NET 12/2024

27 www.net-im-web.de 12/24 D I G I TA L I S I ERUNG UND K I KI in der Industrie Schlüsselstrategien für eine erfolgreiche Implementierung Johannes H. Diedrich In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) die industrielle Landschaft neugestaltet, sind Strategien für Unternehmen, um KI erfolgreich zu implementieren, gefragter denn je. KI revolutioniert die Automatisierung, Mustererken- nung und Entscheidungsfindung, aber welche konkreten Schritte für die Einführung sind notwen- dig? Von der Bedeutung einer gründlichen Kenntnis der eigenen Prozesse bis zur Anwendung von Systems Engineering und Change Management – in diesem Artikel erhalten Sie praktische Einblicke und Methoden, die Ihnen helfen, KI-Projekte effektiv zu gestal- ten und die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern. Der Einsatz von Künst- licher Intelligenz im in- dustriellen Sektor konzen- triert sich vornehmlich auf drei Hauptziele: Automatisierung von Prozessen, Muster- erkennung in großen Datenmengen und Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. Im Bereich Automatisierung werden die Grenzen durch KI enorm erweitert, was zu einer erheblichen Steigerung der Produktivi- tät führen kann. So können beispielsweise Programmieraufgaben durch maschinelles Lernen deutlich stärker als bisher auto- matisiert werden. Die Mustererkennung ermög- licht es, aus großen Datenmengen wert- volle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie der Qualitätskontrolle, wo KI-Systeme Un- regelmäßigkeiten erkennen können, die für menschliche Inspektoren schwer zu identifizieren sind. Beispielsweise können in der Automobilindustrie Lackierrobo- ter mit KI-Unterstützung sicherstellen, dass die Lackierung jedes Fahrzeugs den Qualitätsstandards entspricht, indem sie Oberflächenfehler erkennen, die sonst un- bemerkt bleiben würden. Die Entscheidungsunterstützung durch KI bietet Unternehmen dieMöglich- keit, fundierte Entscheidungen basierend auf einer Analyse von Echtzeitdaten zu treffen. In der Logistik kannKI zumBeispiel zurOptimierung der Lieferketten verwendet werden, indem sie die effizientesten Routen vorschlägt oder unerwartete Verzögerungen vorhersagt. Dies führt zu einer verbesserten Planung und einem reduzierten Risiko von Lieferengpässen. Durch maschinelles Lernen kann zudem die Erkennung und Durchführung von Instandhaltungsbedarfen verbessert werden. Automatisierte Instandhaltungssys- teme können beispielsweise den Verschleiß kritischer Maschinenteile überwachen und Johannes H. Diedrich ist Bereichsleiter Industrieprojekte bei der Synostik GmbH Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im industriellen Sektor konzentriert sich vornehmlich auf die Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung in großen Datenmengen und die Unterstützung bei Entscheidungsprozessen