KI in der Fertigung: Warum die Datenqualität über den Erfolg künstlicher Intelligenz entscheidet
Künstliche Intelligenz (KI) gilt mittlerweile als eine Schlüsseltechnologie der Industrie 4.0. Doch die Praxis zeigt:
Erst saubere, semantisch einheitliche Daten schaffen die Voraussetzungen dafür, dass KI-Anwendungen in Fabriken echten Mehrwert erzeugen.
In einem Vortrag auf der Industry Forward Expo hat Dr. Ulrich Ochs, Geschäftsführer von FORCAM ENISCO erklärt, warum Datenqualität die zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI-Apps ist – und wie Unternehmen der Komplexität von Produktionsprozessen Herr werden können. Den Vortrag können Sie hier als Video ansehen. Wichtige Ergebnisse und Empfehlungen:
Künstliche Intelligenz: Je komplexer Prozesse und Systeme, desto wichtiger die Datenqualität
Künstliche Intelligenz ist längst in vielen Bereichen im Einsatz – von sprachbasierten KI-Anwendungen wie ChatGPT, Perplexity oder Mistral über Bild-Verfahren bis hin zu Assistenzsystemen im Maschinenbetrieb.
Doch in der Produktion gelten andere Regeln als in klassischen Internetdiensten.
Dr. Ochs beschreibt dies treffend:
„KI ist nicht das Allheilmittel, das all unsere Probleme von selber lösen kann.“
Einfachere KI-Modelle können heute problemlos physikalische Zustände stabilisieren oder Muster in Daten erkennen. Doch sobald Produktionsanlagen, Maschinen, Sensoren, IoT-Strukturen und ganze Fabriken ins Spiel kommen, steigt die Komplexität massiv.
Es gilt: Je komplexer die Datenmodelle, Prozesse und Systeme, desto schwerer fällt es einer KI, konsistente Ergebnisse zu liefern – insbesondere im Echtzeitbetrieb.
KI-Tools und KI Anwendungen im Einsatz: Was wirklich zählt
Wie können Unternehmen vorgehen, die KI-gestützte Anwendungen in ihren Produktionsprozessen einsetzen wollen?
Dr. Ochs betont, dass Fertigungsteams als erstes den gewünschten Output definieren sollten:
„Man muss vom Ziel her denken: Was möchte ich mit der KI erreichen? Dann kann man rückwärts überlegen, welche Daten dafür notwendig sind.“
KI-Technologien können nur das zielführend und „intelligent“ verarbeiten, was in ihren Eingangsdaten vorhanden ist. Systematisches Datenmanagement ermöglicht skalierbare KI-Lösungen im industriellen Betrieb.
Anomalie-Detektion in der Produktion – ein häufig nachgefragter Use Case
Einer der häufigsten industriellen Use Cases ist die Anomalie-Detektion. Ein Sensor liefert Messwerte aus dem Prozess.
Doch auf dem Weg durch Netzwerke, Protokolle, Transformationsschritte und IT-Systeme entstehen Latenzen, also zeitliche Verzerrungen. Dadurch verändert sich das ursprünglich saubere Signal.
Dr. Ochs zeigt auf, warum das kritisch ist:
„Die KI hat ein Problem zu erkennen, was bei Signal-Verzerrungen auf Latenzen zurückzuführen ist und was ein echter Fehler im Signal ist.“
Die Lösung: Signalerfassung so nah wie möglich an der Maschine.
KI-gestützte Sprachdialoge: Ein Fertigungs-Chat als neues Anwendungsgebiet
Ein weiteres Beispiel ist ein KI-gestützter Fertigungs-Chat – ein Sprachmodell, das wie ChatGPT funktioniert, aber speziell auf Produktionsdaten zugreift.
Der Nutzen:
- Mitarbeiter können mündlich per Spracherkennung Fragen stellen
- KI-Systeme beantworten diese in Echtzeit
- Diagramme, Trends oder Statusinformationen werden automatisch erzeugt
- Ausfälle und Störungen können schneller analysiert werden
Doch auch hier gilt: Ohne konsistente Daten keine zuverlässigen Antworten.
Wirklich intelligente KI braucht Semantik: einheitliche Datenmodelle sind entscheidend
Wenn eine Maschine Gutteile als „Ertrag“ klassifiziert, eine andere jedoch den Text „Gutteil“ nutzt, verknüpft eine KI die beiden unterschiedlichen Begriffe nicht automatisch zu einem Wert.
Sind solche Klassifizierungen nicht sauber durchdekliniert, verhindert das die Optimierung von Produktionsprozessen, erschwert die Analyse und blockiert die Nutzung von KI-Technologien über mehrere Systeme hinweg.
Erst wenn alle Maschinen und IT-Systeme dieselbe Semantik verwenden, können KI-Systeme ihren Nutzen entfalten.
Deep Learning, IoT und Cloud – aber bitte mit Struktur
Moderne Industrieunternehmen setzen auf Cloud-Dienste, IoT-Plattformen und Deep-Learning-Algorithmen. Doch ohne einheitliche Datenmodelle geht der Mehrwert verloren.
Dr. Ochs bringt es auf den Punkt:
„Wichtig ist, die Daten smart zu machen: möglichst früh mit Bedeutung versehen und als Single Source of Truth an alle IT-Systeme verteilen.“
Damit wird künstliche Intelligenz zum integrativen Bestandteil der gesamten Unternehmensprozesse – von der Produktion über die Wartung bis zur Qualitätssicherung.
KI-Lösungen in der Industrie: Organisationsstrukturen neu denken
Viele Unternehmen fragen sich, ob sie eine neue Rolle – etwa einen Data Manager – schaffen müssen.
Dr. Ochs dazu:
„Die Einführung und Nutzung von KI ist weder eine reine IT- noch eine reine OT-Aufgabe. Beide Bereiche – IT und OT – müssen dabei eng zusammenarbeiten.“
Die Entwicklung hin zu KI-gestützten Fabriken ist also nicht nur eine technologische, sondern auch eine organisatorische Herausforderung.
Vier Empfehlungen für KI in der Fertigung
-
Vom Ende her denken
-
Schlank bleiben
-
Daten smart machen
-
Datenlücken schließen
Fazit:
KI in der Fertigung benötigt saubere Daten, klare Strukturierung und einheitliche Semantik Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial für Effizienzsteigerung, Automatisierung, Qualität und Prozessoptimierung in Industrieunternehmen. Doch ihr Erfolg hängt entscheidend von der korrekten Erfassung der Daten, ihrer semantischen Bedeutung und systemübergreifenden Nutzbarkeit ab.
Mit sauberen Daten, möglichst einfacher Strukturierung, einem klaren semantischen Modell und einem an die Größe des Unternehmens angepassten, cross-funktionalen Team kann KI neuen Mehrwert schöpfen wie Anomalie-Detektion oder smarte Fertigungs-Chats. Dann hat sie das Zeug dazu, zu einer Schlüsseltechnologie in einer modernen Fertigungs-Infrastruktur zu werden.
