KI in der Fertigung: Leitfaden für Unternehmen zur KI-gesteuerten Automatisierung

KI in der Fertigung bezieht sich auf die Integration von maschinellem Lernen, Computer Vision und künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Fertigungsprozessen und Entscheidungsfindung. Durch den Einsatz von KI-Technologien und deren Integration mit Leitplanken zur Erhöhung der Genauigkeit kann die Fertigungsindustrie über einfache Automatisierung hinausgehen und intelligente Fertigungsökosysteme schaffen, die Geräteausfälle vorhersagen, die Qualitätskontrolle verbessern und komplexe Lieferketten-Workflows automatisieren.

Was ist KI in der Fertigung?

Die traditionelle Erzählung rund um künstliche Intelligenz im Fertigungssektor erfährt einen tiefgreifenden Wandel. Während sich die Optimierung in der Fertigung bisher häufig auf Maschinenebene durch Robotik und speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) beschränkte, verlagert sich die wahre Wirkung von KI in der Fertigung nun hin zu einer End-to-End-Prozessoptimierung im gesamten Unternehmen.

Diese Entwicklung die häufigen Herausforderungen fragmentierter Systeme und manueller Koordination an, die selbst fortschrittlichste Fabriken seit Langem plagen. Im Zentrum dieses Wandels steht agentenbasierte Automatisierung in der Fertigung, angetrieben von fortschrittlichen agentenbasierten Prozessautomatisierungs-Plattformen (APA-Plattformen), die sich als entscheidende Technologien zur Überbrückung kritischer operativer Lücken herauskristallisieren.

Die heutigen intelligenten Agenten verschieben nicht einfach nur Daten. Sie steuern proaktiv komplexe Workflows, treffen dynamische Entscheidungen und halten den Prozessstatus über isolierte Systeme wie ERP, MES, PLM und Qualitätsmanagementsysteme (QMS) hinweg aufrecht. Ihre Priorität besteht nun darin, über isolierte KI-Pilotprojekte hinauszugehen, um Fertigungsautomatisierung im großen Maßstab zu ermöglichen.

Dieser Leitfaden bietet einen Fahrplan dafür, wie Sie APA nutzen können, um die nächste Welle industrieller Innovation zu meistern. Er stellt einen strategischen Ansatz zur Orchestrierung von Arbeit mit integrierter Auditierbarkeit und robusten Human-in-the-Loop-Kontrollen (HITL-Kontrollen) bereit.

Rolle der künstlichen Intelligenz in der intelligenten Fertigung

KI in der Fertigung dient als Motor für Intelligente Automatisierung und dynamische Entscheidungsfindung und geht über reine Datenanalysen hinaus.

Sie befähigt Spitzenführungskräfte, Fertigungsabläufe strategisch zu automatisieren und so die Widerstandsfähigkeit in komplexen Ökosystemen zu gewährleisten. Durch die Integration von APA in den Produktionsprozess – einschließlich KI-Agenten, Robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA) und begleitenden Leitplanken – verändern Sie grundlegend, wie Ihr Unternehmen seine wichtigsten Fertigungsprozesse steuert. Das Beste daran ist, dass der Einsatz von APA zur Orchestrierung von KI zusammen mit anderen Automatisierungstechnologien einen kosteneffizienten Ansatz für die Automatisierung von Fertigungsprozessen gewährleistet.

7 wichtige Arten von industriellen KI-Anwendungen

Es gibt verschiedene Anwendungsbereiche, in denen KI-Lösungen in modernen Fertigungsumgebungen einen konkreten Mehrwert bieten.

Vorausschauende Wartung

KI-gestützte vorausschauende Wartung nutzt KI-Algorithmen, um Sensordaten von physischen Anlagen zu analysieren. Durch die Erkennung feiner Muster und Anomalien, die Geräteausfällen vorausgehen, können KI-Systeme potenzielle Ausfälle vorhersagen.

Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Herstellern, Wartungen genau dann zu planen, wenn sie benötigt werden, anstatt sich an starre, zeit- oder nutzungsbasierte Zeitpläne (präventive Wartung) zu halten oder erst nach dem Auftreten von Ausfällen zu reagieren (reaktive Wartung).

Qualitätskontrolle und Computer Vision

Computer-Vision-Systeme, die von KI unterstützt werden, erkennen Produktfehler schneller und beständiger als menschliche Prüfer, was zu höheren Qualitätsstandards führt. KI-Modelle, die mit umfangreichen Datensätzen fehlerfreier und fehlerhafter Artikel trainiert wurden, können kleinste Defekte, Oberflächenunregelmäßigkeiten, Fehlausrichtungen oder fehlende Komponenten schneller und präziser erkennen. Dies geht über einfaches Bestehen oder Nichtbestehen hinaus. KI kann Fehlerarten klassifizieren, deren genaue Positionen bestimmen und sie sogar mit bestimmten Punkten im Produktionsprozess in Verbindung bringen – und das alles mit einer höheren Genauigkeit, als es menschliche Arbeitskräfte erreichen können.

Optimierung der Lieferkette

Modelle künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernens (ML) analysieren umfangreiche Datensätze zu historischen Nachfragedaten, Markttrends und Lieferantenleistungen, um äußerst präzise Nachfrageprognosen bereitzustellen. Dies ermöglicht es Herstellern, die Lagerbestände intelligenter zu verwalten und das Risiko von Fehlbeständen mit minimalen Lagerhaltungskosten auszubalancieren.

Moderne KI-Agenten für das Lieferketten-Management nutzen Algorithmen maschinellen Lernens, um historische Verkaufsdaten und Markttrends zu analysieren. Durch die Automatisierung der Lieferkettenoptimierung ermöglichen diese Agenten eine äußerst präzise Bedarfsprognose, verhindern Engpässe und optimieren die Beschaffung von Rohmaterialien über die gesamte Lieferkette hinweg.

Digital Twins und Simulationen

Ein Grundpfeiler der Industrie 4.0 ist die Digital-Twin-Technologie. Durch die Erstellung virtueller Zwillinge von Fabriken nutzen Hersteller Echtzeitdatenanalyse, um „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu simulieren. Die Integration von Digital Twins mit KI-gestützten Tools ermöglicht Fehlerbehebung und Prozessoptimierung, ohne die physische Produktion zu unterbrechen.

Generatives Design

KI-Algorithmen beschleunigen den Designprozess, indem sie innovative Produktdesigns generieren, die vorgegebene Einschränkungen hinsichtlich Materialien und Leistung beachten, indem sie die entsprechende Materialstückliste (BOM) hinsichtlich Kosten und Effizienz optimieren. Anstatt dass Ingenieure Entwürfe manuell skizzieren, nutzen sie KI-Tools, um Tausende von Lösungen zu erkunden und Komponenten zu schaffen, die leichter, stärker und materialeffizienter sind.

Prozessautomatisierung und Robotik

KI-gestützte Roboter in der realen Welt nehmen ihre Umgebung mit fortschrittlichen Sensoren wahr, lernen aus neuen Daten und passen ihre Handlungen in Echtzeit an. Dies ermöglicht es ihnen, größere komplexere Aufgaben zu bewältigen, sicher neben menschlichen Anwendern zu arbeiten und sogar Aufgaben auszuführen, die Variabilität beinhalten, wie das Aufnehmen unregelmäßig geformter Objekte oder das präzise Zusammenbauen komplexer Komponenten. KI verbessert außerdem die visuelle Wahrnehmung und Fehlerbehebung von Robotern, wodurch sie auf dem Shopfloor vielseitiger und effizienter eingesetzt werden können.

