Wie generative KI die Fertigung verändert: Die wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis

Generative KI ist allgegenwärtig - und die Fertigung bildet da keine Ausnahme.

Es wird viel darüber geredet (und auch viel Skepsis geäußert), was das für die Arbeitsabläufe bedeutet. Hier ist also die eigentliche Frage: Kann generative KI Ihrem Betrieb heute tatsächlich helfen?

Die Antwort? Ja - aber nur, wenn sie mit Bedacht eingesetzt wird.

Generative KI ist nicht nur etwas für die Zukunft. Sie hilft Herstellern schon jetzt, digitale Tools schneller zu entwickeln, Erkenntnisse aus der Produktion intuitiver zu gewinnen und Bediener in Echtzeit zu unterstützen.

Wir bei Tulip glauben, dass Technologie die Menschen, die die Arbeit erledigen, unterstützen sollte - nicht ersetzen. Wir gehen an KI auf dieselbe Weise heran: als Werkzeug, das Ihren Teams hilft, schneller zu arbeiten, Probleme intelligenter zu lösen und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie praktische, geerdete KI in der Werkstatt aussieht - und wie Sie sie erfolgreich einsetzen können.

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Seit Jahren setzen Hersteller künstliche Intelligenz ein, um die ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu analysieren. Sie erkennen Defekte mit Computervision, sagen auf der Grundlage von Sensordaten voraus, wann eine Maschine gewartet werden muss, und vieles mehr. In der Vergangenheit lag der Schwerpunkt auf dem Verständnis der Gegenwart auf der Grundlage vorhandener Daten.

Die generative KI hingegen hat die Fähigkeit, etwas Neues zu schaffen.

Ganz gleich, ob es sich um die Digitalisierung von Arbeitsanweisungen, die Übersetzung von Shopfloor-Anwendungen in verschiedene Sprachen, die Auswertung von Produktionsdaten oder sogar die Entwicklung von Individualsoftware handelt. Es lernt Muster aus riesigen Mengen von Informationen (Text, Code, Bilder usw.) und nutzt dieses Lernen, um völlig neue Ergebnisse zu erzielen.

Diese Fähigkeit zur Konversation, wie wir sie bei Tools wie ChatGPT sehen, ist es, die dieses Tool zu einem praktischen Werkzeug für Ihre Mitarbeiter macht.

Diese Technologie ist zwar nicht unbedingt brandneu, aber der verbesserte Zugang zu großen Sprachmodellen (LLMs) hat die Akzeptanz der generativen KI in den letzten Jahren drastisch erhöht.

Modelle wie ChatGPT, Gemini, Claude und andere sind jetzt in der Lage, die natürliche menschliche Sprache und den Kontext in einer Weise zu erfassen, wie es frühere KI nicht vermochte, was sie flexibel genug macht, um für eine Vielzahl von Alltagsaufgaben eingesetzt zu werden. Mit der Weiterentwicklung dieser Modelle befinden wir uns jetzt in einer Phase, in der diese Technologie für wirklich nützliche Anwendungen eingesetzt werden kann.

Wie wirkt sich das konkret auf die Produktion aus?

Aus einem Bericht von Infosys geht hervor, dass sich die Ausgaben der Industrie für generative KI im Jahr 2024 gegenüber 2023 auf 2,4 Milliarden Dollar verdoppelt haben - ein Hinweis darauf, dass die Unternehmen glauben, dass dies wichtig ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Aber die Umsetzung dieser Begeisterung in den Alltag der Unternehmen ist für viele noch nicht abgeschlossen. Schauen wir uns einige praktische Anwendungen an, die wir bisher gesehen haben.

Aus den Gesprächen, die wir mit den Herstellern geführt haben, werden bestimmte Muster ziemlich deutlich:

Generative KI ist nicht mehr nur ein Hype. Sie taucht bereits in der Produktion auf und hilft Teams, schneller zu arbeiten, Probleme intelligenter zu lösen und die Komplexität besser zu bewältigen.

Lassen Sie uns über einige der Orte sprechen, an denen es bereits einen echten Unterschied macht.

KI-gestützte Fehlersuche & Bedienerunterstützung

Wir alle haben schon einmal gesehen, wie sich Bediener mit dicken Handbüchern herumschlagen oder versuchen, Fehlercodes an einer Maschine zu entziffern. Anstatt wertvolle Zeit zu verlieren, stellen Sie sich vor, Sie hätten die Möglichkeit, eine In-App-Chat-Funktion zu nutzen - wie Frontline Copilot™ vonTulip - direkt auf ihrer Arbeitsoberfläche.

