Generative KI in der Fertigung: Vorteile, Risiken und wichtigste Anwendungsfälle

Generative KI in der Fertigung bezieht sich auf die Anwendung generativer Modelle und künstlicher Intelligenztechniken zur Optimierung und Verbesserung verschiedener Aspekte des Fertigungsprozesses. Dabei werden KI-Algorithmen verwendet, um neue Produktdesigns zu generieren, Produktionsabläufe zu optimieren, Wartungsbedarf vorherzusagen und die Produktionseffizienz im Frontline-Betrieb zu verbessern.

Entsprechend McKinsey, liegt der größte Nutzen der generativen KI in Anwendungsfällen in vier Bereichen: Fertigung, Kundenbetrieb, Marketing und Vertrieb sowie Lieferkettenmanagement. Hersteller sind in einer einzigartigen Position, um von generativer KI zu profitieren, und für einige ist sie bereits eine transformative Kraft. Eine kürzlich veröffentlichte Deloitte Die Studie ergab, dass 791 Prozent der Unternehmen erwarten, dass generative KI ihre Betriebsabläufe innerhalb von drei Jahren verändern wird, und 561 Prozent von ihnen nutzen bereits generative KI-Lösungen, um Effizienz und Produktivität zu verbessern.

Die Fertigung entwickelt sich rasant weiter. Durch die Integration hochmoderner Technologien wie generativer KI können Hersteller ihre Produktionsmitarbeiter durch verbesserte Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit und Dateneinblicke besser unterstützen, erweitern und stärken.

Tauchen Sie mit uns unten in die generative KI in der Fertigung ein und erkunden Sie deren Funktionsweise, Vorteile und Risiken sowie einige der wichtigsten Anwendungsfälle, die generative KI, insbesondere digitale Assistenten für generative KI, für Fertigungsvorgänge bieten kann:

• Was ist generative KI in der Fertigung?
• Vorteile der Nutzung generativer KI in der Fertigungsindustrie
• Risiken der generativen KI in der Fertigung
• Top-Anwendungsfälle für generative KI-Fertigungsassistenten
• Zukunftssichere Fertigungsabläufe mit Augie™

Was ist generative KI in der Fertigung?

Generative KI bezieht sich auf künstliche Intelligenzsysteme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erstellen, indem sie Muster aus vorhandenen Daten lernen. In der Fertigung umfasst dies die Verwendung von Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP), um große Datenmengen zu analysieren, verschiedene Szenarien zu simulieren und innovative Lösungen zu generieren, die sich auf eine Vielzahl von Fertigungsprozessen auswirken können.

Große Sprachmodelle

Large Language Models (LLMs) sind eine Art generatives Modell der künstlichen Intelligenz, das anhand einer großen Menge – manchmal auch als Korpus bezeichnet – von Textdaten trainiert wurde. Sie sind in der Lage, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren und werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung und Textgenerierung.

In der Fertigung sollten generative KI-Lösungen proprietäre, zweckmäßige, vorab trainierte LLMs nutzen, gepaart mit robuster Sicherheit und Berechtigungen. Industrielle LLMs nutzen Betriebsdaten, Schulungs- und Personalmanagementdaten, Daten zu vernetzten Mitarbeitern und Technikern sowie Informationen aus Unternehmenssystemen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mithilfe natürlicher Sprache konzentriert. Dabei werden Algorithmen und Modelle entwickelt, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache auf sinnvolle und nützliche Weise zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Für die generative KI ist NLP eine Schlüsseltechnologie, die es den Assistenten ermöglicht, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren. Auf diese Weise werden nahtlose Konversationserlebnisse für den Benutzer sowie wertvolle Unterstützung für Mitarbeiter im Produktionsbereich, Ingenieure und Manager in Fertigungs- und Industrieumgebungen geboten.