Energiemanagement

KI bietet fortschrittliche Tools zur Optimierung des Energieverbrauchs, zur Senkung der Betriebskosten und zur Minimierung der Umweltbelastung. Durch die Analyse von Energieverbrauchsmustern, Produktionsplänen, Wettervorhersagen und Energiepreisen können KI-Agenten Betriebsabläufe intelligent steuern und kontrollieren, um den Energieverbrauch zu optimieren. Dies umfasst den Betrieb von Heizungs- und Lüftungssystemen, Beleuchtung und Maschinen sowie die Integration erneuerbarer Energiequellen. KI kann außerdem Spitzenlastzeiten vorhersagen und nicht-kritische Lasten proaktiv anpassen, wodurch die Netzbelastung reduziert und Mehrkosten zu Spitzenzeiten vermieden werden.

4 zentrale Vorteile von KI in der Fertigung

Die Integration von KI in Fertigungsprozesse bietet erhebliche Vorteile, die zu einem Wettbewerbsvorteil und operativer Exzellenz führen.

1. Steigerung der Effizienz und Produktivität

Unmittelbare und greifbare Vorteile von KI in der Fertigung sind die erheblichen Steigerungen von Effizienz und Produktivität. Die traditionelle Fertigung hat häufig mit Engpässen im Arbeitsablauf zu kämpfen, insbesondere an den Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen oder Systemen, an denen eine manuelle Koordination erforderlich ist. Menschliche Fehler, Verzögerungen bei der Datenübertragung und der enorme Zeitaufwand für wiederkehrende administrative Aufgaben können die Abläufe erheblich verlangsamen.

APA und KI optimieren diese Abläufe, indem sie alltägliche, arbeitsintensive Aufgaben wie Dateneingabe, Berichtserstellung und systemübergreifende Validierung automatisieren. Dadurch werden menschliche Arbeitskräfte von monotonen Aufgaben befreit, sodass sie sich auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können, die Kreativität, kritisches Denken und komplexe Problemlösung erfordern.

2. Niedrigere Kosten und weniger Abfall

Durch die Optimierung verschiedener Aspekte der Produktion minimiert KI die Verschwendung von Rohstoffen, Energie und menschlicher Arbeitskraft. Durch präzise Nachfrageprognosen und Bestandsmanagement reduziert KI Überproduktion sowie die damit verbundenen Kosten für Lagerung und Obsoleszenz. KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme erkennen Fehler frühzeitig, verhindern die Verwendung fehlerhafter Komponenten in späteren Phasen und reduzieren Abfall. KI-Energiemanagement optimiert den Stromverbrauch, was zu niedrigeren Betriebskostenabrechnungen und einem niedrigeren CO₂-Fußabdruck führt. Durch die Verbesserung der Anlagenverfügbarkeit mit vorausschauender Wartung reduziert KI außerdem die Kosten für Notfallreparaturen sowie den Bedarf an teuren, schnell zu beschaffenden Ersatzteilen.

Ein ganzheitlicher Ansatz zur Ressourcenoptimierung durch KI in der Fertigung – von der Bedarfsprognose bis zur vorausschauenden Wartung – führt zu erheblichen Einsparungen und unterstützt einen umweltbewussteren Fertigungsprozess.

3. Verbesserte Produktqualität

Durch Echtzeitinspektion, kontinuierliche Prozessüberwachung und Anomalieerkennung stellen KI-Systeme sicher, dass hergestellte Produkte ohne Ausnahmen strenge Qualitätsstandards erfüllen. KI-gestützte Systeme maschinellen Sehens beispielsweise können Produkte mit weitaus größerer Konsistenz und Geschwindigkeit als menschliche Inspektoren prüfen und selbst mikroskopisch kleine Mängel erkennen, die andernfalls unbemerkt bleiben könnten.

Über die Fehlererkennung hinaus kann KI auch Prozessparameter analysieren und Anpassungen empfehlen, um Produktionseinstellungen zu optimieren und sicherzustellen, dass jedes Produkt konsequent den Vorgaben entspricht. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit, verbessert den Ruf der Marke und senkt die langfristigen Kosten, die mit schlechter Qualität verbunden sind.