Sie könnten einfach fragen: "Was bedeutet der Fehlercode 123 auf dieser CNC-Maschine?" und erhalten eine klare, schrittweise Antwort, die aus den spezifischen SOPs, Handbüchern oder Anleitungen zur Fehlerbehebung, die Sie der KI zur Verfügung gestellt haben, zusammengestellt ist.

Das ist die Art von praktischer Hilfe, die generative KI bieten kann. Sie agiert fast wie ein erfahrener Kollege, der die Dokumentation in- und auswendig kennt. Und weil diese Tools so gut mit Sprache umgehen können, kann diese Hilfe oft sofort in der Muttersprache des Bedieners geliefert werden, was für globale Teams ein großer Vorteil ist. Eine schnellere Fehlerbehebung bedeutet schlicht und einfach weniger Ausfallzeiten.

Datenanalyse & Exploration

Produktionsanlagen produzieren endlose Mengen an Daten. Aber wie verwandelt man diese Rohdaten in etwas Brauchbares? In der Vergangenheit war dies ein langsamer, technischer Prozess, der von Spezialisten überwacht wurde.

Generative KI, mit Hilfe von Funktionen wie Tulip AI Insights, senkt diese Hürde erheblich. Ingenieure und Vorgesetzte können im Klartext nach dem fragen, was sie brauchen - "Zeigen Sie mir die Gründe für die gestrige Ablehnung der höchsten Qualität auf Linie 3" - und erhalten tatsächlich eine Antwort. Schnell. Visuell. Umsetzbar.

Anstatt auf benutzerdefinierte Berichte zu warten oder komplexe Dashboards zu entwickeln, können die Mitarbeiter, die die Prozesse am besten kennen, die Daten selbst abfragen - und dadurch schneller arbeiten.

Natürlich hängt die Qualität der Antworten wie bei jedem anderen Tool auch von der Qualität Ihrer Daten ab. Aber wenn diese Grundlage erst einmal vorhanden ist, ändert sich die Geschwindigkeit, mit der ein Team sich anpassen und verbessern kann.

Unterstützung bei der No-Code App

Wir sehen auch, wie generative KI die Entwicklung digitaler Tools für die Produktion beeinflusst. Die Idee von"Bürgerentwicklern" - Ingenieuren oder Mitgliedern von Betriebsteams, die ihre eigenen Apps auf No-Code-Plattformen entwickeln - ist nicht neu. Aber KI kann jetzt als mächtiger Beschleuniger wirken.

Zum Beispiel, Tools wie AI Composer vonTulip wurden speziell entwickelt, um Ingenieure dabei zu unterstützen, vorhandene Dokumente - PDFs, SOPs, Arbeitsanweisungen - mit wenigen Klicks in interaktive, nahezu produktionsreife Apps zu verwandeln. Anstatt mit einer leeren Leinwand zu beginnen, können Ingenieure in Sekundenschnelle eine funktionale Basis-App erhalten, die ihren dokumentierten Prozess widerspiegelt.

Es wird zwar (noch!) keine extrem komplexe Logik automatisch erstellen, aber erste Ergebnisse haben gezeigt, dass es erhebliche Entwicklungszeit einsparen und die Hürde für Teams, die statisches Wissen in dynamische, datenerfassende Anwendungen umwandeln möchten, drastisch senken kann. So können Sie die bereits in Ihrem Team vorhandenen Fähigkeiten ausbauen und die digitale Transformation schneller skalieren.

Sprachübersetzung für globale Operationen

Und schließlich haben wir festgestellt, dass für Unternehmen, die in verschiedenen Ländern und Sprachen tätig sind, die durch generative KI ermöglichten Übersetzungsfunktionen unglaublich leistungsstark sind.

Denken Sie darüber nach, die Erfassung von Fehlerbeschreibungen zu standardisieren, unabhängig davon, ob ein Mitarbeiter in Mexiko sie auf Spanisch und ein Mitarbeiter in Deutschland sie auf Deutsch eingibt.

