AI-Driven Manufacturing: Für den Einsatz von KI in der Produktion
KI in der Produktion: Vorteile nutzen, Hürden überwinden
Wie sich Daten und KI erfolgreich kombinieren lassen, um Produktionsprozesse zu optimieren
und effizienter zu gestalten
Herausforderungen von Produktion
Produzierende Unternehmen stehen vor tiefgreifenden Veränderungen. Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Ressourcenknappheit und intensiver Wettbewerb erfordern eine Neuausrichtung der Prozesse hin zu mehr Effizienz, Nachhaltigkeit und Flexibilität.
So gestaltet sich die Suche nach qualifiziertem Personal zunehmend schwieriger. Eine Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft hat ergeben, dass auf dem deutschen Arbeitsmarkt rund 573.00 Fachkräfte fehlen, so dass Unternehmen weder neue Arbeitskräfte finden, um ihre Produktion auszuweiten, noch altersbedingt ausscheidende Mitarbeiter adäquat ersetzen können. Auch politische und wirtschaftliche Krisen, die zu Rohstoffknappheit, Mangel an Produktionsmitteln, Engpässen in der Lieferkette und hohen Energiepreisen führen, setzen produzierende Unternehemen unter Druck. So sind beispielsweise für solche Unternehmen die Energiekosten seit 2021 um mehr als 120 Prozent gestiegen. Auch die fortschreitende Globalisierung erhöhen den Druck auf produzierende Unternehmen, ihre Prozesse kontinuierlich zu optimieren und sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen. Erfolgt keine Anpassung, ist mit einem kontinuierlichen Verlust an Produktionskapazität zu rechnen. Eine Studie des Informationsdienstes des Instituts der deutschen Wirtschaft zeigt, dass das Verarbeitende Gewerbe aufgrund mangelnder Anpassung an diesen intensiven Wettbewerb seit Jahren eine rückläufige Tendenz aufweist.
Gerade vor diesem Hintergrund wird Künstliche Intelligenz (KI) zu einer Schlüsseltechnologie, die die Gestaltung von Geschäfts- und Produktionsprozessen sowie die effiziente Nutzung von Ressourcen revolutionieren wird. Für produzierende Unternehmen sollte KI längst nicht mehr nur Theorie sein, sondern bereits Einzug in die Praxis gehalten haben, um Personal zu entlasten, den Ressourceneinsatz zu optimieren und die Produktivität zu steigern.
+ 573.000
qualifizierte
Fachkräfte fehlen
Aktuell fehlen am deutschen Arbeitsmarkt etwa 573.000 qualifizierte Fachkräfte
– 5%
Reduktion der
Industrieproduktion
Die Produktivität in Deutschland ist 2023 gegenüber dem Vorjahr 2023 um mehr als 5% gesunken
+ 120%
Steigerung der
Energiekosten
Die Kosten für Energie in der Industrie sind in Deutschland im Vergleich zu 2021 um mehr als 120% gestiegen
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Technologie, die Maschinen befähigt, menschliche Denkprozesse nachzuahmen. Doch was bedeutet das für die Produktion?
KI hilft, Prozesse effizienter, flexibler und intelligenter zu gestalten
- Durch den Einsatz von Daten, Sensoren und Algorithmen lernen Maschinen oder Prozesse, sich selbst zu optimieren
- Zielgrößen sind die Qualitätssicherung, die Wartung und das Trubleshooting oder die Produktionssteuerung
Die drei Ebenen von künstlicher Intelligenz in der Produktion
- Künstliche Intelligenz (KI) – Der Oberbegriff für Technologien, die Maschinen „denkfähig“ machen
- Maschinelles Lernen (ML) – Die Fähigkeit, aus Daten Muster zu erkennen und selbstständig zu lernen
- Deep Learning (DL) – Eine spezialisierte Form von ML, die neuronale Netze nutzt, um hochkomplexe Zusammenhänge zu verstehen
KI als Enabler einer smarten Produktion
KI ist zwar eine Schlüsseltechnologie, aber als Insellösung nicht in der Lage, die aktuellen Herausforderungen in der Produktion zu lösen. Erst wenn KI-Technologien als Baustein im Gesamtkontext der digitalen Transformation von Unternehmen verstanden werden, können sie ihr volles Potenzial entfalten. Das Konzept der KI-getriebenen Produktion stellt daher KI als Enabler in den Mittelpunkt dieser Transformation, macht aber auch deutlich, dass KI-Anwendungen nur in Kombination mit Daten und IT-Infrastruktur einen Mehrwert im Unternehmenskontext bieten können.
[1] DATEN
Vollständige Digitalisierung
(Analog to Digital)
Der erste Schritt zur erfolgreichen KI-Anwendung ist umfassenden Digitalisierung – die Überführung physischer Prozesse, Maschinen und Dokumente in die digitale Welt. Dies schafft die nötige Basis für KI-Anwendungen. Neben statischen Daten wie Produkt- und Prozessinformationen sind auch dynamische Maschinendaten entscheidend. Wichtig ist nicht nur die Digitalisierung, sondern auch die Strukturierung und Analyse dieser Daten. Denn ohne qualitativ hochwertige Daten bleibt der Nutzen von KI begrenzt – „Garbage in, Garbage out“.
