Künstliche Intelligenz im Maschinenbau
Die Nachfrage nach schnellerer, flexiblerer und präziserer Produktion wächst stetig. Eine Umfrage unter Führungskräften in der Maschinenbaubranche zeigt, dass über 65% der Befragten von zunehmendem Druck berichten. Sie müssen ihre Produktionsprozesse beschleunigen und gleichzeitig die Betriebskosten senken. Zusätzlich führt der wachsende Mangel an qualifizierten Fachkräften in vielen Ländern zu Problemen. Unternehmen sind zunehmend auf Automatisierung und digitale Technologien angewiesen, um diesen Herausforderungen zu begegnen.
Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle bei der Transformation traditioneller Praktiken in diesem Sektor. Als Konsequenz planen mehr als 70% der auf Maschinenbau ausgerichteten Unternehmen, ihre Investitionen zu erhöhen. Sie wollen in den nächsten fünf Jahren mehr in KI-basierte Technologien investieren (Industry Report, 2023). Diese Investitionen zielen darauf ab, spezifische Herausforderungen zu meistern, wie sie in den folgenden Use-Cases exemplarisch dargestellt werden.
Spezifikation und Dokumentation leicht gemacht!
Ein Hersteller von Verladeeinrichtungen, spezialisiert auf die Entwicklung und Fertigung von Schiffs- und Landverladearmen, steht vor Herausforderungen. Diese Herausforderungen können durch den Einsatz von KI effektiv angegangen werden. Diese spezifischen Herausforderungen sind beispielsweise die Anpassung an unterschiedliche Ladungstypen, die Einhaltung internationaler Sicherheitsvorschriften und das effiziente Management von Produktionsressourcen. Die nachfolgenden Use-Cases verdeutlichen, wie KI-gestützte Lösungen die internen Prozesse dieses Unternehmens transformieren können. Sie zeigen auch, wie die Kundeninteraktionen durch KI-gestützte Lösungen verändert werden. Diese Use-Cases erleuchten Routen zu individuellen KI-Lösungen.
Use-Case A: Künstliche Intelligenz im Maschinenbau: Automatisierte Spezifikationen für Verladeeinrichtungen
Die Spezifikationen für Verladeeinrichtungen sind häufig sehr komplex, da sie strenge Sicherheitsstandards erfüllen und an spezifische Umweltbedingungen angepasst sein müssen. Zum Beispiel müssen Verladearme für Schiffe extreme Wetterbedingungen und die damit verbundenen dynamischen Belastungen aushalten können. Ein KI-System kann hierbei eingesetzt werden, um Kundenspezifikationen automatisch zu analysieren und in technische Anforderungen zu übersetzen. Dies reduziert nicht nur die Fehlerquote bei der Datenübertragung, sondern beschleunigt auch den gesamten Entwurfsprozess erheblich.
Implementierung und Nutzen
Durch die Einführung eines KI-basierten Systems zur Verarbeitung von Kundenspezifikationen wird eine automatische Datenextraktion ermöglicht. Diese Daten werden direkt in die Design-Software eingeführt, wodurch technische Zeichnungen und Baupläne schneller und präziser erstellt werden können. Dies führt zu einer optimierten Produktionspipeline, kürzeren Entwicklungszeiten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit durch schnelle und fehlerfreie Lieferungen.
Der Wow-Effekt KI automatisierter Kundenspezifikationen
Was hat sich für die Mitarbeitenden geändert? Mitarbeiter können sich nun auf komplexere Aufgaben konzentrieren, während die KI repetitive und fehleranfällige Prozesse übernimmt. Von signifikanter Zeit- und Ressourcenersparnis ist hier die Rede, wodurch sich die Gesamteffizienz des Unternehmens deutlich erhöht. Dieser Schritt ist angesichts der aktuellen Herausforderungen im Maschinenbau unverzichtbar. Er berücksichtigt die Exponentialität technologischer Entwicklungen. Dadurch werden die Kapazitäten zur Innovation und schnellen Anpassung an den Marktbedarf gesteigert.
Na, falsch abgebogen? Interessierst du dich doch mehr für den Vertrieb mit KI?!
