Künstliche Intelligenz 28.06.2024, 12:00 Uhr

Vier Anwendungsbeispiele zeigen, warum es sich lohnt, in KI zu investieren

Die Initiative appliedAI hat vier Effizienz-Anwendungsfälle entwickelt. Sie nutzen künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Produktionsphasen, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.

KI-Anwendungen für die Produktion: Effizienzsteigerung und ROI innerhalb eines Jahres möglich. Foto: PantherMedia / sompongtom (YAYMicro)

KI-Anwendungen für die Produktion: Effizienzsteigerung und ROI innerhalb eines Jahres möglich.

Foto: PantherMedia / sompongtom (YAYMicro)

Die Initiative appliedAI hat vier Effizienz-Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette entwickelt, die es Unternehmen im produzierenden Gewerbe ermöglichen, innerhalb von 12 Monaten einen nachgewiesenen positiven Return on Investment (ROI) zu erzielen. Der Return on Investment (ROI) ist eine Kennzahl, die die Rentabilität einer Investition misst. Es wird üblicherweise als Prozentsatz oder Verhältnis ausgedrückt und gibt an, wie viel Gewinn oder Nutzen eine Investition im Verhältnis zu den Kosten generiert.

Vier Anwendungsfälle herausgefunden

Im produzierenden Gewerbe ist es besonders wichtig, die Produktivität zu steigern, da es vor großen Herausforderungen steht wie Zeitdruck, steigenden Energiekosten und dynamischen Marktbedingungen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet innovative Lösungen für diese Probleme, erfordert aber oft hohe Investitionen, die viele Unternehmen vor Schwierigkeiten stellen. Die von der Initiative appliedAI entwickelten Anwendungsbeispiele zeigen, dass KI nicht nur dabei helfen kann, diese Herausforderungen zu bewältigen, sondern dass sich die Investitionen oft schon innerhalb eines Jahres auszahlen können. Diese Anwendungsbeispiele sind darauf ausgerichtet, Unternehmen in der Produktion dabei zu unterstützen, KI effektiv einzusetzen und ihre Effizienz erheblich zu verbessern.

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Die vier Anwendungsfälle, nämlich ‚Generative KI im Industrial Design‘, ‚KI-basierte Anomalieerkennung‘, ‚Reinforcement Learning Control‘ und ‚Retrieval Augmented Generation‘, decken verschiedene Produktionsphasen ab. Sie nutzen etablierte Technologien, um bestehende Herausforderungen anzugehen und die Effizienz einzelner Prozesse in der Produktion zu verbessern.

„Investitionen in individuelle KI-Lösungen können in vielen Fällen bereits innerhalb eines Jahres messbar zu deutlichen Ergebnissen führen. Wir sind davon überzeugt, dass diese Lösungen für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen der Branche den Unterschied machen werden. Die technologischen Entwicklungen schreiten weiterhin rasant voran, weshalb wir kontinuierlich an der Identifizierung neuer Use Cases arbeiten“, erklärt Johannes Keller, Director of Individual Solutions bei appliedAI.

Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz

Im Bereich Industrial Design sind lange Entwicklungszeiten und ineffiziente Modellierungsprozesse große Probleme. Der Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz kann hier deutlich zur Verbesserung der Effizienz beitragen. Diese Technologie wandelt beispielsweise Skizzen automatisch in konkrete Modelle um und berücksichtigt dabei die erforderlichen Standards. Laut der appliedAI Initiative lässt sich durch generative KI bis zu 50 Prozent der bisher manuell durchgeführten Arbeit einsparen. Zudem werden die Entwicklungsdauer und -kosten reduziert, da Prototypen schneller erstellt und weniger manuelle Eingriffe benötigt werden. Dies macht Unternehmen wettbewerbsfähiger, da sie schneller auf Marktbedürfnisse und technische Anforderungen reagieren können.

Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Anomalieerkennung

In vielen Branchen, von Halbleitern bis hin zur Automobilindustrie, können Prüf- und Ertragsverluste erhebliche Kosten verursachen, die bis zu 30 Prozent der Gesamtkosten der Produktion ausmachen. Um solche Probleme zu vermeiden, ist es entscheidend, Anomalien frühzeitig zu erkennen und in komplexen Produktionsabläufen schnell zu reagieren. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Anomalieerkennung kann die Leistung und Effizienz der Produktionsprozesse erheblich verbessern. Diese Systeme analysieren maschinenübergreifende Muster und optimieren die komplexen Verbindungen zwischen den Maschinen. Zum Beispiel können sie frühzeitig unerwartete Temperaturschwankungen während der Produktion erkennen. Durch diese proaktive Anomalieerkennung können Ausschussraten und Ausfallzeiten um bis zu 20 Prozent gesenkt werden.

Das führt direkt zu Kosteneinsparungen und höherer Rentabilität. Zudem trägt die Technologie dazu bei, teure Produktionsausfälle zu vermeiden und die Sicherheit zu erhöhen.

Steuerungsverfahren in komplexen Systemen mit KI

Im produzierenden Gewerbe arbeitet man oft mit komplexen Systemen, die viele Variablen und Abhängigkeiten haben. Diese müssen optimiert werden, während gleichzeitig die Zuverlässigkeit des Betriebs gewährleistet wird. Reinforcement Learning Control (RLC), eine Form der Künstlichen Intelligenz, bietet hier eine neue Möglichkeit zur Steuerung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. RLC nutzt die Prinzipien des maschinellen Lernens, um Systeme in Echtzeit zu verbessern und die Anzahl der manuellen Eingriffe zu verringern. Dabei passt RLC die Steuerungsmaßnahmen kontinuierlich an, basierend auf Feedback aus dem System selbst. Zum Beispiel kann RLC im Energiemanagement helfen, indem es Heizprozesse optimiert und so den Gas- und Stromverbrauch reduziert. Die appliedAI Initiative hat festgestellt, dass durch die Implementierung von RLC der Energieverbrauch von 55 Prozent auf 33 Prozent gesenkt werden kann.

KI für Internes Wissensmanagementsystem

Die Suche nach wichtigen Informationen in großen Datenmengen kostet oft viel Zeit, sei es beim Einarbeiten neuer Mitarbeiter oder bei speziellen Anfragen im Unternehmen. Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Methode, die Large Language Models (LLM) nutzt, um benötigte Daten effizient zu filtern. Dadurch kann die Anzahl der manuell bearbeiteten Anfragen um bis zu 50 Prozent reduziert werden, abhängig davon, wie stark das Unternehmen bereits automatisiert ist. Das spart nicht nur Kosten, sondern auch Zeit, besonders im Bereich des Lieferkettenmanagements. Durch schnellen Zugriff auf Daten zu Lieferanten, Lagerbeständen und Produktionsprozessen lässt sich die Effizienz deutlich steigern.
„Es ist essenziell, umfassend in KI zu investieren, um die europäische Wirtschaft zu stärken und zukunftssicher aufzustellen. Unsere Anwendungsfälle zeigen, dass solche Investitionen sowohl kurzfristige Gewinne bringen als auch langfristig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft Europas sind“, erklärt Dr. Andreas Liebl, Managing Director und Co-Founder der appliedAI Initiative, warum die Investitionen in die KI so notwendig sind.

VDI-Karriereführer: Wie Ingenieure mit KI ihre Zukunft gestalten

Ein Beitrag von:

  • Alexandra Ilina

    Redakteurin beim VDI-Verlag. Nach einem Journalistik-Studium an der TU-Dortmund und Volontariat ist sie seit mehreren Jahren als Social Media Managerin, Redakteurin und Buchautorin unterwegs.  Sie schreibt über Karriere und Technik.

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