[2] ANALYTICS
Durch KI-basierte Analysen, Algorithmen und Modelle aus Rohdaten nutzbare Insights generieren
Der Bereich Analytics umfasst Analysetechnologien und Algorithmen wie Big Data Analytics, neuronale Netze und Deep Learning, die wertvolle Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen. Sie reichern Informationen an, stellen sie verständlich dar und verknüpfen sie mit anderen Wissensquellen. So lassen sich komplexe Prozesse besser verstehen, Abhängigkeiten erkennen und fundierte Entscheidungen treffen – etwa durch Mustererkennung, vorausschauende Wartung, Datenvisualisierung oder intelligente Assistenzsysteme .
[3] OPERATIVE LEISTUNG
Insights durch digitale Technologien nutzen, um Prozesse zu verbessern und effizienter zu gestalten
Digitale Technologien sind entscheidend, um die gewonnenen Erkenntnisse im Unternehmenskontext nutzbar zu machen und Prozesse zu optimieren. Sie ermöglichen es, durch Business Intelligence Dashboards, Software-as-a-Service für Fehleranalyse und Prognosen, KI-Agenten zur Unterstützung und Automatisierung von Routineaufgaben einen echten Business Value zu generieren. Auch Robotik und Automatisierung erhöhen die Flexibilität und Effizienz des Produktionssystems. Erst die Kombination von Analytics mit digitalen Technologien kann die operative Performance nachhaltig verbessert werden.
[4] IT-INFRASTRUKTUR
Nahtlose Systemintegration von Daten und Services
Die IT-Infrastruktur im produzierenden Unternehmen ist entscheidend für die erfolgreiche Integration von KI. Sie gewährleistet den Datenfluss, stellt Hard- und Software zur Verfügung und ermöglicht die Nutzung von KI-Anwendungen. Eine vernetzte Infrastruktur stellt sicher, dass Daten gesammelt, analysiert und integriert werden. Robuste IT-Systeme, Cloud-Lösungen und Netzwerke ermöglichen einen schnellen und sicheren Zugriff. Gerade in der Produktion ist IT-Sicherheit entscheidend, um Skalierbarkeit und Effizienz zu fördern.
Vorteile von KI-Anwednungen
Qualitätsverbesserung & Fehlervermeidung
KI-Anwendungen nutzen fortschrittliche Algorithmen, um Produkte in Echtzeit zu überwachen und Qualitätsabweichungen sofort zu erkennen. Dadurch können Ausschussraten gesenkt und die Produktqualität insgesamt verbessert werden
Typischer Anwendungsfall
Durch den Einsatz von Deep-Learning Technologien in Kombination mit produktionsnahen Bilddaten kann die Qualitätsprüfung und Fehlererkennung optimiert werden, um die Verpackungsqualität von Lebensmitteln zu sichern und Ausschuss nachhaltig zu reduzieren
Outcome
Auschussmengen um 25% reduziert
Effizienzsteigerung & Kostenreduktion
Künstliche Intelligenz ermöglicht eine genauere und schnellere Analyse von Produktionsdaten, wodurch Engpässe identifiziert und Prozesse optimiert werden können. Dies führt zu einer besseren Auslastung der Produktionskapazitäten und einer Minimierung von Leerlaufzeiten.
Typischer Anwendungsfall
Durch die Kombination konventioneller Machine Learning Modelle mit heterogenen Datenquellen einer Produktionsmaschine können konkrete Prognosen über den Werkzeug- und Maschinenzustand getroffen werden, um Werkzeugstandzeiten zu optimieren und Wartungsintervalle präzise zu planen
Outcome
Maschinenverfügbarkeit um 10% gesteigert
Wissensmanagement & Smart Assistant
Der schnelle Zugriff und die zielgerichtete Bereitstellung von Informationen revolutionieren das Wissensmanagement in der Produktion. Der Einsatz von KI-Anwendungen ermöglicht eine effiziente Organisation und einen einfachen Zugriff auf relevantes Wissen, wodurch Entscheidungsprozesse beschleunigt und Fehler reduziert werden. Dies führt zu einer besseren Zugänglichkeit von vorhandenem Wissen und der Bewahrung von Erfahrungswissen.
Typischer Anwendungsfall
Durch die Kombination leistungsfähiger Sprachmodelle mit statischen und dynamischen Wissensquellen ermöglichen KI-basierte Smart Assistant Systeme eine effiziente Fehlerdiagnose und -behebung, indem sie anlagenspezifisches Wissen in Echtzeit bereitstellen und den Supportprozess intelligent optimieren
Outcome
Maschinenstillstandszeit um 15% reduziert
Nachhaltigkeit & Sicherheit
KI-Anwendungen ermöglichen eine effizientere Ressourcennutzung, indem Echtzeitdaten in Produktionssystemen erfasst, analysiert und zur Optimierung genutzt werden. Intelligente Algorithmen reduzieren den Materialeinsatz und den Energieverbrauch und minimieren Ausschuss und Abfall. Das Ergebnis ist eine nachhaltige Produktion, die nicht nur Kosten senkt, sondern auch die Umwelt entlastet.