4. Erhöhte Sicherheit

KI trägt zu einem sichereren Arbeitsplatz bei, indem autonome Systeme risikoreiche oder gefährliche Aufgaben übernehmen. Mit KI ausgestattete Roboter können repetitive Aufgaben in Umgebungen ausführen, die für Menschen zu heiß, zu kalt oder gefährlich sind, wie zum Beispiel Schweißen in engen Räumen, Umgang mit giftigen Chemikalien oder Arbeit mit Hochspannungsausrüstung. Kollaborative Roboter, gesteuert durch KI, können mit fortschrittlichen Sicherheitsprotokollen Seite an Seite mit Menschen arbeiten, indem sie Menschen erkennen und auf sie reagieren, um Unfälle zu verhindern.

Indem KI Menschen aus Gefahrenbereichen entfernt und vorhersehbarere, kontrollierte Betriebsumgebungen schafft, erhöht sie die Arbeitssicherheit erheblich, reduziert Verletzungen, verbessert das Wohlbefinden der Mitarbeitenden und gewährleistet die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften.

Die Entwicklung hin zu agentenbasierter KI: Lösen des Koordinationsproblems

KI bringt eindeutig erheblichen Mehrwert in verschiedenen Bereichen der Fertigung. Dennoch bleibt eine tiefere, allgegenwärtigere Herausforderung bestehen: das Koordinationsproblem.

Shopfloors können dank jahrzehntelanger Automatisierung mit beeindruckenden Maschinengeschwindigkeiten betrieben werden und physische Aufgaben mit Präzision und Effizienz ausführen. Dennoch bleiben die Geschäftsabläufe, die diese physischen Prozesse, Planung, Beschaffung, Logistik, Qualitätsprüfungen und finanzielle Abstimmung verbinden, oft überraschend langsam. Dieser „menschliche Klebstoff“ ist zwar unerlässlich, führt jedoch aufgrund manueller Übergaben, fragmentierter Systeme und der Abhängigkeit vom menschlichen Urteilsvermögen zu Reibungen, Verzögerungen und Fehlern. In der Praxis schränkt das schlichtweg die Flexibilität ein.

Während sich die Nutzung von KI in der Industrie weiterentwickelt, müssen Hersteller über „Copiloten“ hinausgehen und wirklich autonome „Agenten“ einführen.

• Copiloten nutzen KI als einen hochentwickelten Assistenten, der Einblicke und Vorschläge liefert oder auf ausdrücklichen menschlichen Wunsch bestimmte Aufgaben ausführt. Denken Sie an einen Chatbot, der eine Anfrage beantwortet, oder an ein KI-Tool, das ein Dokument zusammenfasst – der Mensch bleibt am Steuer. Obwohl dieses Modell wertvoll ist, schließt es die Koordinationslücke nicht vollständig und erfordert weiterhin zusätzliche Automatisierung und Orchestrierung, um mehrstufige, systemübergreifende Workflows zu bewältigen.
• Agenten oder agentenbasierte KI stellen einen Sprung in Sachen Autonomie dar. Anstatt lediglich Unterstützung zu bieten, erhalten KI-Agenten hochrangige Ziele oder „Aufträge“ und führen dann eigenständig komplexe, mehrstufige Workflows über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg aus. Sie liefern nicht nur Daten, sondern nutzen sie, treffen Entscheidungen, bearbeiten Ausnahmen und erzielen Ergebnisse.

Der Wechsel von Copiloten zu Agenten ist entscheidend, da er den Übergang von der bloßen Automatisierung von Aufgaben zur intelligenten Orchestrierung von Abläufen ermöglicht. KI-Agenten sind darauf ausgelegt, Kontext zu verstehen, den Zustand über lang andauernde Prozesse hinweg aufrechtzuerhalten und Aufgaben über unterschiedliche Systeme hinweg, ohne ständige menschliche Aufforderung zu koordinieren. Dieses höhere Maß an Autonomie versetzt Fertigungsunternehmen in die Lage, das tief verankerte Koordinationsproblem zu bewältigen und langsame, von Menschen gesteuerte Workflows in schnelle, intelligente und selbststeuernde Prozesse zu verwandeln.

