Humans In the Loop e3: KI in der Fertigung – Bereitschaft, Daten und Design

Künstliche Intelligenz in der Fertigung wird oft als technologisches Thema dargestellt. In dieser Ausgabe von „The Humans in the Loop“ stellen wir die Menschen in den Mittelpunkt.

In einem ausführlichen Gespräch tauschte sich Madilynn Castillo, Tulip , mit Gilad Langer und Geoff Winkley darüber aus, was tatsächlich erforderlich ist, um KI in Produktionsumgebungen zu integrieren. Das Ergebnis war ein weitreichender Dialog, der Themen wie Unternehmenskultur, Daten, Design und Vertrauen behandelte – die Grundlagen, die darüber entscheiden, ob KI nur ein vorübergehender Trend oder eine dauerhafte Kompetenz wird.

Das Gespräch verlief ganz natürlich in drei Abschnitten, die jeweils eine Etappe derselben Reise widerspiegelten: die Beurteilung der Bereitschaft, die Umwandlung von Daten in Erkenntnisse und das Überdenken der Art und Weise, wie Lösungen konzipiert werden.

Was diese Aspekte miteinander verbindet, ist die gemeinsame Überzeugung, dass Intelligenz in der Fertigung bei den Menschen beginnt. KI kann Wissen strukturieren und dessen Nutzung beschleunigen, doch um dieses Wissen nutzbar zu machen, ist sie nach wie vor auf den menschlichen Kontext angewiesen.

Das Gespräch beginnt mit einer Frage, die in Fabriken weltweit immer dringlicher wird: Sind die Hersteller wirklich bereit für KI?

Gilad beschreibt Bereitschaft in erster Linie als kulturelles und erst in zweiter Linie als technisches Phänomen. Seit Jahren bestimmen operative Exzellenz und schlanke Fertigung, wie sich Werke verbessern. Dieselben Prinzipien, so erklärt er, sollten auch als Leitlinien für die Einführung von KI dienen. Technologien, die diese Grundlagen nicht unterstützen, werden sich nicht durchsetzen, ganz gleich, wie fortschrittlich sie auch erscheinen mögen.

Geoff betrachtet die Frage aus der Perspektive der Basis. Viele Hersteller haben nach wie vor Schwierigkeiten, einen grundlegenden Überblick über ihre Leistungsfähigkeit zu gewinnen. Die Frage „Wie läuft es heute bei uns?“ lässt sich in Umgebungen, die von Papier, nicht vernetzten Softwareprogrammen und fragmentierten Daten geprägt sind, nach wie vor nur schwer beantworten.

Die Gruppe untersucht, wie Zögern, Risikowahrnehmung und Altsysteme den Fortschritt bremsen können. Das eigentliche Problem ist jedoch das Vertrauen. Unternehmen möchten sicher sein, dass neue Systeme ihre Abläufe verbessern, ohne das zu stören, was bereits gut funktioniert. Dieser erste Teil legt ein zentrales Thema für den weiteren Verlauf der Diskussion fest: Die KI-Bereitschaft lässt sich an der Klarheit der Zielsetzung und der Ausrichtung auf die tatsächlichen betrieblichen Anforderungen messen.

Das Gespräch wendet sich nun den Daten zu, dem Rohstoff der Informationsgewinnung.

Hersteller generieren riesige Mengen an Informationen, doch ein Großteil davon bleibt verstreut, inkonsistent oder in statischen Dokumenten eingeschlossen. Gilad stellt das DIKW-Modell (Daten–Informationen–Wissen–Weisheit) vor, um zu beschreiben, wie moderne KI-Tools dabei helfen können, diese Ebenen zu verdichten, unterschiedliche Quellen miteinander zu verknüpfen und die darin verborgenen Zusammenhänge aufzudecken.

Geoff setzt dies in die Praxis um. Ausgehend von seinen Erfahrungen bei der Implementierung von Lösungen in der Luft- und Raumfahrt sowie in anderen Branchen erläutert er, wie kontextbezogene Modelle und sprachbasierte Schnittstellen Teams dabei helfen, Daten von Menschen und Maschinen ohne hohen IT-Aufwand zu organisieren. Diese Systeme bringen Ordnung in die Komplexität und liefern Erkenntnisse, die die täglichen Entscheidungen verbessern.

Beide Gäste betonen, dass KI das Verständnis fördern und nicht das Urteilsvermögen automatisieren sollte. Das Ziel besteht darin, die in den Fabriken bereits vorhandenen Informationen zu bündeln und dieses Wissen denjenigen zugänglich zu machen, die darauf angewiesen sind.

Der letzte Teil der Diskussion konzentriert sich auf die Gestaltung: Wie lassen sich Systeme entwickeln, die KI für den realen Einsatz praktikabel und sicher machen?

Gilad erläutert den Ansatz Tulipbeim Lösungsdesign – die Schaffung modularer, offener und anpassungsfähiger Systeme, die sich parallel zum Betriebsablauf weiterentwickeln. Er verbindet diese Philosophie mit Lean Manufacturing und agiler Softwareentwicklung, Disziplinen, die auf Iteration und Feedback basieren.

Geoff weitet das Gespräch auf die Praxis aus und erläutert, wie Ingenieure mit Tools wie dem AI Composer Tulipstatische Dokumentationen innerhalb weniger Minuten in Live-Anwendungen umwandeln können. Generative und agentische KI erweitern diese Möglichkeiten und unterstützen die Automatisierung dort, wo sie einen Mehrwert schafft, während die Menschen weiterhin in die Überprüfung und Verbesserung eingebunden bleiben.

Was sich daraus ergibt, ist eine Vision der Fertigung, in der sich die Technologie an den Menschen anpasst. Fabriken werden zu Umgebungen des kontinuierlichen Lernens, zu Orten, an denen digitale Werkzeuge die tatsächlichen Arbeitsabläufe widerspiegeln und an denen KI den Teams hilft, schneller auf Veränderungen zu reagieren.

In diesen drei Teilen beleuchtet das Gespräch die Fertigungsbranche in einem entscheidenden Moment. KI entwickelt sich von einer Möglichkeit zur gängigen Praxis und wird Teil der täglichen Arbeit, statt nur eine vereinzelte Initiative zu bleiben. Die Herausforderung besteht nun darin, sie einzuführen, ohne dabei das menschliche Fachwissen zu verlieren, das einen effektiven Betriebsablauf ausmacht.

Für Tulip ist dieses Gleichgewicht der Kern dessen, was es bedeutet, den Menschen in den Prozess einzubeziehen. Es bedeutet, Technologien zu entwickeln, die den Kontext verstehen, Prozesswissen widerspiegeln und die Menschen für die Entscheidungen verantwortlich machen, die die Produktion prägen.

Der Austausch zwischen Gilad und Geoff verdeutlicht einen stillen Wandel, der sich branchenweit vollzieht. Die erfolgreichsten Hersteller beginnen, KI als ein Umfeld zu betrachten – eines, das jedes Mal stärker wird, wenn Menschen es nutzen, um zu verstehen, sich anzupassen und Verbesserungen vorzunehmen.