NLPs ermöglichen es der KI, natürliche Spracheingaben zu verarbeiten und zu interpretieren, sodass sie menschenähnliche Interaktionen durchführen, Benutzeranfragen verstehen und relevante und genaue Antworten geben kann. Dies ist für gängige Fertigungsaufgaben wie Echtzeitunterstützung, Dokumentationsprüfung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung.

Durch die Kombination großer Sprachmodelle und natürlicher Sprachverarbeitung kann generative KI zusammenhängende und kontextrelevante Texte für Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen und Konversation erstellen und dabei die menschliche Sprachkompetenz nachahmen.

Vorteile der Nutzung generativer KI in der Fertigungsindustrie

Generative KI und Lösungen, die sie nutzen, bieten mehrere Vorteile für Fertigungsvorgänge, darunter:

• Betriebs-/Produktionsoptimierung und Prognose: Die GenAI-Technologie verbessert Fertigungsprozesse erheblich, indem sie in Echtzeit überwacht und analysiert, Probleme schnell erkennt und prädiktive Erkenntnisse und personalisierte Unterstützung bietet, um die Effizienz der Fertigungsmitarbeiter zu steigern. Darüber hinaus ermöglichen KI-Assistenten Herstellern, mehrere Kontrollstrategien innerhalb ihres Prozesses zu erkunden und potenzielle Engpässe und Fehlerstellen zu identifizieren.
• Proaktive Problemlösung: Generative KI-gestützte Tools ermöglichen Echtzeitüberwachung und Risikoanalyse von Fertigungsabläufen und ermöglichen so die schnelle Identifizierung und Lösung von Problemen zur Optimierung von Produktion und Effizienz. Sie können Ereignisse erkennen, während sie auftreten, und liefern wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen, die Bedienern und Ingenieuren helfen, Probleme schnell zu identifizieren und zu lösen, bevor sie eskalieren.
• Reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten: Generative KI-Lösungen können große Datensätze analysieren, um den Wartungsbedarf von Geräten vorherzusagen, bevor Probleme auftreten. So können Hersteller die Wartung proaktiv planen und ungeplante Störungen minimieren. Dies verbessert nicht nur die Ausfallzeiten, sondern trägt auch zur allgemeinen Betriebsstabilität unternehmenskritischer Geräte bei.
• Persönliche Unterstützung und Anleitung am Arbeitsplatz: Generative KI-Tools können auf verschiedene Rollen innerhalb der Produktionsanlage zugeschnitten werden und bieten Bedienern, Ingenieuren und Managern personalisierte Unterstützung. Sie können rollenbasierte, personalisierte Unterstützung und proaktive Einblicke bieten, um vergangene Ereignisse, aktuelle Status und mögliche zukünftige Ereignisse zu verstehen. So können die Mitarbeiter ihre Aufgaben effektiver erledigen und bessere, fundiertere Entscheidungen treffen.

Diese Vorteile verdeutlichen die erheblichen Auswirkungen der generativen KI auf die Fertigungsaktivitäten an vorderster Front: Sie verbessert die allgemeine Betriebseffizienz, passt Prozesse bei Bedarf an und fördert betriebliche Spitzenleistungen.

Profi-Tipp

Generative KI-Assistenten kann diese Vorteile noch weiter ausbauen, indem Fähigkeiten und Schulungsdaten einbezogen werden, um die Effektivität der Schulung zu messen, Qualifikationslücken zu identifizieren und Lösungen vorzuschlagen, um Fachkräftemangel vorzubeugen. Dies garantiert, dass die Mitarbeiter an der Front über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um Aufgaben sicher und effizient auszuführen, und ermöglicht gleichzeitig die Einrichtung personalisierter Karriereentwicklungspfade für Produktionsmitarbeiter, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich verbessern.

