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Im Eiltempo profitieren Umfrage: Wie gelingt der schnelle KI-Einstieg?

KEBA Industrial Automation GmbH
Wie gelingt es im Eiltempo, von den Vorteilen der Künstlichen Intelligenz zu profitieren?

Wie gelingt es im Eiltempo, von den Vorteilen der Künstlichen Intelligenz zu profitieren?

30.10.2023

Jedes dritte Industrieunternehmen nutzt laut einer aktuellen Ifo-Umfrage bereits Künstliche Intelligenz oder plant ihren Einsatz. Wir haben Experten gefragt, wie Maschinenbauer und produzierende Unternehmen besonders einfach und schnell von KI profitieren können:

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Das sagen die Experten:

Bildergalerie

  • Steffen Winkler, Vertriebsleitung Business Unit Automation & Electrification Solutions, Bosch Rexroth: Abhängig von Branche und Anwendungsfall wird KI sehr unterschiedlich genutzt. Bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen leisten KI-Systeme bereits signifikante Beiträge zur Effizienzsteigerung, zum Beispiel bei Datenanalyse und -verarbeitung, im personalisierten Marketing, bei der Lieferkettenoptimierung, mit intelligenten Assistenten, der Sprach- und Bilderkennung und vielem mehr. KI hat auch enormes Potenzial, Produktionsprozesse zu verbessern. Dafür bedarf es jedoch einiger Voraussetzungen: Maschinen müssen vernetzt sein, Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll aufbereitet werden. Und die KI muss trainiert werden. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann KI zu großen Kosteneinsparungen beitragen. Der Fokus liegt heute vor allem in der Fehlererkennung beziehungsweise Qualitätssicherung.

    Steffen Winkler, Vertriebsleitung Business Unit Automation & Electrification Solutions, Bosch Rexroth: Abhängig von Branche und Anwendungsfall wird KI sehr unterschiedlich genutzt. Bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen leisten KI-Systeme bereits signifikante Beiträge zur Effizienzsteigerung, zum Beispiel bei Datenanalyse und -verarbeitung, im personalisierten Marketing, bei der Lieferkettenoptimierung, mit intelligenten Assistenten, der Sprach- und Bilderkennung und vielem mehr. KI hat auch enormes Potenzial, Produktionsprozesse zu verbessern. Dafür bedarf es jedoch einiger Voraussetzungen: Maschinen müssen vernetzt sein, Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll aufbereitet werden. Und die KI muss trainiert werden. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann KI zu großen Kosteneinsparungen beitragen. Der Fokus liegt heute vor allem in der Fehlererkennung beziehungsweise Qualitätssicherung.

    Bild: Bosch Rexroth

  • Stephan Schnieber, Leader IBM Cloud Pak for Data, IBM DACH: Die Frage, wie er schnell gelingt, beantwortet sehr direkt die rhetorische Frage „wenn nicht jetzt, wann dann?“. Schnell zu sein ist hier wichtig bzw. entscheidend, denn dank des aktuellen Top-Themas generative AI ist KI stark in den Fokus gerückt. Das Neue sind hier Foundation Models (FM) und die können mehr als nur wohlklingende Antworten formulieren. Mittels FM lässt sich das Erstellen und Betreiben unternehmensspezifischer KI-Modelle extrem beschleunigen. Besonders einfach wird es mit einer Daten- und KI-Plattform, die die Grundlage schafft, um Daten, Risiken und Chancen zu managen. KI kann dann einen großen Beitrag leisten, beginnend bei der Unterstützung der Mitarbeitenden bis hin zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. IBM kann Unternehmen bei dieser KI-Reise technologisch und beratend schnell begleiten.

    Stephan Schnieber, Leader IBM Cloud Pak for Data, IBM DACH: Die Frage, wie er schnell gelingt, beantwortet sehr direkt die rhetorische Frage „wenn nicht jetzt, wann dann?“. Schnell zu sein ist hier wichtig bzw. entscheidend, denn dank des aktuellen Top-Themas generative AI ist KI stark in den Fokus gerückt. Das Neue sind hier Foundation Models (FM) und die können mehr als nur wohlklingende Antworten formulieren. Mittels FM lässt sich das Erstellen und Betreiben unternehmensspezifischer KI-Modelle extrem beschleunigen. Besonders einfach wird es mit einer Daten- und KI-Plattform, die die Grundlage schafft, um Daten, Risiken und Chancen zu managen. KI kann dann einen großen Beitrag leisten, beginnend bei der Unterstützung der Mitarbeitenden bis hin zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. IBM kann Unternehmen bei dieser KI-Reise technologisch und beratend schnell begleiten.

