Von KI-Piloten zu autonomen Produktionsprozessen: 5 Voraussetzungen für die industrielle KI der Zukunft

• Industrielle KI entwickelt sich von einzelnen Vorhersagen hin zu zunehmend eigenständigen Produktionsentscheidungen
• eco benennt fünf Voraussetzungen für den nächsten Entwicklungsschritt - von vernetzten Maschinen bis zur sicheren Autonomie
• Ziel sind effizientere Produktionsabläufe, weniger Stillstände und eine höhere Wettbewerbsfähigkeit

Künstliche Intelligenz (KI) kann Maschinenausfälle vorhersagen, Qualitätsmängel erkennen und Produktionsprozesse optimieren. Der nächste Entwicklungsschritt geht darüber hinaus: KI-Systeme sollen künftig verschiedene Produktionsabläufe gemeinsam bewerten, Entscheidungen vorbereiten und innerhalb definierter Grenzen zunehmend selbstständig Maßnahmen einleiten. Doch dafür müssen Unternehmen erfolgreiche KI-Anwendungen aus einzelnen Pilotprojekten in den industriellen Regelbetrieb überführen. Voraussetzung sind vernetzte Maschinen, nutzbare Daten und eine sichere digitale Infrastruktur. Darauf weist eco - Verband der Internetwirtschaft e. V. anlässlich der Veröffentlichung eines neuen Whitepapers seiner Kompetenzgruppe IoT hin.

"Für Unternehmen zählt am Ende vor allem, welchen konkreten Mehrwert KI-Anwendungen im Produktionsalltag schaffen. Weniger ungeplante Stillstände, geringere Kosten, eine höhere Produktqualität und ein effizienterer Energieeinsatz sind die Maßstäbe, an denen sich industrielle KI messen lassen muss. Dafür gilt es, einzelne Anwendungen stärker miteinander zu verknüpfen und den gesamten Produktionsprozess in den Blick zu nehmen", sagt Dr. Michael Opitz, Leiter der Kompetenzgruppe IoT bei eco.

Fünf Voraussetzungen auf dem Weg zur autonomen Produktion

Wie weit die deutsche Industrie bei der Entwicklung individueller KI-Anwendungen bereits ist, zeigt eine im Juli veröffentlichte Studie der IW Consult im Auftrag von eco: 62 Prozent der KI-nutzenden Industrieunternehmen entwickeln bestehende KI-Modelle für eigene Anforderungen weiter oder kombinieren diese mit Standardlösungen.

Damit aus solchen Anwendungen künftig vernetzte Systeme entstehen können, die Produktionsentscheidungen zunehmend eigenständig unterstützen und umsetzen, identifiziert die eco Kompetenzgruppe IoT fünf zentrale Handlungsfelder:

1. Bestehende Maschinen einbinden: Auch ältere Produktionsanlagen müssen über sichere, standardisierte Schnittstellen vernetzt werden, damit ihre Daten für KI-Anwendungen verfügbar sind.
2. Daten verständlich und nutzbar machen: Produktionsdaten müssen einheitlich beschrieben und in ihren jeweiligen Prozesskontext eingeordnet werden, damit KI sie zuverlässig auswerten und anlagenübergreifend nutzen kann.
3. Digitale Infrastruktur bedarfsgerecht einsetzen: Edge-Systeme, Cloud und Rechenzentren müssen so zusammenspielen, dass Daten abhängig von Geschwindigkeit, Schutzbedarf und Rechenleistung dort verarbeitet werden, wo es sinnvoll ist.
4. Sicherheit und menschliche Kontrolle gewährleisten: Je eigenständiger KI-Systeme handeln, desto wichtiger werden Cybersicherheit, nachvollziehbare Entscheidungen, klare Verantwortlichkeiten und sichere Eingriffsmöglichkeiten.
5. Datenaustausch über Unternehmensgrenzen ermöglichen: Offene Standards und gemeinsame Datenräume schaffen die Grundlage, um Informationen zwischen Herstellern, Zulieferern und Betreibern kontrolliert auszutauschen und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Von der Vorhersage zur eigenständigen Entscheidung

Wie dieser Entwicklungsschritt in der Praxis aussehen kann, zeigt das Beispiel der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance): Während KI einen drohenden Maschinenausfall frühzeitig erkennen kann, können weiterentwickelte Systeme zusätzlich berücksichtigen, wann eine Wartung unter Einbeziehung von Produktionsauslastung, Ersatzteilen, Energieverbrauch und Lieferterminen am sinnvollsten ist. Innerhalb klar definierter Grenzen können sie entsprechende Maßnahmen zunehmend selbstständig einleiten.

Solche sogenannten Autonomous Operations entstehen schrittweise. Wie weit KI eigenständig handeln darf, hängt vom wirtschaftlichen Nutzen und den jeweiligen Sicherheitsanforderungen ab. Die Kontrolle über kritische Produktionsentscheidungen muss dabei gewährleistet bleiben.

Die Handlungsempfehlungen hat die eco Kompetenzgruppe IoT gemeinsam mit Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Recht im Whitepaper "Von Predictive Maintenance zu Autonomous Operations: Wie industrielle KI die Produktion der Zukunft steuert" erarbeitet.