Künstliche Intelligenz richtig einsetzen

Artikel 6 zur schrittweisen Erhöhung des Digitalen Reifegrads mithilfe des IIot-Maturity-Modells 

Im vorangegangenen Artikel wurden elementare Mehrwerte durch Software und Applikationen, die auf IIoT-Daten basieren, aufgezeigt. Darauf aufbauend, dreht sich dieser abschließende Blog-Artikel unserer IIoT-Maturity-Reihe rund um die Einbindung und den Einsatz Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) in die bestehende Software-Landschaft. Dazu zählen verschiedenste Algorithmen, Machine Learning-Modelle und Data-Mining-Strategien.

Allgemein kann durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Maschinendatenauswertung auf ein neues Niveau gehoben werden. Algorithmen verschiedener Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz und des Data-Minings ermöglichen die Analyse komplexer Muster und Anomalien in den Daten. Dies kann zu genaueren Leistungsanalysen und besserer vorrausschauender Wartung (predictive maintenance) führen. Auf Basis einer verbesserten inhaltlichen Auswertung ist man einerseits in die Lage versetzt, präzisere kundenorientierte Dienstleistungen anzubieten. Andererseits profitieren ebenfalls die maßgeschneiderten Produkte. Im Folgenden wird näher auf die einzelnen Punkte eingegangen.

Predictive Maintenance und optimierte Betriebsabläufe auf AI-Basis

Für den Produktionsbetrieb ist das Wissen über mögliche Ausfälle essenziell. Dafür werden Predictive Maintenance-Lösungen entwickelt, die wiederum auf Datenanalyse und Algorithmen zurückgreifen, um den Zustand der Maschinen kontinuierlich zu überwachen. Anhand von Echtzeitdaten und historischen Mustern soll somit frühzeitig prognostiziert werden, wann potenzielle Ausfallursachen auftreten und generell ein optimaler Wartungsbedarf besteht. Als Folge dieser Informationen können Wartungsarbeiten gezielt geplant und durchgeführt werden. Dies minimiert die ungeplanten und optimiert die geplanten Stillstandszeiten. Folglich werden Kosten vollumfänglich reduziert.

Darüber hinaus profitieren auch die gesamten Betriebsabläufe in der Fertigung eines Unternehmens. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz trägt dazu bei, die Prozesse in Echtzeit zu optimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können Engpässe und ineffiziente Prozesse zielgenauer identifiziert und verbessert werden. Die KI-Anwendung kann auf bestimmte datengetriebene Situationen reagieren und Anpassungen vorschlagen oder ggfls. automatisch und selbstständig durchführen. Entsprechend ist das operative Ziel die Gewährleistung einer reibungslosen Produktion. Folgerichtig geht damit eine Steigerung der Produktivität von Betriebsprozessen durch dessen Optimierungen einher.

Es lässt sich also festhalten, dass die Einsätze von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz in den Bereichen Predictive Maintenance und der Optimierung von Betriebsabläufen vielfältig und immer spezifisch im Kontext zu betrachten sind. Unternehmen sehen sich auf eine neuartige Weise in die Lage versetzt ihre Kosten zu senken, das operative Maschinen-Management besser zu gestalten und die Produktqualität zu verbessern.

Kundenorientierte Dienstleistungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz befähigt die Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen, individuelle Angebote zu entwickeln und ein personalisiertes Kundenerlebnis (customer experience) zu kreieren. Daraus resultiert, dass einerseits die wesentlichen Produkte besser an die Kundenerwartung angepasst werden. Andererseits können die datenfundierten Dienstleistungen und Services, die um jene Produkte herum angesiedelt sind, maßgeschneidert an den einzelnen Kunden angepasst werden. Mit einer immer größer werdenden Datengrundlage sind zukünftig auch weitere Geschäftsmodelle denkbar, die in eigenen Produkten oder neuen Service-Modellen münden könnten.

Bezogen auf das Kundenerlebnis verhilft die Analyse großer Kundendatenmengen, Kundenverhalten und -präferenzen zu erkennen. KI-Applikationen können automatisch Empfehlungen und Vorschläge generieren, Kundenanfragen schnellstmöglich bearbeiten und Serviceprozesse, wie die Echtzeit-Service-Unterstützung, ermöglichen. Insgesamt führt die datengesteuerte Optimierung mit KI zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit und -bindung, was einen nachhaltigen Mehrwert für das Unternehmen liefert.

Abschließend lässt sich sagen, dass KI eine kontinuierliche Verbesserung der Produkte und Dienstleistungen zur Folge haben kann. Durch den ständigen Aggregations- und Auswertungsprozess dieser Daten können Innovationen und neue Funktionen abgeleitet und entwickelt werden. Eine Integration in die IIoT-Struktur erweitert die Möglichkeiten erheblich und bringt einen deutlichen Mehrwert für die Kunden mit sich. Dieses Vorhaben setzt die erfolgreiche Umsetzung der vorherigen Phasen des IIoT-Maturity-Modells voraus, eröffnet aber gleichzeitig die Tür zu einer noch tieferen datengesteuerten Transformation. Unternehmen der Fertigungsindustrie werden dadurch effizienter, resilienter und auch wettbewerbsfähiger. Daher ist der Einsatz von KI-Technologien ein wichtiger Schritt in die Zukunft der Fertigungsindustrie.