KI in der Produktion: Wie Algorithmen KMU wettbewerbsfähig machen

Im Rahmen von Produktionsprozessen soll das Endergebnis ein qualitativ hochwertiges Produkt bei geringen Herstellungskosten sein. Somit liegt der Fokus auf der Effizienz des Verhältnisses von Preis und Leistung. Bei dessen Optimierung kann KI unterstützen und durch eine oder mehrere Einsatzszenarien die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.

Wie kann KI die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen?

Ein KMU wird dann wettbewerbsfähig, wenn es in der Lage ist, sich gegen Konkurrenten zu behaupten und idealerweise zusätzliche Vorteile für die Kunden zu generieren. KI ist in der Lage, beides zu bewerkstelligen: Sofern sich die Unternehmer:innen mit den Möglichkeiten auseinandersetzen und die neuen Optionen technologisch in vorhandene Betriebsabläufe integrieren. Insbesondere fünf Aspekte sollen an dieser Stelle betont werden, bei denen KI die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen kann:

Fachkräftegewinnung und -unterstützung durch Assistenzsysteme

KI ist in der Lage, Fachkräfte zu gewinnen, standardisierte Aufgaben zu übernehmen und eigenes Personal zu unterstützen. Häufig wird KI mit Assistenzsystemen kombiniert oder im Rahmen einer vollständig autonomen Produktion eingesetzt. Beispielsweise werden unterstützende Systeme mit Hilfe von Robotern realisiert. Diese helfen etwa in Abhängigkeit des Produktionsfortschritts automatisiert beim Heben schwerer Teile in jede abbildbare Position oder fertigen ganze Produkte an Fertigungsstraßen autonom. Eine KI kann aber auch das Wissen langjähriger Mitarbeiter:innen abbilden, z.B. in Bezug auf das Zusammenspiel spezieller Fertigungsparameter. Diese Mitarbeiter:innen können die KI anlernen und die Fähigkeiten stehen dem Unternehmen auch dann weiter zur Verfügung, wenn diese das Unternehmen verlassen. Der Einsatz von KI kann v.a. jüngere Mitarbeiter:innen motivieren, sich bei Ihnen als einem innovativen Unternehmen zu bewerben – sofern der KI-Einsatz auch praktisch vollzogen und mit dem Personal gemeinsam vorangetrieben wird.
Senkung von Material- und Energieverbrauch

Je weniger Material und Energie für das gleiche Ergebnis verbraucht werden, desto ressourceneffizienter und damit kostengünstiger und nachhaltiger lässt sich im Vergleich zur Konkurrenz produzieren. Dies geschieht etwa, indem automatisiert kleinere Defekte in den Fertigungsanlagen identifiziert werden, welche unnötig Energie verbrauchen. Materialverbrauch lässt sich reduzieren, wenn ein Rohstoff optimal genutzt und Ausschuss minimiert wird. Ein Algorithmus kann auf der Basis angelernter Formen z.B. die optimale Lage einzelner Werkstücke aus einem zu bearbeitenden Blech berechnen, um möglichst wenig Abfall zu produzieren. Die KI kann auch auf der Basis bisher produzierter Werkstücke errechnen, ob gegebenenfalls weitere oder an den Restbestand angepasste Formen produziert werden sollen.
Qualitätssteigerung durch Fehlerminimierung

KI kann dabei helfen, qualitativ hochwertiger als die Konkurrenz zu produzieren. Sie kann beispielsweise per Bild- und Mustererkennung automatisch gefertigte Werkstücke prüfen und bewerten, um anschließend minderwertige Produkte automatisiert auszusortieren. So werden Mängel identifiziert, die ein Mensch mit seiner Sinneswahrnehmung nicht erkennen würde. Häufen sich bestimmte Probleme, dann liegt der Schluss nahe, dass es ein Problem in der Fertigung selbst gibt. Diesen kann man dann je nach Fehlerart isolieren und beheben. Ohne den Einsatz von KI wäre der Fehler vermutlich gar nicht oder erst viel später und unter großem Rechercheaufwand bzw. höheren Kosten entdeckt worden. Im schlimmsten Falle wäre das Image als Hersteller beschädigt.
Optimiertes Bestellmanagement und Abfederung von Lieferkettenproblematiken

