AI in Manufacturing & Industrie 5.0 — KI-gestützte Produktionsplanung

Einsatz von KI in der Produktionsplanung

Kernaussage: Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) revolutioniert die Produktionsplanung und bietet Unternehmen der Fertigungsindustrie erhebliche Effizienzgewinne, wenn typische Anwendungsfehler vermieden werden.

Typische Fehler bei der Einführung von KI-gestützter Produktionsplanung

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von KI in der Produktionsplanung ist die unzureichende Datenqualität. KI-Systeme sind stark datengetrieben und benötigen zuverlässige, präzise und umfangreiche Daten, um genaue Vorhersagen und Optimierungen durchführen zu können. Wenn die eingespeisten Daten unvollständig oder fehlerhaft sind, führt dies zu ungenauen Ergebnissen und möglicherweise zu Fehlentscheidungen. Die Korrektur besteht in der Einführung eines robusten Datenmanagement-Prozesses, der die Datenqualität sicherstellt und regelmässige Überwachungen und Aktualisierungen beinhaltet.

Ein weiterer Fehler ist die fehlende Anpassung der KI-Modelle an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens. Oftmals werden generische Lösungen eingesetzt, die nicht auf die individuellen Bedürfnisse und Prozesse abgestimmt sind. Dies kann dazu führen, dass die Lösungen ineffizient arbeiten oder gar die Produktion behindern. Eine gezielte Anpassung und Feinabstimmung der KI-Modelle unter Einbeziehung interner Experten und individueller Produktionsanforderungen kann diesen negativen Effekt beheben.

Schliesslich ist eine unzureichende Integration der KI-Systeme in bestehende Systeme und Prozesse ein häufiger Stolperstein. Häufig wird angenommen, dass KI-Lösungen problemlos in bestehende IT-Infrastrukturen integriert werden können, was jedoch meist nicht der Fall ist. Unstimmigkeiten und Schnittstellenprobleme können die Funktion und Effizienz der KI-Lösungen beeinträchtigen. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollte von Anfang an eine umfassende Integrationsstrategie entwickelt werden, die alle relevanten internen IT- und Fertigungssysteme berücksichtigt.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Analysephase (Tage 1–5): Starten Sie mit einer Bestandsaufnahme der aktuellen Produktionsdaten und deren Qualität. Identifizieren Sie Schwachstellen im bestehenden Datenmanagement und in der IT-Infrastruktur. Ziel sollte es sein, die Datenaufbereitung zu standardisieren und auf bestehende Probleme aufmerksam zu machen.

Datenbereinigung und -verwaltung (Tage 6–10): Implementieren Sie Prozesse zur kontinuierlichen Überwachung und Bereinigung von Daten. Dies beinhaltet die Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit Datenqualitätsstandards und der Nutzung geeigneter Werkzeuge zur Datenanalyse.

Anpassung der KI-Modelle (Tage 11–20): Arbeiten Sie mit internen und externen Experten zusammen, um die KI-Modelle an die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Produktion anzupassen. Testen und evaluieren Sie verschiedene Modelle hinsichtlich ihrer Effektivität und passen Sie sie kontinuierlich an die sich verändernden Produktionsbedingungen an.

Integration und Test (Tage 21–30): Entwickeln Sie eine umfassende Integrationsstrategie für die KI-Systeme in Ihre bestehende IT-Infrastruktur. Führen Sie anschliessend umfangreiche Tests durch, um sicherzustellen, dass die Systeme reibungslos funktionieren und die erwarteten Verbesserungen erzielen.

Diese Schritte legen den Grundstein für eine erfolgreiche Einführung von KI-gestützter Produktionsplanung und schaffen die Voraussetzungen, um langfristig von den Vorteilen der Technologie zu profitieren.