KI in der Fertigung?

KI-Systeme in der Fertigung sind darauf spezialisiert, Muster und Abweichungen in großen Datenmengen zu erkennen, die für einen Menschen unsichtbar wären. Sie verarbeiten Informationen aus unterschiedlichsten Quellen wie Temperatursensoren, Vibrationsmessern, Kamerasystemen oder den Daten aus Ihrem ERP-System.

Auf Basis dieser Analysen können sie präzise Vorhersagen treffen oder Aktionen auslösen. Ein KI-System agiert dabei nicht nach starren „Wenn-Dann“-Regeln, sondern lernt aus den Daten, wie ein Normalzustand aussieht und wann eine Abweichung kritisch wird.

Statt Wartungen in festen Intervallen oder erst nach einem Defekt durchzuführen, ermöglicht KI eine bedarfsgerechte Instandhaltung. Sensoren an einer Maschine erfassen kontinuierlich Betriebsdaten. Ein KI-Modell analysiert diese Daten und erkennt Muster, die typischerweise einem Verschleiß oder einem bevorstehenden Ausfall vorausgehen.

Meldet das System eine solche Anomalie, kann die Wartung gezielt geplant werden, bevor es zu einem teuren Stillstand kommt. Dies vermeidet nicht nur ungeplante Ausfallzeiten, sondern auch den unnötigen Austausch von Teilen, die eigentlich noch intakt sind.

Die manuelle Sichtprüfung von Bauteilen ist monoton, fehleranfällig und oft auf Stichproben begrenzt. Eine KI-gestützte Qualitätskontrolle arbeitet anders: Hochauflösende Kameras erfassen jedes einzelne Produkt am Fließband. Ein KI-Algorithmus, der auf tausenden Bildern von „guten“ und „schlechten“ Teilen trainiert wurde, analysiert diese Aufnahmen in Millisekunden.

Das System kann feinste Abweichungen von der Norm erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen würden. Fehlerhafte Teile werden sofort und zuverlässig aussortiert. Gleichzeitig liefern die Daten wertvolle Hinweise, an welcher Stelle im vorgelagerten Prozess die Fehlerursache liegen könnte.

Klassische Automatisierung, oft als Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet, folgt starren, vordefinierten Regeln. Sie kann gut standardisierte, sich immer gleichende Aufgaben abarbeiten. Sobald aber eine unvorhergesehene Situation eintritt — etwa ein Bauteil leicht verschoben ist oder die Lichtverhältnisse sich ändern — versagt sie.

KI-Systeme sind lernfähig. Sie können mit Variabilität und unstrukturierten Daten umgehen. Sie treffen eigenständige Entscheidungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, die sie aus Erfahrungswerten gelernt haben. Hier kommt der Gedanke des KI-Mitarbeiters ins Spiel: Er führt nicht nur eine starre Aufgabe aus, sondern überwacht einen ganzen Prozessbereich. Er könnte beispielsweise die Daten der Qualitätskontrolle mit denen der Wartung abgleichen und einem Produktionsleiter melden: „Die Fehlerquote an Linie 3 steigt. Gleichzeitig melden die Sensoren von Maschine A erhöhte Vibrationen. Ein Zusammenhang ist wahrscheinlich.“

Die Einführung von KI in der Fertigung ist ein Projekt, keine Software, die man installiert. Die größten Herausforderungen liegen in den Daten, dem notwendigen Fachwissen zur Interpretation und der Einbindung der Mitarbeiter.

Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Oft ist der erste Schritt eines KI-Projekts, die systematische Erfassung und Aufbereitung von Maschinendaten überhaupt erst zu etablieren. Zudem ersetzt die KI nicht den menschlichen Experten, sondern unterstützt ihn. Die finale Entscheidung und die Verantwortung bleiben beim Menschen.

Der größte Fehler ist, ein riesiges „Smart Factory“-Projekt anzugehen. Der beste Weg führt über kleine, klar definierte Schritte. Suchen Sie sich einen einzelnen, konkreten Prozess, der Sie heute regelmäßig Zeit, Geld oder Nerven kostet.

Ein typischer Startpunkt ist eine einzelne Maschine, die für besonders viele Ausfälle bekannt ist, oder ein bestimmtes Produkt, bei dem die Ausschussquote zu hoch ist. Für diesen einen Anwendungsfall wird dann geprüft, welche Daten zur Verfügung stehen und wie eine KI-Lösung aussehen könnte. Erst wenn dieser „Proof of Concept“ erfolgreich ist und einen messbaren Nutzen bringt, wird der nächste Schritt geplant.