KI kann im Lieferkettenmanagement eingesetzt werden, um Engpässe an Material zu vermeiden und so – vielleicht im Gegensatz zur Konkurrenz – die Produktion aufrechtzuerhalten. So werden benötigte Materialien automatisch und rechtzeitig bestellt, damit Fertigungsstraßen nicht stillstehen und gleichzeitig keine unnötig großen Lager benötigt werden. In die KI einfließende Daten können den Verbrauch im Betrieb selbst abbilden oder aber auch zusätzlich Informationen regionaler oder gar weltweiter Ressourcenbestände und Lieferrouten berücksichtigen. So kann im Zweifel eher bestellt werden, um dennoch eine Versorgungssicherheit zu gewährleisten und nicht in zeitlichen Verzug zu geraten
Wartung

Regelmäßige Wartung von Maschinen und Anlagen zur Prävention von Produktionsausfällen sind für Unternehmen teuer und zeitaufwendig. Zudem können Servicetechniker nicht alle Defekte manuell erkennen oder Defekte, die zwischen Wartungsintervallen auftreten, sind problematisch. KI kann hier die Wartungsaufgaben optimieren, sofern die Maschinen mit geeigneter Sensorik ausgestattet sind, welche entsprechende Daten zum Zustand der einzelnen Komponenten sammeln können (z.B. Temperatur, Vibration, Druck usw.). Dabei ist es häufig möglich, ältere Maschinen mit modernen Sensoren auszurüsten (Retrofit). Das kann teure Neuanschaffungen überflüssig machen. Die vorausschauende Wartung (sogenannte Predictive Maintenance) verhindert dann teure Leerlauf- oder Stillstandszeiten der Maschinen zur Vermeidung von Umsatzeinbußen und zur Sicherstellung rechtzeitiger Auslieferung von Produkten.

Diese fünf Aspekte von bereits heute eingesetzten KI-Systemen sind zwar beispielhaft und bei weitem nicht vollständig. Dennoch wird deutlich, dass es bereits sehr gut möglich ist, Fertigungsprozesse zu optimieren und Maschinen in die Lage zu versetzen, Entscheidungen auf einer fundierten Datengrundlage und anschließender Analyse zu treffen.

Wie Sie Unterstützung für Ihr KMU erhalten

Das Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau liefert mit praxisnahen Demonstrations- und Umsetzungsprojekten Digitalisierung zum Anfassen. Es unterstützt regionale Unternehmen bei der Umsetzung von Lösungen für konkrete Probleme in den Betrieben. Aufgrund überwiegend kleinteilig strukturierter Unternehmen in der Region kommt der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und der engeren Vernetzung eine besondere Bedeutung zu. Vier Modellfabriken an den Standorten Ilmenau, Jena und Schmalkalden zeigen dazu vorbildliche digitale Produktionslösungen zum Ausprobieren. Die insgesamt 20 Mitarbeiter des Kompetenzzentrums unterstützen Firmen durch Veranstaltungen, Workshops, Projekte und Expertenkontakte. Alle Angebote des Mittelstand-Digital Zentrums Ilmenau sind dank der Förderung durch das BMWK kostenfrei.

Das Zentrum ProKI-Ilmenau setzt seinen Fokus auf den Einsatz von KI im Bereich Fügen in der Produktion und ist ansässig an der Technischen Universität Ilmenau. Das Zentrum ist ein Teil des ProKI-Netzes „Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion“ im Förderprogramm „Zukunft der Wertschöpfung − Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit“ des BMBF. Das ProKI-Netz erstreckt sich über ganz Deutschland und setzt sich aus insgesamt acht Standorten zusammen, wobei je ein Zentrum in Sachsen (Dresden) und eines in Thüringen (Ilmenau) verortet ist und diese Zentren damit einen erheblichen Mehrwert für den KI-Hub Sachsen-Thüringen liefern.