Risiken der generativen KI in der Fertigung

Generative KI in der Fertigung birgt mehrere Risiken, darunter Datensicherheit, Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums und potenzielle Verzerrungen in KI-Modellen. Die Abhängigkeit von riesigen Datenmengen erhöht das Risiko von Datenverletzungen und Cyberangriffen, wodurch vertrauliche Informationen offengelegt werden können. Probleme mit dem geistigen Eigentum können auftreten, wenn KI-generierte Designs oder Prozesse versehentlich bestehende Patente oder proprietäre Technologien verletzen. Darüber hinaus können Verzerrungen in Trainingsdaten zu suboptimalen oder unfairen Ergebnissen führen, was die Qualität und Gerechtigkeit von KI-gesteuerten Entscheidungen beeinträchtigt. Es besteht auch das Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit von KI, die die menschliche Aufsicht verringern und zu Fehlern führen kann, wenn die KI-Modelle falsche Vorhersagen treffen oder fehlerhafte Designs generieren. Die Gewährleistung einer ordnungsgemäßen Validierung, Transparenz und menschlichen Eingriffs ist entscheidend, um diese Risiken zu mindern.

Top-Anwendungsfälle für generative KI-Fertigungsassistenten

Generative KI-Assistenten und Frontline-Copiloten sind KI-gestützte Tools, die wertvolle Unterstützung und Einblicke in industriellen Umgebungen, insbesondere in der Fertigung, bieten sollen. Diese Assistenten sind eine Art generativer KI, die in Fertigungsabläufen eingesetzt werden, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und proaktive Einblicke zu bieten, um die Leistung und Produktivität der Mitarbeiter an der Front zu optimieren.

Was KI-Assistenten an vorderster Front unter anderen Copiloten der generativen KI einzigartig macht, ist die verbesserte, menschenähnliche Interaktion, die über die Standarddatenanalytik und -analyse hinausgeht, um den Kontext eines Prozesses oder Problems zu verstehen; einschließlich dessen, was passiert ist und warum, sowie um zukünftige Ereignisse vorherzusehen.

Generative KI-Assistenten arbeiten mit spezialisierten großen Sprachmodellen (LLMs) und generativer KI und bieten kontextbezogene Intelligenz für überlegene Abläufe, Produktivität und Betriebszeit in industriellen Umgebungen. Darüber hinaus beinhalten sie in der Regel natürliche Sprachverarbeitung zum Verständnis der menschlichen Sprache, Mustererkennung zum Identifizieren von Trends oder Verhaltensweisen und Entscheidungsalgorithmen, um Unterstützung in Echtzeit zu bieten. In Kombination mit Techniken des maschinellen Lernens ermöglicht ihnen dies, Benutzereingaben zu verstehen, fundierte Vorschläge zu machen und Aufgaben zu automatisieren.

