20. November 2024 | Holger Hagenlocher | Berater · Coach

KI und Automatisierung: Zukunftssicherung der deutschen Industrie Ohne den Automatisierung und den Einsatz der Künstlichen Intelligenz gibt es keine Zukunft für die deutsche Industrie von Holger Hagenlocher Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung in Industrieunternehmen bietet umfassende Chancen zur Effizienzsteigerung, Produktivitätsverbesserung und zur Bewältigung des Fachkräftemangels. Verschiedene Studien und Leitfäden, etwa vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi, 2019) und dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO, 2021), betonen das Potenzial, die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen durch gezielte KI-Integration in industrielle Prozesse zu sichern. KI und Automatisierung treiben die Industrie 4.0 voran. | Bild erstellt mit DALL-E Industrieunternehmen stehen heutzutage vor der Herausforderung, zunehmend komplexe Produktionsprozesse zu optimieren und flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren. KI und Automatisierung sind zentrale Elemente der Industrie 4.0, die es Unternehmen ermöglichen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse dynamisch anzupassen (Bitkom, 2021). Die digitale Transformation, unterstützt durch KI, verbessert nicht nur die Effizienz, sondern fördert auch die Innovationskraft und ermöglicht die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. 9 Gründe für die Automatisierung und den Einsatz der KI Effizienzsteigerung und Kostensenkung Automatisierung und KI steigern die Effizienz in industriellen Prozessen durch präzisere, schnellere und kontinuierliche Leistung, ohne dass menschliche Müdigkeit oder Fehler ins Spiel kommen. Dies ermöglicht eine Ressourcenschonung und eine bessere Nutzung von Rohstoffen, wodurch sich langfristig erhebliche Kosteneinsparungen ergeben, vor allem in der Produktion, im Lager und im Energieverbrauch. Im Dokument wird ebenfalls darauf hingewiesen, dass durch Automatisierung nicht nur die Effizienz, sondern auch die Gesamtkosten erheblich gesenkt werden Steigerung der Produktionsgeschwindigkeit und Flexibilität In einem sich rasch wandelnden Markt ist die Reaktionsgeschwindigkeit auf Nachfrageänderungen entscheidend. Automatisierte Prozesse und KI ermöglichen es, Produktlinien flexibel anzupassen und schnell zu skalieren, was besonders in der Fertigung von Vorteil ist. Im Dokument wird zusätzlich die Bedeutung schneller Implementierungsmöglichkeiten betont, die für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen entscheidend sind Wettbewerbsvorteile und Marktpositionierung Ein wichtiger Grund für den Einsatz von KI ist die langfristige Sicherung der Marktposition. Durch eine frühzeitige Investition in KI und Automatisierung können Unternehmen Vorreiterrollen einnehmen und sich durch eine effizientere und modernisierte Produktionsweise von der Konkurrenz abheben. Das Dokument erwähnt auch, dass durch neue Technologien wie kollaborative Roboter und cloudbasierte Automatisierungslösungen eine erhöhte Flexibilität entsteht, die für den Wettbewerbsvorteil genutzt werden kann Qualitätssteigerung und Fehlerreduktion KI kann zur Verbesserung der Qualitätssicherung beitragen, indem sie Muster erkennt und automatisch Qualitätstests durchführt. Hierdurch lassen sich Fehlerquellen identifizieren und beheben, bevor größere Schäden entstehen. Besonders in sensiblen Industriezweigen wie der Automobil- oder der Luftfahrtindustrie ist die präzise Qualitätskontrolle ein essenzieller Vorteil. Das Dokument beschreibt ebenfalls, dass eine gezielte Anpassung an spezifische Marktsegmente und Anforderungen durch KI-Lösungen die Produktionsqualität erhöhen kann Vorausschauende Wartung und Lebensdauerverlängerung Eine der wertvollsten Anwendungen von KI in der Industrie ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). KI-gestützte