individuellen Fall beispielsweise auch für die Lagerhaltung, die verwendeten Werkzeuge und vieles andere mehr. Eine solche umfassende Bestandsaufnahme ermöglicht es, potentielle Einsatzgebiete für Automatisierung und Effizienzsteigerung durch KI zu identifizieren.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Datenmanagement. KI-Systeme benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu lernen und zu funktionieren. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass sie Zugang zu zuverlässigen, sauberen und strukturierten Daten haben. Dies kann bedeuten, dass bestehende Datenquellen bereinigt oder neue Datenakquisitionsstrategien entwickelt werden müssen.
Nachdem die internen Prozesse und Datenanforderungen geklärt sind, ist es essenziell, eine realistische Abschätzung der Kosten und des Nutzens verschiedener KI-Projekte vorzunehmen. Dabei sollten nicht nur die direkten Kosten für die Entwicklung und Implementierung der KI berücksichtigt werden, sondern auch indirekte Kosten, wie die Schulung der Mitarbeiter und mögliche Betriebsunterbrechungen während der Implementierungsphase.
Sorgfältige Auswahl passender Projekte
Ein weiterer entscheidender Schritt ist die sorgfältige Auswahl der KI-Projekte. Unternehmen sollten mit Projekten beginnen, die einen klaren und messbaren Mehrwert bieten und zugleich das Risiko eines Misserfolgs minimieren. Ein Projekt zur automatischen Erkennung von Fertigungsfehlern in einer Produktionslinie etwa könnte nicht nur die Qualität verbessern, sondern auch Kosten sparen, indem Ausschuss reduziert wird.
Change Management spielt spätestens bei der Projekt-Umsetzung eine entscheidende Rolle, sollte aber bei der Projektauswahl bereits mitgedacht werden. Die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten erfordert oft tiefgreifende Veränderungen in den Arbeitsabläufen und der Unternehmenskultur. Alle Stakeholder, von der Geschäftsführung bis zu den Endbenutzern, müssen in den Veränderungsprozess einbezogen und über die Vorteile und die Funktionsweise der neuen Systeme aufgeklärt werden. Geschieht dies bereits bei der Projektauswahl und -planung, hilft dies, Widerstände abzubauen und die Akzeptanz und Nutzung der KI-Lösungen zu fördern.
Insgesamt benötigen Industrieunternehmen, die KI erfolgreich einsetzen wollen, eine solide Basis aus genauer Kenntnis ihrer Prozesse und Abläufe, qualitativ hochwertigen Daten, sorgfältiger Projektselektion und effektivem Change Management. Nur so können sie sicherstellen, dass die KI nicht nur technisch implementiert, sondern auch effektiv genutzt wird, um echten Mehrwert zu schaffen.
Strukturierte Umsetzung von KI-Projekten
KI mag neu sein und zu großen Veränderungen in der Industrie führen – der Werkzeugkasten für (digitale) Transformationen ist längst bekannt: Systems Engineering bietet einen mächtigen Rahmen und vielfältige Methoden für die strukturierte Umsetzung von KI-Projekten in der Industrie. Durch den modellbasierten Systemansatz ermöglicht Systems Engineering eine ganzheitliche Betrachtung komplexer Systeme. Dieser Ansatz erleichtert das Verständnis, wie einzelne Komponenten innerhalb eines industriellen Systems interagieren, und bietet eine strukturierte Methode zur Problemlösung und Optimierung.
Ein zentraler Bestandteil des Systems Engineering ist das strukturierte Anforderungs- und Risikomanagement. Unternehmen können damit präzise definieren, welche spezifischen Ziele sie mit dem Einsatz von KI erreichen wollen, und gleichzeitig Risiken frühzeitig identifizieren und bewerten. Dies ist besonders wichtig, weil KI-Projekte oft Neuland betreten und somit unvorhergesehene Herausforderungen mit sich bringen können.
Die iterative Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung sind ebenfalls entscheidende Methoden im Systems Engineering, die besonders bei KI-Projekten zur Anwendung kommen. Diese Ansätze ermöglichen es, Projekte in kleineren, überschaubaren Phasen zu entwickeln, die es ermöglichen, regelmäßig Feedback zu sammeln und die KI-Systeme entsprechend anzupassen. Diese Flexibilität ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI-Anwendungen auch wirklich den Bedürfnissen des Unternehmens dienen.
Neben Systems Engineering ist das bereits erwähnte Change Management ein unentbehrlicher Bestandteil der erfolgreichen Implementierung von KI-Projekten. Um alle Stakeholder – von der Entscheidungsebene bis in den operativen Bereich – erfolgreich auf die Reise der digitalen Transformation mitzunehmen, müssen Veränderungen sorgfältig geplant und kommuniziert werden. Dies schließt eine umfassende Schulung der Mitarbeiter mit ein, um sicherzustellen, dass sie nicht nur die technischen Aspekte der KI verstehen, sondern auch deren Potenzial und Vorteile erkennen.
Insgesamt bietet Systems Engineering robuste und erprobte Methoden, die Unternehmen dabei helfen können, die Komplexität von KI-Projekten zu bewältigen und diese erfolgreich im betrieblichen Alltag zu integrieren.
Der Autor:
Johannes H. Diedrich ist Bereichsleiter Industrieprojekte der Synostik GmbH.
Lesen Sie mehr zum Thema
