Künstliche Intelligenz (KI) verändert die industrielle Produktion grundlegend und bietet ein enormes Potenzial, die Effizienz, Qualität und Nachhaltigkeit von Produktionsprozessen zu steigern. Von der Überwachung in Echtzeit über die Ursachenanalyse bis hin zur präzisen Vorhersage zukünftiger Ereignisse – KI ermöglicht Einblicke und Steuerungsmöglichkeiten, die bisher undenkbar waren. Doch trotz dieser Chancen zögern viele Unternehmen, KI einzuführen, und sehen sich mit Herausforderungen wie den hohen Initialkosten, fehlenden Ressourcen und mangelnder IT-Infrastruktur überfordert. Doch wie kann KI in der Produktion gewinnbringend eingesetzt werden kann und welche Hindernisse müssen dafür überwunden werden?
Von der Analyse bis zur Vorhersage: KI in verschiedenen Einsatzbereichen
Die Anwendung von KI in der Produktion kann insgesamt vielseitig ausfallen. Sie reicht von der Überwachung und Analyse von Produktionsprozessen bis hin zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Durch das sogenannte Condition Monitoring oder Anomalieenerkennung werden Maschinenzustände in Echtzeit überwacht. Erkennt die KI ungewöhnliche Muster, können sofort präventive Maßnahmen ergriffen werden, um Störungen zu vermeiden. Ein weiterer Bereich, in dem KI von großem Nutzen sein könnte, ist die Ursachenanalyse. Hierbei werden Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Signalen und Faktoren (ggf. auch mithilfe des Fachexperten) untersucht, um herauszufinden, was ein bestimmtes Ereignis ausgelöst hat. Der größte Vorteil von KI liegt jedoch in ihrer Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen: Ausgehend von historischen Daten und am besten angereichert durch das Wissen von Experten kann sie präzise prognostizieren, wann und wo es zu Maschinenstillständen oder Energieverlusten kommen könnte. Dadurch lassen sich Störungen verhindern, bevor sie überhaupt auftreten, was wiederum den Produktionsfluss erheblich stabilisiert.
Praxisbeispiele für den Einsatz von KI in der Produktion: Qualitätssicherung und Energieoptimierung
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktionssteuerung eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, Prozesse zu verbessern und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Ein besonderes Potenzial ergibt sich dabei in der Qualitätssicherung und Energieoptimierung, wie zwei Beispiele aus der Lebensmittelindustrie zeigen.
Qualitätssicherung durch frühzeitige Temperaturüberwachung
Ein kritischer Anwendungsbereich für KI in der Lebensmittelproduktion ist die Sicherstellung konstanter guter Qualität. In der Herstellung von Konfitüren und Fruchtfüllungen, wo reifes Obst wie Kirschen, Himbeeren und Erdbeeren zu weiterführenden Produkten verarbeitet wird, spielt die Temperaturkontrolle eine entscheidende Rolle. Schon geringfügige Abweichungen im Temperaturverlauf während des Mischvorganges, das Zusetzen von Zucker, Pektin oder anderen notwendigen Zutaten, können die Produktqualität erheblich beeinträchtigen. Dies gilt besonders für den Schritt, bei dem das Obst mit Gelee und Calcium angereichert wird, um die gewünschte Haltbarkeit oder Qualität zu gewährleisten.
Präzise Anomalieerkennung für maximale Produktqualität
Durch die Überwachung des gesamten Produktionsprozesses erkennt die KI in Echtzeit, wenn die Temperatur von den Vorgaben abweicht. Diese frühzeitige Erkennung ermöglicht es den Angestellten, sofort einzugreifen und sicherzustellen, dass keine Produkte verarbeitet oder ausgeliefert werden, die den Qualitätsstandards nicht genügen. Das System liefert kontinuierliche Einblicke in die relevanten Parameter, sodass mögliche Probleme im Prozess behoben werden können, bevor sie sich auf die Qualität von Endprodukten auswirken oder überhaupt erst auftreten.
Energieeffizienz in der Produktion steigern
Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von KI in der Produktion betrifft die Optimierung des Energieverbrauchs, was gerade für Branchen mit hohem Energieaufwand besonders relevant ist. In der Glas- und Gießereiindustrie, aber auch in der Lebensmittelproduktion, sind die Energiekosten ein zentraler Faktor, der einen bedeutenden Anteil der Produktionskosten ausmacht. Ein Beispiel aus der Lebensmittelbranche ist der Energiebedarf industrieller Waschanlagen, die unter anderem für das Reinigen von Obst eingesetzt werden. Hier kann es durch Überlastungen oder unzureichende Wasserzufuhr zu ineffizienten Betriebszuständen kommen, die den Energieverbrauch unnötig in die Höhe treiben.
Echtzeit-Überwachung zur Vermeidung von Energieverlusten
Um solche Energieverluste zu vermeiden, wird die KI eingesetzt, um den Energieverbrauch der Anlagen kontinuierlich zu überwachen und in Echtzeit mit den Soll-Werten zu vergleichen. Sobald ein abnormal hoher Energieverbrauch festgestellt wird, analysiert die KI die zugrunde liegenden Betriebsdaten, um die Ursache zu ermitteln. Dabei werden sowohl die Sensordaten der Maschinen als auch Prozessinformationen herangezogen, um aufzuzeigen, wo und warum Energie ineffizient genutzt wird.
Anwendungsbeispiele: Vielversprechend aber noch rar vertreten
Künstliche Intelligenz bietet der Produktion unbestreitbare Vorteile und bessert die industrielle Wertschöpfungskette aus. Von der präzisen Echtzeitüberwachung bis zur vorausschauenden Wartung ermöglicht KI eine tiefgehende Optimierung von Prozessen, die in der Vergangenheit ausschließlich mit hohem Kosten- und Ressourcenaufwand verbunden war. Doch um die Chancen voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen den Sprung über die ersten Hürden wagen. Unklare Kosten-Nutzen-Bilanzen und die Herausforderung der Datenverfügbarkeit bremsen bislang viele Betriebe aus. Gerade KMUs werden dadurch besonders vom Einbringen von KI in ihr Unternehmen abgeschreckt. Praxisbeispiele wie die Qualitätssicherung und Energieoptimierung in der Lebensmittelindustrie verdeutlichen jedoch, wie konkrete Anwendungen aussehen und welche Erfolge erzielt werden können. Wenn Unternehmen diese Möglichkeiten durch gezielte Förderung und Beratung annehmen, kann KI über alle Bereiche hinweg zum Schlüsselfaktor für Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsvorteile in der Produktion werden.