    Bild: IBM

  • Stefan Fischereder, Produktmanager Industrial AI, Keba: Für die Verarbeitung der Datenmengen ist passende Beschleunigerhardware nötig. Keba bietet hier mit dem KI Extension Modul einen Mehrwert. Dieses Modul ist ein Beschleuniger für unsere Industriesteuerungen und steht in einem Early Access Program zur Verfügung. Unternehmen mit KI Bedarf können damit rasch den Einstieg in die Welt der neuronalen Netze schaffen und ihre Anlagen um den Mehrwert von KI erweitern.

    Stefan Fischereder, Produktmanager Industrial AI, Keba: Für die Verarbeitung der Datenmengen ist passende Beschleunigerhardware nötig. Keba bietet hier mit dem KI Extension Modul einen Mehrwert. Dieses Modul ist ein Beschleuniger für unsere Industriesteuerungen und steht in einem Early Access Program zur Verfügung. Unternehmen mit KI Bedarf können damit rasch den Einstieg in die Welt der neuronalen Netze schaffen und ihre Anlagen um den Mehrwert von KI erweitern.

    Bild: Keba

  • Dr. Rudolf Felix, Geschäftsführer der PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme: Die Digitalisierung wandelte die Automatisierung in das, was wir heute als Industrie 4.0 bezeichnen. Die Verarbeitung von Material zum Produkt läuft automatisch ab. Daher liegen auch die zugehörigen beschreibenden Daten zunehmend in digitaler Form vor. Durch den Einsatz KI-geeigneter Datenaufbereitung, die aus historisierten Daten automatisch Zusammenhänge in Prozessdaten erkennt, Rohdaten qualitativ labelt und nachvollziehbar erklärbar macht, werden Geschäftsprozessdaten für selbsttätig sich anpassende und lernende KI-Algorithmen automatisiert nutzbar. Das Qualitative Labeln ermöglicht den wertschöpfenden und ressourcenschonenden Einsatz von KI-Verfahren in industriellen Geschäftsprozessen für Unternehmen branchenunabhängig.

    Dr. Rudolf Felix, Geschäftsführer der PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme: Die Digitalisierung wandelte die Automatisierung in das, was wir heute als Industrie 4.0 bezeichnen. Die Verarbeitung von Material zum Produkt läuft automatisch ab. Daher liegen auch die zugehörigen beschreibenden Daten zunehmend in digitaler Form vor. Durch den Einsatz KI-geeigneter Datenaufbereitung, die aus historisierten Daten automatisch Zusammenhänge in Prozessdaten erkennt, Rohdaten qualitativ labelt und nachvollziehbar erklärbar macht, werden Geschäftsprozessdaten für selbsttätig sich anpassende und lernende KI-Algorithmen automatisiert nutzbar. Das Qualitative Labeln ermöglicht den wertschöpfenden und ressourcenschonenden Einsatz von KI-Verfahren in industriellen Geschäftsprozessen für Unternehmen branchenunabhängig.

    Bild: PSI

  • Malte Dieckelmann, Vice President Enterprise Software Sales, Rockwell Automation: Eine wesentliche Rolle dafür spielt der Bereich „Edge“. Wichtig ist zum Beispiel, dass KI dezentral auch auf herkömmlicher Hardware laufen kann, sodass Unternehmen etwa mithilfe von selbst einfachen Edge-Geräten Lösungen auf Basis von KI ausführen können. Bei Rockwell haben wir unseren Algorithmus so optimiert, dass er den geringsten Platzbedarf und die geringste Komplexität für den Betrieb am Rande einer Anlage benötigt – wo er sowohl Prozessmerkmale erlernen als auch autonome Befehle ausführen kann. Durch die derzeitigen Entwicklungen wird KI für ein breiteres Spektrum von Anwendungen zugänglich, die Unternehmen auf einfache Weise Vorteile ermöglichen können.