Wie Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) die Koordinationslücke schließt

APA bietet einen Fahrplan dafür, die Lücke zwischen isolierten Systemen und menschgesteuerter Koordination zu überbrücken.

Den Zustand über Geschäftsprozesse hinweg aufrechterhalten

Agenten „folgen“ einem Prozess von Beginn bis Abschluss, behalten dabei den Kontext im Blick und orchestrieren Aufgaben über mehrere Systeme (wie ERP und MES) hinweg über Tage oder Wochen. Dies gewährleistet Kontinuität, etwas, wobei herkömmliche, fragmentierte oder anbieter­spezifische Automatisierung häufig versagt.

Koordinierung über isolierte Systeme hinweg

Als verbindendes Element integrieren KI-Agenten in der Fertigung grundverschiedene Systeme wie PLM, QMS und Finanzsysteme und stellen sicher, dass wichtige Dokumente, wie die BOM, in allen Systemen einheitlich sind. Sie ermöglichen außerdem einen nahtlosen Datenfluss und Maßnahmen, wodurch manuelle Dateneingaben und betriebliche Verzögerungen eliminiert werden.

Umgang mit Ausnahmen und Anpassung an Volatilität

Wenn eine Lieferverzögerung auftritt, können KI-Agenten die Störung eigenständig erkennen. Sie können dann entweder einen alternativen Lieferanten finden, Produktionspläne anpassen oder einen menschlichen Mitarbeitenden mit konkreten, umsetzbaren Empfehlungen benachrichtigen, um Verzögerungen zu vermeiden.

Governance und Rückverfolgbarkeit

Jede Handlung, die von einem KI-Agenten ausgeführt wird, wird sorgfältig protokolliert, um einen unbeeinflussbaren Audit Trail zu erstellen. Diese integrierte Rückverfolgbarkeit ist entscheidend, um ISO-Standards, regulatorische Compliance und interne Governance-Anforderungen zu erfüllen.

Implementierung von KI in der Fertigung: eine strategische Roadmap

Ihr Weg zur Nutzung der Vorteile von KI in der Fertigung sollte einem phasenweisen Ansatz folgen, um die Wirkung zu maximieren und Risiken zu minimieren.

Phase 1: Beginnen Sie mit Pilotprojekten mit hohem Mehrwert und geringem Risiko.

Beginnen Sie mit spezifischen, klar definierten Prozessen, wie der Bearbeitung von Bestellungen (PO) oder der Dokumentenerstellung. Konzentrieren Sie sich auf Prozesse mit folgenden Eigenschaften:

• repetitiv und regelbasiert: ideal, um die Automatisierungsfähigkeiten von RPA aufzuzeigen.
• datenintensiv: so dass KI große Informationsmengen schnell verarbeiten kann.
• anfällig für menschliche Fehler: so dass Automatisierung die Genauigkeit verbessern kann.
• nicht-kritischer Pfad: um das Risiko zu minimieren, falls unerwartete Herausforderungen auftreten.

Automatisierte PO-Verarbeitung, bei der KI zum Beispiel Daten aus Rechnungen extrahiert und sie mit POs im ERP-System abgleicht; automatisierte Dokumentenerstellung, wie etwa die Generierung von Compliance-Berichten oder Qualitätszertifikaten; oder sogar die grundlegende Weiterleitung von Kundenanfragen in einem Servicecenter.

Der Schlüssel hierbei ist, Projekte auszuwählen, die in einem überschaubaren Umfeld klare, messbare Vorteile bieten. In dieser Phase geht es weniger darum, die gesamte Fabrik zu transformieren, sondern vielmehr darum, zu lernen, zu wiederholen und den Wert von KI auf kontrollierte und überschaubare Weise zu belegen.