Sensoren und Systeme erkennen Anzeichen von Verschleiß und melden automatisch, wenn Wartungsbedarf besteht, bevor tatsächliche Ausfälle auftreten. Dies verhindert ungeplante Stillstände und verringert Wartungskosten, wie auch das Dokument hervorhebt Reduzierung des Fachkräftemangels Ein weiterer wesentlicher Grund ist der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften, insbesondere in den westlichen Ländern. KI und Automatisierung können diesen Mangel ausgleichen, indem sie repetitive und administrative Aufgaben übernehmen und Mitarbeiter für wertschöpfende Tätigkeiten freisetzen. Im Dokument wird dieser Punkt ebenfalls als wichtiger Faktor genannt, der Unternehmen zur Automatisierung treibt Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit Durch den optimierten Energieverbrauch und die effiziente Nutzung von Ressourcen tragen KI und Automatisierung zur Nachhaltigkeit Energiesparende Prozesse und eine präzisere Steuerung von Produktionslinien verringern den CO₂-Fußabdruck der Unternehmen und unterstützen deren Umweltschutzziele. Innovationsförderung und neue Geschäftsmodelle KI und Automatisierung ermöglichen die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen, die zuvor nicht wirtschaftlich realisierbar gewesen wären. In der Pharmaindustrie beispielsweise unterstützt KI die schnelle Entwicklung neuer Medikamente, indem sie riesige Datenmengen analysiert und mögliche Substanzen identifiziert, was im Dokument auch als Anwendungsbeispiel genannt wird Datengetriebene Entscheidungen und Prozessoptimierung KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren und so datengetriebene Entscheidungen unterstützen, die die Lieferkette optimieren und Betriebsabläufe verbessern. Dies fördert die Agilität und die Anpassungsfähigkeit der Unternehmen. Das Dokument verweist hier ebenfalls auf die Optimierung von Entscheidungsprozessen durch KI Notwendigkeit Der Einsatz von KI und Automatisierung in der Industrie ist nicht nur ein Weg zur Optimierung, sondern eine strategische Notwendigkeit, um wettbewerbsfähig zu bleiben, Kosten zu senken und Fachkräftemängel auszugleichen. KI und Automatisierung erweitern die Möglichkeiten industrieller Unternehmen in Bereichen wie Qualität, Wartung und Nachhaltigkeit und stärken deren Position im globalen Marktumfeld. KI und Automatisierung: Handlungsempfehlungen für Unternehmen Schrittweise Integration und Pilotprojekte Der VDI (2020) empfiehlt eine stufenweise Herangehensweise, bei der Unternehmen zunächst mit Pilotprojekten beginnen sollten, um spezifische Anwendungsfälle von KI und Automatisierung zu testen und Erfahrungen zu sammeln. Diese Projekte sollten idealerweise in Bereichen gestartet werden, in denen der Einsatz von KI einen sofortigen Mehrwert bringt, beispielsweise in der Qualitätskontrolle oder in der vorausschauenden Wartung. Gezielte Datenstrategie entwickeln Laut Fraunhofer IPA (2020) ist die Implementierung einer soliden Datenstrategie essenziell. Da KI-gestützte Systeme auf große Datenmengen angewiesen sind, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Daten strukturiert sammeln, aufbereiten und analysieren können. Eine robuste Datenstrategie hilft dabei, Prozessabläufe zu optimieren und Kosten zu reduzieren. Fachkräfte einbinden und Kompetenzen aufbauen Der Fachkräftemangel wird in mehreren Quellen, wie dem Handelsblatt Research Institute (2020), als bedeutende Herausforderung gesehen. Unternehmen sollten daher in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren und digitale Kompetenzen aufbauen. Dies schafft Vertrauen in neue Technologien und erleichtert die Akzeptanz von KI-basierten Systemen. Kooperationen und Netzwerke nutzen Die Bertelsmann Stiftung (2021) empfiehlt, dass insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) Kooperationen und Netzwerke nutzen, um KI-Technologien