    Malte Dieckelmann, Vice President Enterprise Software Sales, Rockwell Automation: Eine wesentliche Rolle dafür spielt der Bereich „Edge“. Wichtig ist zum Beispiel, dass KI dezentral auch auf herkömmlicher Hardware laufen kann, sodass Unternehmen etwa mithilfe von selbst einfachen Edge-Geräten Lösungen auf Basis von KI ausführen können. Bei Rockwell haben wir unseren Algorithmus so optimiert, dass er den geringsten Platzbedarf und die geringste Komplexität für den Betrieb am Rande einer Anlage benötigt – wo er sowohl Prozessmerkmale erlernen als auch autonome Befehle ausführen kann. Durch die derzeitigen Entwicklungen wird KI für ein breiteres Spektrum von Anwendungen zugänglich, die Unternehmen auf einfache Weise Vorteile ermöglichen können.

    Bild: Rockwell Automation

  • Dr. Christoph Eichhorn, Strategischer Produktmanager für KI und Deep Learning Produkte, Sick: Alles beginnt mit der bewussten Entscheidung, sich Technologien gegenüber zu öffnen und nochmal sämtliche Automatisierungspotenziale innerhalb der Produktion zu prüfen. Um den Einstieg in die Welt der KI zu vereinfachen, stellen wir nutzerfreundliche Deep-Learning-Tools und Applikationen zur Verfügung, die Anwendende befähigen, selbstständig ihre Problemlösung zu erhalten, ohne tiefere Programmierkenntnisse. Zudem bietet SICK kostenfreie Probeangebote an. Unsere Kunden können damit eine Lösung erarbeiten, ausgiebig testen und Softwarelizenzen erst dann erwerben, wenn das Ergebnis überzeugt hat. Kurzum, der schnelle Einstieg gelingt mit einem offenen Mindset und einem geeigneten Partner, der die Komplexität der Produktion reduziert.

    Dr. Christoph Eichhorn, Strategischer Produktmanager für KI und Deep Learning Produkte, Sick: Alles beginnt mit der bewussten Entscheidung, sich Technologien gegenüber zu öffnen und nochmal sämtliche Automatisierungspotenziale innerhalb der Produktion zu prüfen. Um den Einstieg in die Welt der KI zu vereinfachen, stellen wir nutzerfreundliche Deep-Learning-Tools und Applikationen zur Verfügung, die Anwendende befähigen, selbstständig ihre Problemlösung zu erhalten, ohne tiefere Programmierkenntnisse. Zudem bietet SICK kostenfreie Probeangebote an. Unsere Kunden können damit eine Lösung erarbeiten, ausgiebig testen und Softwarelizenzen erst dann erwerben, wenn das Ergebnis überzeugt hat. Kurzum, der schnelle Einstieg gelingt mit einem offenen Mindset und einem geeigneten Partner, der die Komplexität der Produktion reduziert.

    Bild: Sick

  • Franz Menzl, Vice President Technology and Innovation & CTO Factory Automation, Siemens: Mit einem strukturierten Ansatz. Also erstens: klar definieren, was Ziel und Kennzahlen zur Erfolgsmessung der KI-Nutzung sind. Zweitens: Datenkonnektivität. Qualitativ hochwertige Daten müssen konsistent und in ausreichender Quantität verfügbar sein, um wertstiftende KI-Modelle zu trainieren. Drittens: einen professionellen Entwicklungs- und Testprozess für KI-Modelle, um die Qualität zu gewährleisten, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Das muss so einfach, nachvollziehbar und nahtlos wie möglich sein, auch für Nicht-KI-Experten. Ein Modell reicht aber nicht, es braucht eine Skalierung. Erst mit einer breiten Anwendung ist dieses Ziel erreicht. Wir arbeiten mit Partnern und Kunden daran, KI einfach und industrietauglich zu machen – robust, zuverlässig und vertrauenswürdig.

    Franz Menzl, Vice President Technology and Innovation & CTO Factory Automation, Siemens: Mit einem strukturierten Ansatz. Also erstens: klar definieren, was Ziel und Kennzahlen zur Erfolgsmessung der KI-Nutzung sind. Zweitens: Datenkonnektivität. Qualitativ hochwertige Daten müssen konsistent und in ausreichender Quantität verfügbar sein, um wertstiftende KI-Modelle zu trainieren. Drittens: einen professionellen Entwicklungs- und Testprozess für KI-Modelle, um die Qualität zu gewährleisten, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Das muss so einfach, nachvollziehbar und nahtlos wie möglich sein, auch für Nicht-KI-Experten. Ein Modell reicht aber nicht, es braucht eine Skalierung. Erst mit einer breiten Anwendung ist dieses Ziel erreicht. Wir arbeiten mit Partnern und Kunden daran, KI einfach und industrietauglich zu machen – robust, zuverlässig und vertrauenswürdig.

    Bild: Siemens

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