Phase 2: Stellen Sie als Nächstes die Datenbereitschaft sicher und entwickeln Sie eine Sensor-Integrationsstrategie.

Wenn Sie über die ersten Pilotprojekte hinausgehen, verlagert sich der Fokus auf grundlegende Daten und Konnektivität. KI benötigt saubere, vertrauenswürdige Daten, weshalb die Datenbereitschaft von höchster Bedeutung ist. Diese Phase umfasst:

• Datenqualität und Bereinigung: Implementierung von Prozessen, um sicherzustellen, dass Daten über alle Quellen hinweg genau, vollständig und konsistent sind.
• Einrichtung von Data Lakes und/oder Data Warehouses: Aufbau einer robusten Infrastruktur zum Erfassen, Speichern und Verarbeiten großer Mengen betrieblicher Daten aus unterschiedlichen Quellen.
• Sensor-Integrationsstrategie: Für fortschrittlichere KI-Anwendungen, insbesondere solche mit Echtzeitüberwachung und prädiktiven Fähigkeiten, ist eine umfassende Strategie zur Integration von Internet of Things-Sensoren (IoT-Sensoren) unerlässlich.

In dieser Phase wird außerdem ein Framework für ethischen KI-Einsatz entwickelt, Datenschutz und Sicherheit gewährleistet und Richtlinien für die Entwicklung und den Einsatz von Agenten festgelegt. Ohne eine solide Datenbasis und eine klare Strategie zur Integration relevanter physischer und betrieblicher Daten wird die Skalierung von KI-Initiativen stark eingeschränkt sein.

Phase 3: Skalieren Sie zur systemübergreifenden Orchestrierung (der „Smart Factory“).

Mit dem Erfolg von Pilotprojekten und einer robusten Dateninfrastruktur können Sie anschließend auf eine systemübergreifende Orchestrierung und die Vision der „Smart Factory“ ausweiten. In dieser Phase werden KI-Agenten eingesetzt, um komplexe Geschäftsprozesse zu steuern, die sich über mehrere Abteilungen und Technologiesilos erstrecken. Fokus auf:

• Prozessneugestaltung: Neubewertung bestehender Geschäftsprozesse für agentenbasierte Orchestrierung, um von isolierten Aufgaben zu einer ganzheitlichen Workflow-Automatisierung überzugehen.
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Förderung einer engen Zusammenarbeit zwischen IT, Operations, Technik und anderen Geschäftsbereichen, um KI-Lösungen zu gestalten und einzusetzen.
• Kontinuierliche Optimierung: Implementierung kontinuierlicher Feedbackschleifen, in denen KI-Agenten und Modelle aus neuen Daten lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und fortlaufende Prozessverbesserungen vorantreiben.

Die Vision der Smart Factory dreht sich nicht nur um Automatisierung, sondern um die Schaffung eines intelligenten, vernetzten und anpassungsfähigen Fertigungsökosystem. KI-Agenten verwalten die Abläufe, die Maschinen mit Unternehmenssystemen verbinden, und ermöglichen so beispiellose Effizienz, Reaktionsfähigkeit und operative Autonomie.

Daten, Governance und Sicherheit für industrielle KI

Eine erfolgreiche KI-Implementierung in der Industrie basiert auf einer soliden Grundlage aus Datenmanagement, Governance und Sicherheit. Sie sollten die Erfassung hochwertiger Daten, eine präzise Kennzeichnung sowie die Bedeutung von HITL-Prozessen für entscheidende, unternehmenskritische Entscheidungen besonders hervorheben.

Sicherheitsprotokolle auf Unternehmensniveau und eine robuste Nachvollziehbarkeit sind ebenfalls erforderlich, um sensible Fertigungsdaten zu schützen und die Integrität von KI-gestützten Abläufen zu gewährleisten.