zu implementieren. Diese Kooperationen können den Wissensaustausch fördern und den Zugang zu technologischem Know-how und Ressourcen erleichtern. Insbesondere die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen, wie den Fraunhofer-Instituten, kann Innovationsprozesse beschleunigen und die Kosten senken. Standardisierung und Normen beachten Das Deutsche Institut für Normung (DIN, 2019) hebt hervor, dass Standards und Normen für die Nutzung von KI und Automatisierung von zentraler Bedeutung sind. Eine standardisierte Infrastruktur stellt sicher, dass KI-Anwendungen interoperabel und sicher sind und so langfristig einen nachhaltigen Einsatz in der Industrie ermöglichen. Investitionen in IT-Sicherheit und Datenschutz KI-gestützte Systeme erfordern den Zugang zu sensiblen Daten und eine sichere IT-Infrastruktur. Daher ist laut Bitkom (2021) eine Investition in IT-Sicherheit und den Datenschutz unerlässlich. Diese Maßnahmen dienen nicht nur der Compliance mit gesetzlichen Vorgaben, sondern stärken auch das Vertrauen der Kunden und Partner. Vorgehensweise zur erfolgreichen Implementierung von KI und Automatisierung Zur erfolgreichen Umsetzung sollten Unternehmen zunächst eine Standortbestimmung durchführen, um zu identifizieren, in welchen Bereichen die größten Potenziale durch KI und Automatisierung liegen. Hierbei kann eine detaillierte Prozessanalyse, wie sie das Institut der deutschen Wirtschaft (IW, 2020) empfiehlt, hilfreich sein. Anschließend sollte eine klare Roadmap entwickelt werden, die alle Phasen von der Planung über die Implementierung bis zur Skalierung beschreibt. Diese Roadmap sollte sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigen, einschließlich Schulungen und Change-Management-Maßnahmen. Es wird deutlich, dass die Einführung von KI und Automatisierung in der Industrie für die Zukunftssicherung deutscher Unternehmen unerlässlich ist. Durch eine strukturierte Herangehensweise und die Berücksichtigung der genannten Empfehlungen können Unternehmen die Vorteile der Industrie 4.0 ausschöpfen und langfristig wettbewerbsfähig bleiben. Quellen und weiterführende Literatur: Accenture. (2021). AI and Digital Transformation in Manufacturing: New Business Models. Abgerufen von https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence Automotive Engineering. (2021). AI-Driven Quality Assurance in Manufacturing Processes. Abgerufen von https://www.sae.org/publications/magazines/ (Zugang erforderlich) Bertelsmann Stiftung. (2021). Künstliche Intelligenz im Mittelstand: Einblicke und Handlungsempfehlungen für deutsche Unternehmen. Abgerufen von https://www.bertelsmann-stiftung.de/de/publikationen/publikation/did/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand Bitkom. (2021). Automatisierung und Künstliche Intelligenz: Ein Leitfaden für die Industrie 4.0. Abgerufen von https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS). (2018). Weißbuch Arbeiten 4.0. Abgerufen von https://www.bmas.de/DE/Service/Publikationen/a883-weissbuch.html Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). (2019). Künstliche Intelligenz in der deutschen Industrie: Herausforderungen und Potenziale. Abgerufen von https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Publikationen/Digitale-Welt/kuenstliche-intelligenz-in-der-deutschen-industrie.html Deloitte. (2019). Automation with Intelligence: Pursuing organization-wide reimagination. Abgerufen von https://www2.deloitte.com/global/en/pages/operations/articles/automation-with-intelligence.html Deutsches Institut für Normung (DIN). (2019). Künstliche Intelligenz und Automatisierung: Standards für die Industrie 4.0. Abgerufen von https://www.din.de/de/din-und-seine-partner/publikationen Ellen MacArthur Foundation. (2019). Artificial Intelligence and the Circular Economy. 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