Generative KI wird zum Effizienz-Booster Wenn Maschinen denken lernen

KI ist in der Fertigungsindustrie keineswegs neu. Predictive KI wird bereits seit Jahren eingesetzt, um beispielsweise den Wartungsbedarf vorherzusagen und Maschinenstillstände zu vermeiden. Allerdings beschränkte sich der Einsatz von KI bisher meist auf spezifische Aufgaben. Der nächste große Schritt ist nun die Integration der Technologie in den Gesamtprozess – über einzelne Maschinen hinaus hin zu einer vollständig vernetzten Fertigungslinie.

Eine besondere Rolle kommt dabei der generativen KI zu. Ihre Stärke liegt in der Fähigkeit, komplexe Datenquellen zu verknüpfen und daraus präzise, kontextbezogene Handlungsanweisungen abzuleiten. Dabei geht es nicht darum, den Maschinenbediener zu ersetzen, sondern ihn mit intelligenten Vorschlägen zu unterstützen. So können technische Probleme schneller erkannt, Lösungsvorschläge generiert und der gesamte Produktionsablauf optimiert werden.

KI, aber bitte mit aktuellen Daten

Der Einsatz von generativer KI in der Produktion erfordert jedoch mehr als die klassischen Large Language Models (LLMs). Diese basieren auf statischen Trainingsdaten und verfügen nicht über aktuelle Informationen. Für industrielle Anwendungen mit ihren Anforderungen an Reaktionen in Echtzeit reicht das nicht aus.

Vielmehr muss die KI kontinuierlich mit den neuesten Sensordaten, Produktionsprotokollen und anderen anlagenspezifischen Informationen, aber auch mit Suchergebnissen aus dem Internet gefüttert werden. Hierzu gibt es bereits mehrere Ansätze und Techniken, bekannte Beispiele sind RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Agentic AI. Mit RAG ist es möglich, die in einem LLM vorhandenen Daten durch externe Wissensquellen wie Datenrepositorien oder vorhandene Dokumentationen zu ergänzen. Dies erleichtert es auch, sicherzustellen, dass KI-Applikationen korrekte Antworten liefern können, ohne dabei in Halluzinationen zu verfallen. Agentic AI wiederum ermöglicht die Analyse von Problemen unter Verwendung von Agents und Tools, operativen Maschinen-Daten, einer Wissensbasis oder dem Internet, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen, die dann als Information für einen Operator dienen oder sogar selbstständig Anpassungen veranlassen.

Der Trend geht zu spezialisierten Modellen

Auch bei der Auswahl der KI-Modelle findet ein Umdenken statt. Statt monolithischer LLMs setzen immer mehr Fertigungsunternehmen auf kleinere Modelle, die für ihre spezifischen Anwendungsfälle trainiert werden. Diese sind nicht nur optimal an die eigenen Prozesse angepasst, sondern auch ressourcenschonender und deutlich einfacher zu implementieren.

Unabhängig davon ist eine solide Datenstrategie die Basis für den erfolgreichen Einsatz von KI. In vielen Unternehmen sind die relevanten Informationen bereits vorhanden, zum Beispiel in Datenbanken oder Data Lakes. Auch die in der Fertigungsindustrie häufig eingesetzten Digital Twins sind eine nützliche Quelle. Entscheidend ist nun, diese sinnvoll miteinander zu verknüpfen und für KI-Modelle nutzbar zu machen – zum Beispiel durch Graphdatenbanken, die die komplexen Beziehungen zwischen Maschinen, Sensoren und Produktionsschritten abbilden können.

Ein weiterer kritischer Faktor ist die technische Infrastruktur. Während Public-Cloud-Lösungen flexibel und skalierbar sind, bevorzugen viele Fertigungsunternehmen On-Premise-Lösungen. Einer der Hauptgründe ist die Kontrolle über Versionen und Updates. In der Public Cloud können ständige Aktualisierungen dazu führen, dass bestehende Systeme unerwartet anders reagieren – ein Risiko, das man in hochspezialisierten Produktionsumgebungen vermeiden möchte. Darüber hinaus spielt die Latenzzeit eine entscheidende Rolle. In der industriellen Fertigung müssen KI-Modelle oft direkt an der Produktionslinie operieren, um schnelle Entscheidungen zu ermöglichen. Aufgrund der Herausforderungen in puncto Antwortzeiten ist es hier nicht immer möglich, in die Public Cloud zu gehen.

Open Source als Wegbereiter für eine transparente KI

Die Lösung liegt in einer offenen Container-basierten Hybrid-Cloud-Plattform: Sie ermöglicht eine konsistentere Entwicklung, Skalierung und Einbettung von KI-Modellen – unabhängig davon, ob sie in der Private Cloud, der Public Cloud oder direkt an der Produktionslinie eingesetzt werden. Open Source spielt auch eine wichtige Rolle bei der KI-Entwicklung. Unternehmen wollen nachvollziehen können, mit welchen Daten ihre KI trainiert wurde und welche Mechanismen hinter den Entscheidungsprozessen stecken. Open-Source-Lösungen bieten hier mehr Transparenz und Anpassungsmöglichkeiten als die proprietären Modelle der großen Anbieter.

Die Weichen für eine KI-gestützte Fertigung sind jedenfalls gestellt. Unternehmen, die frühzeitig auf generative KI setzen, können ihre Produktionsprozesse nicht nur effizienter gestalten, sondern auch flexibler auf Marktveränderungen reagieren. Die Zukunft der Industrie wird intelligenter – und generative KI ist ein zentraler Baustein dieser Entwicklung.