Die KI kann über spezifische App-basierte Auslöseaktionen oder integriert in Frontline Copilot™ diese Übersetzung im Handumdrehen erledigen, wobei Dutzende von Sprachen unterstützt werden und sichergestellt wird, dass die Daten für die Analyse stets konsistent sind. Sie kann auch Arbeitsanweisungen, Sicherheitswarnungen oder Schulungsmaterialien sofort übersetzen und so sicherstellen, dass alle auf derselben Seite stehen. Wir haben diese Art von KI-gestützter Übersetzung direkt in Tulip integriert, weil sie einen so häufigen, realen Reibungspunkt für globale Hersteller löst.

Diese Beispiele zeigen einige der konkreten Möglichkeiten auf, wie generative KI in der Produktion eingesetzt werden kann, und zwar vom abstrakten Potenzial bis hin zu konkreten Tools, die in Plattformen wie Tulip integriert sind. Aber um dieses Potenzial effektiv zu nutzen, reicht es nicht aus, die Technologie einfach nur einzubauen. Es erfordert sorgfältige Überlegungen zur Implementierung, zur Datenstrategie und zum Umgang mit den damit verbundenen Risiken.

Sie sehen also das Potenzial der generativen KI - vielleicht haben Sie schon einige konkrete Möglichkeiten gefunden, wie Sie sie in Ihrem Unternehmen einsetzen können. Das ist großartig. Aber es reicht nicht aus, nur die Technologie einzuführen. Die Art und Weise, wie Sie an die Implementierung herangehen, macht den Unterschied zwischen einem erfolgreichen Pilotprojekt und einer frustrierenden Sackgasse aus.

Umfassende komponierbare Architektur

Eines der ersten Dinge, über die wir oft mit Herstellern sprechen, ist die Grundlage, auf der sie aufbauen. Wenn Ihre aktuellen Systeme starre, monolithische Gebilde sind, die sich nur schwer aktualisieren oder mit neuen Dingen verbinden lassen, wird der Versuch, modernste KI-Tools einzubauen, mühsam, wenn nicht gar unmöglich sein. Sie brauchen Flexibilität.

Deshalb wird ein kompatiblerer Ansatz so wichtig. Der Aufbau und die Weiterentwicklung einer kompatiblen Architektur ermöglicht es Ihnen, Komponenten einfach auszutauschen, neue Technologien wie KI-Agenten einzubinden und kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen, ohne alles abreißen zu müssen.

Der Versuch, Innovationen auf der Grundlage unflexibler Altsysteme zu entwickeln, führt oft dazu, dass vielversprechende Projekte im Sande verlaufen. Ein agiler Plattformansatz, der im Mittelpunkt unserer Denkweise bei Tulip steht, ist der Schlüssel, um sich anzupassen und neue Tools effektiv zu nutzen, sobald sie auftauchen.

Datenmanagement als Grundlage

Und dann ist da noch der Datenelefant im Raum. Wir kommen immer wieder darauf zurück, weil es für KI nicht verhandelbar ist: Müll rein, Müll raus. Aber lassen Sie sich davon nicht in eine jahrelange Analyse-Lähmung treiben, wenn Sie versuchen, alle Ihre Daten zu perfektionieren.

Der praktische Weg, der unserer Meinung nach funktioniert, besteht darin, sich zunächst auf die richtigen Daten mit dem richtigen Kontext für das spezifische Problem zu konzentrieren, das Sie mit Hilfe von KI lösen möchten. Sind sie sauber? Sind sie zugänglich? Spiegeln sie tatsächlich die Realität des Prozesses wider? Beginnen Sie dort. Bauen Sie nach und nach die benötigte Infrastruktur auf, aber warten Sie nicht auf die Perfektion der Daten, bevor Sie etwas ausprobieren. Nutzen Sie einen bestimmten Anwendungsfall, lernen Sie, und erweitern Sie.

Die Partnerschaft zwischen Mensch und KI

Und lassen Sie uns vor allem über Menschen sprechen. Es gibt verständliche Ängste, dass KI Arbeitsplätze ersetzen könnte. Aber aus unserer Sicht bei Tulip ist das der falsche Weg, das Ganze zu betrachten.

Der wirkliche Wert liegt in der Verstärkung Ihres Teams - indem Sie ihnen Tools an die Hand geben, die ihnen die Arbeit erleichtern und es ihnen ermöglichen, sich auf die Dinge zu konzentrieren, die Menschen am besten können. Das bedeutet, dass Menschen das Sagen haben, insbesondere bei kritischen Entscheidungen.

