AI in Manufacturing & Industrie 5.0 — Energieverbrauch KI-basiert
Im industriellen Umfeld stellt die Senkung des Energieverbrauchs eine zentrale Herausforderung dar. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hierbei vielversprechende Möglichkeiten, um den Energieeinsatz effizienter zu gestalten. Zentral ist die konsequente Implementierung und Optimierung von KI-basierten Systemen, die konkrete Energieeinsparungen ermöglichen.
Typische Fehler und deren Korrektur
Erster Fehler: Unzureichende Datenqualität. Ein weit verbreiteter Fehler besteht darin, dass die Daten, welche die Grundlage für KI-gestützte Entscheidungen bilden, mangelhaft oder unvollständig sind. Dies führt zu suboptimalen Resultaten. Die Korrektur erfordert einen umfassenden Ansatz: Die Datenquellen sollten sorgfältig geprüft und in einer strukturierten Form gesammelt werden. Ein effektives Datenmanagementsystem kann hierbei unterstützende Dienste leisten, um die Integrität und Qualität der Daten zu gewährleisten.
Zweiter Fehler: Fehlende Integration der KI-Systeme mit bestehenden Infrastrukturen. Oft werden KI-Lösungen parallel zu bestehenden Systemen betrieben, ohne eine nahtlose Integration in die bestehende Infrastruktur. Dies kann zu ineffizienten Prozessen führen und das volle Einsparpotential untergraben. Zur Korrektur empfiehlt es sich, ein schrittweises Integrationskonzept zu entwickeln, das die Kompatibilität und Abstimmung zwischen KI-Lösungen und den vorhandenen Systemen sicherstellt.
Dritter Fehler: Unzureichende Schulung der Belegschaft. Ein weiterer häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Weiterbildung der Mitarbeitenden in Bezug auf die Umsetzung und Nutzung von KI-Technologien. Ohne fundiertes Wissen können Mitarbeitende die Technologie nicht optimal einsetzen, was zu suboptimalen Resultaten führt. Eine gezielte Schulungs- und Trainingsstrategie, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der KI-Nutzung umfasst, ist essenziell.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Erste Woche:
Ein Team für die Evaluierung der Datenintegrität zusammenstellen.
Beginn der Mitarbeiterschulung mit Fokus auf Grundlagen der KI-Technologien.
Zweite Woche:
Start der Integration von KI-Anwendungen in die bestehende Infrastruktur, Pilotprojekte definieren.
Vertiefende Schulungsprogramme, um die praktische Anwendung der Technologien im Alltag zu stärken.
Dritte und Vierte Woche:
Durchführung von Workshops zur Förderung der Akzeptanz und Bereitschaft der Mitarbeitenden für neue Prozesse.
Überwachung und Analyse der Energieeinsparungen und Anpassung der Strategie bei Bedarf.
Diese strukturierte Vorgehensweise ermöglicht nicht nur kurzfristige Erfolge, sondern schafft auch eine solide Basis für langfristige Energieeinsparungen mithilfe von KI-Technologien im industriellen Kontext.