KI: Positiver ROI in 12 Monaten
AppliedAI hat Use Cases identifiziert, mit dem das produzierende Gewerbe ihre Effizienz und Produktivität steigern.
Das produzierende Gewerbe steht vor großen Herausforderungen: hoher Zeitdruck, steigende Energiekosten und dynamischen Marktanforderungen. KI können Abhilfe leisten, doch großen Anfangsinvestition stellen eine Hürde dar. Das KI andererseits erhebliche Entlastung bietet uns sich Investitionen nach einem Jahr amortisieren können, zeigen vier Anwendungsfälle, die die appliedAI Initiative über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg erarbeitet hat.
Gerative KI im Industrial Design
Im Industrial Design stellen langwierige Entwicklungszyklen sowie manuelle und ineffiziente Modellierungsprozesse wesentliche Herausforderungen dar. Hier kann durch den Einsatz von generativer KI die Effizienz des Entwurfsprozesses erheblich verbessert werden, indem sie beispielsweise Skizzen in konkrete Modelle umwandelt und dabei die Compliance beachtet.
Laut der appliedAI Initiative lassen sich so bis zu 50 Prozent der manuellen Arbeit einsparen. Zudem werden die Entwicklungszeit und – kosten durch schnellere Prototypenerstellung und weniger manuelle Eingriffe deutlich reduziert. Dies steigert die Wettbewerbsfähigkeit, da schneller auf Marktbedürfnisse und technische Anforderungen reagiert werden kann.
KI-basierte Anomalieerkennung
In Branchen, die von der Halbleiter- bis zur Automobilbranche reichen, können Prüf- und Ertragsverluste 20-30 Prozent der gesamten Produktionskosten ausmachen. Um Fehler bzw. Anomalien zu vermeiden, ist es entscheidend, potenzielle Probleme proaktiv zu identifizieren und in komplexen mehrstufigen Produktionszyklen darauf zu reagieren. Der Aufbau von KI-Systemen, die in der Lage sind, maschinenübergreifende Muster zu analysieren, kann die Leistung und Effizienz von Produktionsprozessen erheblich verbessern. Solche Systeme verstehen und verwalten die komplexen Beziehungen zwischen Maschinen. Der Einsatz von KI ermöglicht hier eine umfassende, durchgängige Prozessoptimierung.
Ein Beispiel dafür ist die proaktive Erkennung von plötzlichen Temperaturschwankungen während des Herstellungsprozesses. Durch die frühzeitige Identifikation dieser Anomalie können die Ausschussrate und die Produktionsausfallzeiten um bis zu 20 Prozent gesenkt werden. Das schlägt sich direkt in Kosteneinsparungen und höherer Rentabilität nieder. Darüber hinaus trägt diese Technologie dazu bei, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und die Sicherheit zu verbessern.
RLC: Steuerungsverfahren in komplexen Systemen und dynamischen Umgebungen
Im produzierenden Gewerbe wird oft mit komplexen Systemen mit verschiedenen Variablen und Abhängigkeiten gearbeitet. Diese gilt es zu optimieren, während gleichzeitig die Betriebszuverlässigkeit aufrechterhalten werden muss. Hier bietet die KI in Form von Reinforcement Learning Control (RLC) eine Alternative zu traditionellen Kontrollmethoden, indem es die Prinzipien des maschinellen Lernens nutzt.
RLC hilft Systemen, in Echtzeit zu lernen und die Entscheidungsfindung zu verbessern, indem es die Leistung steigert und die Anzahl der manuellen Eingriffe reduziert. RLC passt Steuermaßnahmen iterativ an, basierend auf Rückmeldungen vom System selbst, beispielsweise beim Energiemanagement: Angesichts der hohen Energiekosten im produzierenden Gewerbe kann RLC dazu beitragen, den Gasund Stromverbrauch zu senken, indem Heizprozesse optimiert und die Energieverschwendung reduziert wird. Die appliedAI Initiative stellte bei der Identifizierung des Use Cases fest, dass eine Reduktion des Energieverbrauchs von 55 Prozent auf 33 Prozent möglich ist.
RAG: Internes Wissensmanagement
Die Suche nach relevanten Informationen in einem Meer voll Daten nimmt viel Zeit in Anspruch, ganz egal ob beim Onboarding von neuen Mitarbeitenden oder bei unternehmensspezifischen Anfragen. Dabei lassen sich die vorhandenen Informationen sinnvoll für anstehende Prozesse nutzen. Der Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht eine einfache Implementierung von Large Language Models (LLM) zur Filterung benötigter Daten. So kann die Anzahl der von Menschen betreuten Anfragen um bis zu 50 Prozent reduziert werden, je nach bestehendem Automatisierungsgrad eines Unternehmens. Das spart nicht nur Kosten, sondern auch viel Zeit, beispielsweise im Lieferkettenmanagement. Dies kann durch den schnellen Abruf von Daten über Lieferanten, Lagerbestände und Produktionsprozesse optimiert werden