Typischer Anwendungsfall
Durch die Kombination von KI-basierten Advanced Analytics Ansätzen mit Energiedaten kann die Maschinenauslastung optimiert und die Energiekosten durch Lastspitzenmanagement reduziert werden – für eine nachhaltige und kosteneffiziente Energieversorgung bei maximaler Betriebssicherheit
Outcome
Energiekosten pro Jahr um 12 % reduziert
Whitepaper 2025
AI-driven Manufacturing
Geballtes Expertenwissen auf 10 Seiten: Wie Sie KI-Anwendungen erfolgreich in Ihre Produktionsprozesse integrieren und damit erste Schritte in Richtung AI-driven Manufacturing gehen
Erfolgreich KI-Anwendungen einführen
Obwohl die Unternehmen den Mehrwert von KI-Anwendungen in der Produktion erkannt haben, sind diese derzeit nur selten in der Praxis anzutreffen. Dabei scheitern Unternehmen nicht an der Technologie (Daten, KI und Infrastruktur) selbst, sondern an einer fehlenden Roadmap mit geeigneten Anwendungsfällen, einer unzureichenden Datenbasis und der Überforderung durch die Komplexität von Projekten mit KI-Bezug
AONIC bietet hier einen strukturierten Ansatz, der Unternehmen dabei unterstützt, KI erfolgreich in ihre Produktionsprozesse zu integrieren. Mit der Kombination aus fundierter Branchenexpertise, modernster Technologie und einem praxisorientierten Implementierungsansatz setzen wir neue Maßstäbe. Unser bewährtes Vorgehensmodell besteht aus drei zentralen Schritten:
Welche KI-Anwendung setzte ich als erstes / nächstes um?
Schritt 1: Business Case
Den richtigen Business Case identifizieren
Sammlung relevanter Einsatzbereiche für KI-Anwednungen
Analyse von Wirtschaftlichkeit und technischer Machbarkeit
- Ableiten und evaluieren des Business Cases
Wie stelle ich adäquate Daten und Technologien sicher?
Schritt 2: AI Readiness
Datenstrategie, Technologiestack und Systemintegration
Prüfung der Realisierbarkeit im Unternehmenskontext
Abgleich zwischen aktuellem Stand und notwendigen technologischen Anforderungen
- Ableiten einer Roadmap „Bridge the Gap“ als Basis für die technische Umsetzung
Wie wird die KI-Anwednung konkret technisch umgesetzt?
Schritt 3: Solution
Umsetzung und Integration in die Produktion
- Umsetzungsplan, Konzept und Partneridentifikation
- Entwicklung, Proof of Concept und Ramp-Up
Überführung in die Produktivumgebung und Betriebskonzept
Der AONIC Ansatz
Systematisches Vorgehen zur erfolgreichen Einführung von KI-Anwendungen
OUTCOME
- Ideen-Portfolio
- Bewertete
Use Cases - Evaluierter
Business Case
OUTCOME
- Digital Asset definiert
- Datenstrategie
- Roadmap
„Bridge the Gap” - Konzept zur Systemintegration
OUTCOME
- Umgesetzungsplan
- Integrierte
KI-Anwendung - Life Cycle Konzept
Was AONIC als Provider auszeichnet
Die Einführung von KI-Anwendungen bringt im Kontext von Produktion besondere Herausforderungen mit sich.
AONIC zeigt Ihnen einen Weg, wie Sie bei der Einführung Ihrer KI-Anwendung nicht scheitern. Dabei unterscheidet sich unser Ansatz von dem anderer Anbieter, da wir folgende Philosophie verfolge
Künstliche Intelligenz ganzheitlich denken
KI im Unternehmenskontext durch Manufacturing View, nahtlose Integration und KI-generierter Insights
Daten in den Fokus stellen
Zugänglichkeit und Daten-qualität und kombiniert mit einer Datenstrategie sind Kern unserer KI-Lösungen
Visionen, aber klein starten
Große Visionen verfolgen, aber mit Quick Win Solutions starten - „Think Big, Start Small“
Single Trusted Advisor
KI-Anwendungen aus einer Hand als Ihr Ansprech-partner mit einem kompetenten Netzwerk
Mehrwert
- Insights durch digitale Technologien nutzbar machen
- Nahtlose System-integration
- Optimierung von Geschäfts- und Fertigungsprozessen
Mehrwert
- Digitale Basis für weiter KI-Anwendungen legen
- Technisches Scheitern verhindern
Mehrwert
- Ressourcen schonen
- Risiken minimieren
- Umsetzungserfolg maximieren
Mehrwert
- Kommunikations-aufwand reduzieren
- Effizienz bei der Umsetzung steigern
- Grad der technischen Funktionalität maximieren
