Leitfaden für KI-Projekte KI in der Industrie: Turbo für Produktivität und Qualität

Künstliche Intelligenz ist in der Fertigungsindustrie längst keine Zukunftsvision mehr. Sie spielt in der Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen, aber auch in der Produktion und Qualitätssicherung eine wichtige Rolle. Wie lassen sich KI-Projekte erfolgreich implementieren?

Künstliche Intelligenz lässt sich als Sammlung ausgereifter Technologien zur Erkennung und Analyse von komplexen Zusammenhängen in Daten beschreiben. Für die Industrie leistet die KI wertvolle Dienste, um Prozesse zu digitalisieren und automatisieren. Mit KI-Methoden lassen sich vielschichtige Problemstellungen lösen, die bisherige Methoden vor große Herausforderungen gestellt haben. Grundsätzlich ist KI überall dort anwendbar, wo Daten in ausreichender Quantität und Qualität vorhanden sind. Je mehr Daten erhoben werden und je besser die Datenqualität ist, desto einfacher sind KI-Anwendungen umzusetzen. Eine weitere Voraussetzung ist eine geeignete Infrastruktur, um die KI-Applikation betreiben zu können. Im industriellen Umfeld bieten sich insbesondere Produktionsprozesse für den Einsatz von KI an. Denn in modernen Fertigungsanlagen werden zahlreiche Daten erhoben und gespeichert, die in weiterer Folge als Ausgangsbasis für KI-Anwendungen dienen können.

KI als Qualitätsbooster

Großes Potenzial für den Einsatz künstlicher Intelligenz besteht in der Qualitätssicherung, wo die Technologie komplexe Zusammenhänge aus unterschiedlichen Datenströmen erkennen und manuelle Kontrolle ersetzen kann. Mitarbeitende sind mit der Komplexität und Menge der vorhandenen Daten oft überfordert und schaffen es nicht, oder nur mit großem zeitlichem Aufwand, aus der Datenflut Zusammenhänge oder Handlungsanweisungen abzuleiten. Hier kann die KI durch sinnvolle, kontextabhängige Vorfilterung der Daten unterstützen oder Prozesse vollständig automatisieren. In vielen Fällen sind damit eine aufwendige Spezifikation möglicher Fehler und die Definition von Testfällen für die Qualitätskontrolle nicht mehr erforderlich. Basis für KI-Anwendungen zur Qualitätssicherung sind die großen technologischen Fortschritte, die zuletzt z. B. in der Computer Vision erzielt wurden und neuartige Einsatzmöglichkeiten erschließen. Visuell-basierte KI-Anwendungen können nicht nur Informationen aus digitalen Bildern und Videos verarbeiten, sondern auch Röntgen- oder Infrarotaufnahmen.