Für Unternehmen, die an ähnlichen Transformationen interessiert sind oder ihre Vertriebsprozesse optimieren möchten, bietet der folgende Artikel Einblicke. Der Artikel heißt „Vertrieb mit Generativer Künstlicher Intelligenz: Ein umfassender Überblick“ [https://neuland.ai/vertrieb-mit-generativer-kuenstlicher-intelligenz/].
Dieser Leitfaden diskutiert, wie generative KI-Technologien die Effizienz steigern können. Er zeigt auch, wie neue Wege im Kundenkontakt und in der Vertriebsstrategie ermöglicht werden können. Durch die Einführung generativer KI-Methoden können Unternehmen nicht nur ihre Vertriebsprozesse modernisieren, sondern auch tiefgreifend verändern.
Doch genau richtig? Dann weiter im Text.
Use-Case B: Künstliche Intelligenz im Maschinenbau: Compliance und Support durch KI-Technologien
Die Einhaltung von internationalen Normen und Sicherheitsstandards ist besonders im Bereich der Verladeeinrichtungen kritisch. Typische Beispiele hierfür sind die internationalen Sicherheitsstandards für die Verladung von Gefahrstoffen und die Einhaltung von Umweltschutzbestimmungen. Ein KI-gesteuerter Assistent kann als schnelle und zuverlässige Informationsquelle für die neuesten Normen und technischen Vorschriften dienen. Mitarbeiter können durch einfache Anfragen an den Assistent sofort Zugang zu benötigten Informationen erhalten, was besonders in der schnelllebigen Produktionsumgebung von Vorteil ist.
Implementierung und Nutzen
Der KI-Assistent nutzt fortschrittliche NLP-Techniken, um Anfragen der Mitarbeiter zu verstehen und korrekte Informationen bereitzustellen. Unter NLP-Techniken versteht man in der Praxis Verfahren wie Tokenisierung, Parsing, Entitätserkennung und Sentiment-Analyse. Unter Tokenisierung versteht man übersetzt das Zerlegen von Text in kleinere Einheiten (Tokens), was den ersten Schritt in der Verarbeitung von Textdaten darstellt. Parsing meint die syntaktische Analyse von Sätzen, bei der die strukturelle Abhängigkeit zwischen Wörtern festgestellt wird. Die Entitätserkennung (Named Entity Recognition, NER) beschreibt den Prozess der Identifizierung und Klassifizierung wichtiger Informationseinheiten in einem Text wie Namen, Orte und Organisationen. Unter der Sentiment-Analyse versteht man die Bestimmung der emotionalen Tönung eines Textes, um Stimmungen wie Positivität oder Negativität zu erkennen.
Diese Techniken ermöglichen es dem KI-Assistent, menschliche Sprache zu analysieren. Dadurch kann er den Kontext einer Anfrage erfassen. Er kann auch relevante, präzise Antworten generieren. Die ständige Aktualisierung der Datenbank mit den neuesten Normen und Vorschriften ist gewährleistet. Dies stellt sicher, dass das Unternehmen immer auf dem neuesten Stand der Compliance-Anforderungen ist. Dies reduziert das Risiko von Non-Compliance und fördert eine durchgehend hohe Qualität und Sicherheit der Produkte.
Der Wow-Effekt Interner KI-Assistent für Compliance und technischen Support
Was hat sich hier konkret für die Mitarbeitenden geändert? Der Zugang zu kritischen Informationen erfolgt nun nahezu in Echtzeit, wodurch die Mitarbeitenden schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen können. Von erheblicher Zeit- und Ressourcenersparnis ist hier die Rede, was den Unternehmen hilft, agil und compliant in einem sich ständig ändernden globalen Markt zu operieren. Dieser Schritt ist in Hinblick auf die aktuellen Herausforderungen im Maschinenbau und die Schnelligkeit technologischer Entwicklungen unverzichtbar.
Eine sichere KI, das gibt es?
Die Diskussion dieser Use-Cases wirft eine häufig gestellte Frage auf: Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen skalierbar, sicher und compliant bleiben? Hier kommt die Enterprise AI-Architektur ins Spiel. Sie ist eine umfassende Lösung, die nicht nur einzelne Anwendungen integriert. Sie umfasst ein ganzes Ökosystem von KI-Tools und Datenbanken innerhalb eines Unternehmens.
