KI in der Prozessindustrie Selbstlernende KI reduziert Minderqualität – auch in der Prozessindustrie

Immer wieder hört man, wie mithilfe von KI-Analysen die Produktionsabläufe verbessert werden können. Doch oft werden dann Beispiele aus der Automobilindustrie oder dem Maschinenbau genannt. Aus der Prozessindustrie hört man jedoch weniger. Woran liegt das?

Bringen Algorithmen in der Prozessindustrie etwa keine nennenswerten Vorteile? Sicherlich sind die Prozesse dort oft sehr komplex. So kann sich in einem Stahlkonverter, einem Nasssilo zur Herstellung von Gipsplatten oder in einer Zementmühle ein Gemisch von verschiedenen Stoffen befinden. Auch die stückorientierte Fertigung kann sehr komplex sein, da die Hersteller viele Hunderte Varianten ihrer Produkte erzeugen.

Nachhaltige Qualitätsoptimierung mithilfe von KI-Analysen kann dennoch auch in der Prozessindustrie funktionieren. Dafür müssen jedoch die Berechnungsverfahren die Veränderungen in den Prozessen erkennen, bewerten und entsprechende Algorithmikänderungen automatisch ableiten. Selbstlernende Algorithmen stellen dieses automatische Anpassen auf Veränderungen sicher, sodass Datenexperten nicht immer wieder Hand anlegen müssen. Dynamisches und adaptives Lernen ist ein kritischer Erfolgsfaktor für die langfristige Aussagekraft von KI-Lösungen, nicht nur, aber gerade in der Prozessindustrie.