Die KI kann ein hervorragender Kopilot sein, der auf Probleme hinweist oder Maßnahmen vorschlägt, aber sie verfügt nicht über den gesunden Menschenverstand oder die umfassende Erfahrung Ihres Teams.

Der Aufbau von Vertrauen ist enorm wichtig. Dazu gehört es, die Mitarbeiter im Umgang mit der KI zu schulen, transparent zu machen, was die KI kann und was nicht, und die Veränderung so zu gestalten, dass sie als Hilfe und nicht als Bedrohung empfunden wird.

Management von Risiken und Beschränkungen

Und schließlich müssen Sie unbedingt mit offenen Augen durch die Risiken gehen. Heutige KI-Modelle, vor allem die generativen, können Fehler machen - manchmal sogar selbstbewusst Dinge erfinden, die oft als "Halluzinationen" bezeichnet werden. Sie brauchen Prozesse zur Überprüfung der Ergebnisse, insbesondere in qualitätskritischen oder regulierten Situationen.

Die Verankerung der KI in Ihren spezifischen Unternehmensdokumenten trägt dazu bei, dies zu minimieren, und es ist wichtig, Grundsätze wie "besser zu sagen, dass ich es nicht weiß, als etwas zu erfinden" zu übernehmen. Die menschliche Aufsicht bleibt entscheidend. Und Datensicherheit und Datenschutz? Das ist das A und O. Stellen Sie sicher, dass Sie wissen, wie Ihre Daten gehandhabt werden, dass sie Ihnen gehören und dass sie nicht dazu verwendet werden, Modelle für andere zu trainieren.

Arbeiten Sie mit Partnern zusammen, die es mit der Sicherheit Ihres Unternehmens ernst meinen (z. B. SOC 2 Typ II-Konformität), robuste Datenschutzkontrollen anbieten und mit vertrauenswürdigen Cloud-Anbietern wie Microsoft und AWS ist unerlässlich. Die Festlegung intelligenter Leitplanken und klarer Richtlinien ist entscheidend für den Erfolg von KI.

Wenn Sie diese Strategien richtig umsetzen - mit dem Schwerpunkt auf einer flexiblen Grundlage, intelligenten Datenpraktiken, der Befähigung Ihrer Mitarbeiter und der Beherrschung der Risiken -, können Sie das Potenzial der generativen KI in einen echten, nachhaltigen Wert für Ihre Fertigungsprozesse verwandeln.

Ein Blick in die Zukunft mit generativer KI in der Fertigung ist interessant, denn die Dinge entwickeln sich mit halsbrecherischer Geschwindigkeit. Wir haben zwar darüber gesprochen, was jetzt praktisch ist, aber Sie können durchaus schon die Umrisse dessen erkennen, was als nächstes kommen könnte. Letztendlich versuchen wir herauszufinden, wohin die heutigen Trends logischerweise in der Zukunft führen werden.

KI-gesteuerte autonome Systeme (mit menschlicher Aufsicht)

Eine Sache, die unvermeidlich scheint, ist die Übernahme von Routineentscheidungen durch die KI, vielleicht die Optimierung bestimmter Parameter im Hinblick auf Effizienz oder Qualität. Aber ich glaube nicht, dass dies in absehbarer Zeit zu vollständig von der KI gesteuerten Fabriken führen wird. Auf absehbare Zeit wird es notwendig sein, den Menschen im Spiel zu halten.

Stellen Sie sich vor, dass die KI die Standardanpassungen innerhalb sicherer Grenzen vornimmt, aber alles Ungewöhnliche oder Kritische markiert, damit ein Mensch es überprüfen und genehmigen kann. KI wird immer besser darin werden, die vorhersehbaren Dinge zu verwalten, so dass der Mensch mehr Zeit für die komplexen oder unerwarteten Dinge hat. Zumindest im Moment lässt sich diese Überprüfung des gesunden Menschenverstands nicht einfach automatisieren.