Enterprise AI als Lösung
Enterprise AI stellt eine umfassende KI-Architektur dar, die speziell darauf ausgerichtet ist, verschiedene KI-Anwendungen innerhalb eines Unternehmens nahtlos zu integrieren. Diese Architektur ermöglicht es, sowohl intern entwickelte als auch kommerzielle KI-Anwendungen effektiv zu nutzen und auf eine einheitliche Datenbasis zuzugreifen.
Nutzen der Enterprise AI
- Skalierbarkeit: Durch die zentrale Managementplattform lässt sich die Leistung der KI-Systeme bedarfsgerecht skalieren, was für das Wachstum des Unternehmens kritisch ist.
- Sicherheit und Datenschutz: Enterprise AI gewährleistet durch modernste Sicherheitsmechanismen und Datenverschlüsselung, dass alle Unternehmens- und Kundendaten jederzeit geschützt sind.
- Effizienzsteigerung: Die Integration verschiedener KI-Tools führt zu einer weiteren Automatisierung der Arbeitsprozesse, wodurch Zeit und Kosten gespart werden.
Anhand des Beispiels
Für den Hersteller von Verladeeinrichtungen bietet die Enterprise AI eine Optimierung der bestehenden Prozesse. Sie bietet auch die Möglichkeit, neue Dienstleistungen zu entwickeln. Dazu gehören prädiktive Wartung und optimierte Kundeninteraktionen. Durch präzise Vorhersagen über Wartungsbedarf an Verladearmen können Ausfallzeiten minimiert und der Kundenservice verbessert werden.
Schön und gut. Wie sieht der Prozess in der Praxis aus?
Der Weg von der Idee zum fertigen, durch KI unterstützten Produkt folgt einem klar strukturierten Prozess. Bei dem Hersteller von Verladeeinrichtungen begann der Prozess mit einem Workshop. Dort kamen Schlüsselmitarbeiter zusammen, um relevante KI-Anwendungsfälle, basierend auf den tatsächlichen Anforderungen und Herausforderungen des Unternehmens, zu identifizieren und zu definieren.
Workshop und Use Case Definition
In einem dynamischen Umfeld wurden durch Brainstorming drei Hauptanwendungsfälle für KI identifiziert, die das Potenzial hatten, bedeutende Effizienzsteigerungen und Qualitätsverbesserungen zu realisieren. Dieser Workshop legte den Grundstein für die weitere Entwicklung, indem er das Team motivierte und auf die bevorstehenden Innovationen vorbereitete.
Assessment und Fahrplan
Nach der initialen Workshop-Phase folgte eine umfassende Bewertung direkt vor Ort, um eine tiefergehende Analyse der ausgewählten KI-Anwendungsfälle durchzuführen. Das Projektteam arbeitete eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass alle technischen und operativen Details korrekt erfasst wurden. Aus dieser Analyse resultierte ein klarer Fahrplan für die Entwicklung und Implementierung der KI-Lösungen.
Design Sprint und Prototyping
Im darauffolgenden Design Sprint wurden die ausgearbeiteten Ideen in konkrete Arbeitspakete überführt. Das Projektteam führte Hospitationen in den relevanten Abteilungen durch, um ein tieferes Verständnis für die spezifischen Arbeitsprozesse zu entwickeln. In mehreren Entwicklungs-Sprints entstand ein funktionierender Prototyp, der intensiv getestet und optimiert wurde, um die höchstmögliche Effektivität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Qualitätssicherung und Implementierung
Nach der Fertigstellung des Prototyps wurden umfassende Tests durchgeführt. Die Tests überprüften die gesetzten Qualitätsziele. Sie stellten sicher, dass die KI-Lösungen den strengen Anforderungen des Unternehmens entsprachen. Die erfolgreiche Überprüfung führte zur finalen Implementierung der Lösungen in die Produktionsumgebung. Dort hatten sie sofort einen signifikanten Einfluss auf die Effizienz und Qualität der Produktionsprozesse.
Um mehr über maßgeschneiderte KI-Lösungen, den Ablauf des Prozesses oder deines spezifischen Use Cases zu erfahren oder den ersten Schritt zu einer effektiveren Produktion zu machen, kontaktieren Sie bitte Katja Tibbe, Head of Sales, unter oder telefonisch unter +49 221 999 697-30.
Mehr zu KI? Ihre Leseliste:
https://neuland.ai/knowledge-graphs-und-retrieval-augmented-generation/
https://neuland.ai/fineweb-datensatz/