Wie Automation Anywhere KI in der Fertigung operationalisiert

Automation Anywhere bietet die Ebenen für Prozessentdeckung, Agentenbereitstellung und agentenbasierte Orchestrierung, die Ihre bestehenden Systeme verbinden und KI-Agenten befähigen, komplexe Fertigungs-Workflows zu steuern.

• Process Discovery von Automation Anywhere identifiziert und erfasst Automatisierungsmöglichkeiten.
• AI Agent Studio ermöglicht es Ihnen sichere und geschützte KI-Agenten zu erstellen und zu verwalten, um jeden Prozess zu automatisieren.
• Automation Co-Pilot unterstützt Bediener dabei, Automatisierungen innerhalb von Fertigungs-Workflows zu erstellen, zu entwickeln und bereitzustellen.

Führende Hersteller in verschiedenen Branchen erzielen bereits bedeutende Ergebnisse durch den Einsatz agentenbasierter KI:

• Mars hat durch 475 agentenbasierte Automatisierungen in den globalen Geschäftsbereichen Haustierpflege, Lebensmittel und Produktfertigung 500.000 Stunden eingespart.
• Mantrac erzielte eine Effizienzsteigerung von 85 % ohne Fehler durch agentenbasierte Automatisierung und zeigte damit Präzision und Zuverlässigkeit in seinen Baumaschinenabläufen.

Risiken, Einschränkungen und verantwortungsvolle KI-Praktiken

Während KI ein enormes Potenzial in der Fertigung bietet, müssen Sie grundlegende KI-Risiken angehen, um einen verantwortungsvollen Einsatz sicherzustellen. Dazu gehören Modelldrift, bei dem KI-Modelle im Laufe der Zeit an Genauigkeit verlieren, Bias, also Datenverzerrungen, die zu unfairen oder fehlerhaften Entscheidungen führen, sowie Bedenken hinsichtlich der Datensouveränität, die sich aus regionalen Vorschriften und Regeln zur Datenverarbeitung ergeben, insbesondere bei cloudbasierten KI-Lösungen.

Um KI-Risiken zu mindern und eine verantwortungsvolle KI-Governance sowie entsprechende Praktiken zu etablieren, sollten Sie die KI-Leistung kontinuierlich überwachen, Modelle regelmäßig neu trainieren und klare Regeln, Leitplanken und Richtlinien festlegen.

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FAQs zu KI in der Fertigung

Wie unterscheiden sich KI-Agenten von Shopfloor-Automatisierungen wie SPS?

KI-Agenten arbeiten autonom, um Aufgaben auszuführen und definierte Ziele zu erreichen, während SPS physische Maschinen und Prozesse auf dem Shopfloor steuern.

Können KI-Agenten mit veralteten MES- und ERP-Systemen arbeiten?

Ja, KI-Agenten sind dafür konzipiert, sich mithilfe moderner APIs in verschiedene Technologieinfrastrukturen zu integrieren. Außerdem können sie Middleware und andere Tools nutzen, um sich mit bestehenden MES- und ERP-Systemen zu verbinden.

Welche Kontrollen stellen sicher, dass Agenten ohne menschliche Freigabe die Produktqualität nicht beeinflussen?

KI-Agenten sind darauf ausgelegt, HITL-Freigaben und -Kontrollen aufrechtzuerhalten und konfigurierbare Workflows zu nutzen, um sicherzustellen, dass bei kritischen Qualitätsentscheidungen menschliche Aufsicht erforderlich ist.

Wie gewährleisten Agenten die Rückverfolgbarkeit in regulierten Fertigungsprozessen?

Jede Handlung, die ein KI-Agent ausführt, wird automatisch protokolliert und mit einem Zeitstempel versehen, wodurch ein umfassender, unveränderlicher Audit Trail entsteht, der für die Einhaltung von ISO-Standards und Fertigungsvorschriften unerlässlich ist.