KI in der Produktion – aus der Praxis
Die Berichte über KI in der Industrie reichen von euphorisch bis apokalyptisch. Die Realität am Arbeitsplatz ist glücklicherweise wesentlich nüchterner – und um einiges interessanter. Denn es tut sich tatsächlich etwas. Nur nicht immer so, wie es in der Broschüre versprochen wurde.
Was funktioniert bereits?
Die Anwendungen, die heute wirklich einen Mehrwert bieten, sind nicht unbedingt die spektakulärsten. Sie zeichnen sich jedoch durch Beständigkeit aus.
Vorausschauende Instandhaltung ist das bekannteste Beispiel, und das nicht ohne Grund. Maschinen, die kontinuierlich Daten zu Vibrationen, Temperatur und Energieverbrauch übermitteln, können mithilfe eines gut trainierten Modells auf abweichendes Verhalten überwacht werden. Das ist zwar nicht perfekt, aber gut genug, um Überraschungen zu vermeiden. Das bringt konkrete Vorteile: weniger ungeplante Ausfallzeiten, bessere Planung der Wartungsintervalle.
Die Qualitätskontrolle mittels Bilderkennung ist ein zweiter Bereich, in dem KI bereits ihre Leistungsfähigkeit unter Beweis gestellt hat. Kameras erkennen Produktionsfehler mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang, die für Menschen unerreichbar sind. In Gießereien, Verpackungslinien und bei der Leiterplattenfertigung: Die Technologie ist vorhanden, und sie funktioniert.
Die Prozessoptimierung ist komplexer, aber auch hier gibt es Erfolge. KI analysiert Parametereinstellungen über Hunderte von Produktionschargen hinweg und entdeckt Zusammenhänge, die ein Ingenieur niemals hätte erkennen können. Nicht, weil dieser Ingenieur weniger klug wäre, sondern weil der Mensch nun einmal nicht dafür geschaffen ist, zehntausend Variablen gleichzeitig im Blick zu behalten.
Wo läuft es schief?
Die Technologie ist selten das Problem. Viel häufiger ist es der Kontext, der sie umgibt.
Die Datenqualität ist das häufigste Hindernis. „Garbage in, garbage out“. Viele Produktionsumgebungen sind voll mit historischen Daten, die inkonsistent gespeichert sind, je nach Abteilung unterschiedlich benannt werden oder schlichtweg Lücken aufweisen. Ein KI-Modell, das auf schlechten Daten trainiert wird, liefert falsche Ergebnisse. Das Vertrauen geht verloren, das Projekt wird eingestellt.
Die Einführung ohne Rückhalt ist ein weiteres häufig auftretendes Muster. Ein System wird von oben herab eingeführt, die Anwender werden nicht in die Entwicklung einbezogen, und das Ergebnis ist ein Tool, das zwar technisch funktioniert, in der Praxis jedoch ignoriert wird. KI braucht das Vertrauen der Menschen, um zu funktionieren. Das verdient man sich nicht mit einem guten Dashboard, sondern mit guter Kommunikation.
Das „Black-Box“-Problem ist die am meisten unterschätzte Herausforderung. Ingenieure mögen es nicht, wenn ein System ihnen vorschreibt, was sie tun sollen, ohne zu erklären, warum. Das ist keine Unwilligkeit. Das ist professionelle Skepsis, und die ist völlig berechtigt. KI-Anwendungen, die keinen Einblick in ihre Denkweise gewähren, stoßen auf Widerstand. Und dieser Widerstand ist gesund.
Was das für Ingenieure bedeutet
Kurz gesagt: KI ersetzt den Ingenieur nicht. Sie verändert jedoch den Beruf.
Der Ingenieur von morgen liest nicht nur Sensordaten aus. Er versteht auch, auf welchen Annahmen ein Modell basiert, erkennt, wenn ein Ergebnis nicht stimmt, und weiß, wann man das System außer Kraft setzen muss. Das ist eine neue Kompetenz, die zu diesem Beruf gehört, genauso wie man früher das Lesen von Prozessdiagrammen lernen musste.
Das technische Wissen, über das ein guter Ingenieur heute verfügt, ist genau das, was man braucht, um KI sinnvoll einzusetzen. Nicht als Endnutzer, der auf einen Knopf klickt, sondern als kritischer Partner, der das System versteht und bewusst einsetzt.
KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug. Wie jedes Werkzeug funktioniert es nur, wenn die Person, die es in der Hand hält, weiß, wie man es einsetzt.
Möchten Sie wissen, wie KI-Anwendungen in Ihrer Produktionsumgebung aussehen? Wir denken gerne mit Ihnen mit – pragmatisch und ohne Schlagworte.