1. Fehlerbehebung:Die Fehlerbehebung ist ein so wichtiger Anwendungsfall in der Fertigung. Angesichts des heutigen Fachkräftemangels befinden sich die Mitarbeiter an der Produktionslinie oft in Situationen, in denen sie nicht über das jahrzehntelange Fachwissen verfügen, das für eine schnelle Fehlersuche und Problemlösung in der Fertigung erforderlich ist. KI-Assistenten können diesen Mitarbeitern helfen, Entscheidungen schneller zu treffen und Produktionsausfallzeiten zu reduzieren, indem sie sofortigen Zugriff auf zusammengefasste Fakten bieten, die für einen Job oder eine Aufgabe relevant sind. Dies kann aus Verfahren, Anleitungen zur Fehlerbehebung, erfasstem Fachwissen oder OEM-Handbüchern stammen.
2. Individuelle Schulung und Unterstützung: Mit GenAI-Assistenten können Hersteller Wissens- und Erfahrungslücken sofort schließen, indem sie Informationen bereitstellen, die auf den jeweiligen Mitarbeiter zugeschnitten und kontextbezogen sind. Dazu können gehören: Schulungsmaterialien für den Arbeitsplatz, One-Point-Lessons (OPLs) oder von Kollegen/Benutzern erstellte Inhalte wie Kommentare und Unterhaltungen.
3. Leiter Standardwerk: Mit generativen KI-Assistenten können Betriebsleiter die Wirksamkeit von Standardarbeiten in ihrer Fertigungsumgebung bewerten und verstehen sowie Risikobereiche oder Verbesserungsmöglichkeiten erkennen.
4. Umwandlung von Stammeswissen: Eine der dringendsten Prioritäten vieler Hersteller ist die Aufgabe, Stammeswissen zu erfassen und in digitale Unternehmensressourcen umzuwandeln, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können. Mit der Connected Worker-Technologie, die generative KI nutzt, können Fertigungsunternehmen jetzt den Austausch von Stammeswissen durch Zusammenarbeit zusammenfassen und in skalierbare, kuratierte digitale Ressourcen umwandeln, die sofort im gesamten Unternehmen genutzt werden können.
5. Ständige Verbesserung: KI- und GenAI-Assistenten können uns dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen die Inhalte verbessert werden können, und diese Verbesserungen umzusetzen, die Effektivität von Schulungen zu messen sowie die Effektivität der Belegschaft zu messen und zu verbessern.
6. Betriebsanalyse: Generative KI-Assistenten können auch bei betrieblichen Verbesserungen einen Mehrwert bieten. GenAI-Assistenten können anhand der Anwesenheitsdaten der Mitarbeiter Schichtleitern oder Linienleitern dabei helfen, Risiken zu ermitteln und Ressourcenprobleme möglicherweise auszugleichen, bevor sie wirklich problematisch werden. Die Kompetenzmatrix, Anwesenheitsdaten und Produktionspläne eines Unternehmens können alle in ein zweckmäßiges, vorab trainiertes LLM einfließen – und Ihnen Informationen liefern, die Produktionsleiter benötigen, um ihren Betrieb am Laufen zu halten.

Zukunftssichere Fertigungsabläufe mit Augie™

Generative KI und andere KI-gestützte Lösungen verbessern die Fertigungsabläufe, indem sie Daten analysieren, um den Wartungsbedarf von Geräten vorherzusagen, bevor Probleme auftreten, eine proaktive Wartungsplanung ermöglichen und ungeplante Störungen minimieren. Mit diesen Tools können Hersteller die Zusammenarbeit von Frontline-Mitarbeitern verbessern und Echtzeitunterstützung mit kontextbezogenen Informationen bieten, um relevante und zeitnahe Unterstützung bei kritischen Entscheidungsprozessen sicherzustellen.

Insgesamt verändert die generative KI ein breites Spektrum an Fertigungs- und Industrieaktivitäten, vernetzt Mitarbeiter auf eine Art und Weise, die bislang für unmöglich gehalten wurde, und macht die Aufgaben und Prozesse im Produktionsprozess für Arbeitnehmer überall sicherer und effizienter.

Augie, Augmentirs neuer generativer KI-Assistent für die Frontline-Arbeit werden neben MES- und ERP-Daten auch Fähigkeiten, Informationen zur Personalentwicklung und Schulungsdaten berücksichtigt. Es bietet kontextbezogene, proaktive Einblicke und automatisierte Arbeitsabläufe, um die Produktion zu optimieren und Engpässe zu vermeiden, was zu Produktionseffizienz, Betriebszeit, Qualität und Entscheidungsfindung beiträgt.

Darüber hinaus verknüpft Augie Betriebsdaten, Schulungs- und Personalverwaltungsdaten, technische Daten sowie Wissen/Informationen aus verschiedenen Unternehmenssystemen, um den Mitarbeitern im Produktionsbereich mehr Handlungsfreiheit zu lassen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Fertigungsleistung zu steigern.

Augmentir wird von führenden Herstellern als Partner für die digitale Transformation geschätzt, der messbare Ergebnisse für alle Betriebsabläufe liefert. Planen Sie einen Live-Demo heute, um mehr zu erfahren.