Integrierte HMI-Erlebnisse mit KI-Assistenten

Interessant wird auch, wie die Menschen mit diesen Systemen interagieren werden. Der typische HMI-Bildschirm könnte sich viel dynamischer anfühlen.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten statt statischer Dashboards oder Schaltflächen einen KI-Assistenten, vielleicht eine Weiterentwicklung von Frontline Copilot™ von Tulip, als primäre Schnittstelle. Sie könnten ihm Fragen in einfachem Englisch stellen, Hilfe bei der Fehlersuche erhalten oder die Leistung zusammenfassen lassen, ohne sich durch Menüs wühlen zu müssen. Dies deutet auf eine viel flüssigere und weniger klobige Art und Weise hin, mit der die Bediener die Informationen und die Unterstützung erhalten, die sie während ihrer Arbeit benötigen.

Personalisierte Erlebnisse für Bediener

Nach diesem Motto wird die KI die Erfahrung des Benutzers wahrscheinlich viel persönlicher machen.

Derzeit sind Arbeitsanweisungen oder Schulungen in der Regel für alle gleich. Aber Sie können sich vorstellen, dass die KI die Anleitungen je nach Benutzer anpasst und individuell gestaltet - vielleicht bietet sie mehr Details für einen neuen Bediener oder hebt bestimmte Punkte hervor, die auf den jüngsten Qualitätsproblemen in dieser Linie basieren.

Die Anpassung dieses Informationsflusses an den Einzelnen könnte die Lernkurve enorm beschleunigen und die Leistung an vorderster Front verbessern.

Entwicklung hin zu zweckgebundenen KI-Modellen für die Fertigung

Und schließlich, obwohl die großen, allgemeinen KI-Modelle wie ChatGPT beeindruckend sind, erwarte ich, dass wir eine starke Verlagerung hin zu KI sehen werden, die speziell für die Fertigung trainiert wurde. Denken Sie an Modelle, die technische Terminologie, Prozesskontrolle, Qualitätsstandards oder Wartungsverfahren verstehen, weil sie aus riesigen Mengen relevanter Produktionsdaten gelernt haben, nicht nur aus dem Internet.

Die richtigen Daten zum Trainieren dieser spezialisierten Modelle zu erhalten, ist zweifellos eine Herausforderung. Aber zweckgebundene KI, die die Feinheiten der Produktion wirklich "versteht", könnte für bestimmte Anwendungen in der Produktion weitaus effektiver und zuverlässiger sein als die heute verwendeten generalistischen Tools. Darauf konzentrieren wir unsere Bemühungen bei Tulip - KI in einen Kontext zu stellen, um echte betriebliche Probleme zu lösen.

Diese sich abzeichnenden Trends deuten auf eine Zukunft hin, in der die KI noch stärker in das Gefüge der Fertigung eingebettet ist und als intelligenter Partner zur Verbesserung der menschlichen Fähigkeiten und zur Steigerung der operativen Exzellenz dient.

Wie wir gesehen haben, helfen Tools wie Frontline Copilot™ und AI Composer von Tulipden Teams bereits dabei, intelligenter zu arbeiten - sie geben den Bedienern sofortige Antworten, beschleunigen die App-Entwicklung auf der Grundlage vorhandener Dokumente, überwinden Sprachbarrieren und erleichtern die tägliche Nutzung von Daten.

Aber um KI in einen echten Mehrwert für den Betrieb zu verwandeln, muss man mehr tun, als sie nur anzuschließen. Es fängt bei den Grundlagen an: flexible Systeme, auf denen Sie tatsächlich aufbauen können, die Bereitstellung Ihrer Daten an einem Ort, an dem sie nützlich sind, und der Mensch im Mittelpunkt des Ganzen. Außerdem müssen Sie sich über die Risiken im Klaren sein - wie z.B. schlechte Daten, Modellfehler oder Sicherheitslücken - und diese im Voraus einplanen.

Die Realität ist, dass KI nirgendwo hingeht. Sie wird nur immer stärker in die Produktionsabläufe integriert werden - von der Erstellung von KI-Arbeitsanweisungen bis hin zur Beschleunigung der Entscheidungsfindung. Aber sie funktioniert am besten, wenn sie eingesetzt wird, um Menschen zu helfen, nicht um sie zu ersetzen. Darin liegt die eigentliche Chance: Ihrem Team bessere Werkzeuge an die Hand zu geben, damit es noch mehr von dem tun kann, was es am besten kann.

Wenn Sie wissen möchten, wie KI in Ihrem Unternehmen funktionieren könnte, zeigen wir Ihnen gerne, was möglich ist. Entdecken Sie die Tulipvon KI-Tools, die für den Einsatz an der Front entwickelt wurden - oder setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um das Gespräch zu beginnen.