Menschenorientierte KI für Industriearbeiter an vorderster Front: Tulip seine Vision für die Zukunft der Fertigung

Dieses Gespräch zwischen Chris Luecke, Moderator von „Manufacturing Happy Hour“, und Natan Linder, Gründer und CEO von Tulip , untersucht diese Frage vor dem Hintergrund der aktuellen Entwicklungen in der Branche.

In allen Regionen und Branchen befindet sich die Fertigungsindustrie an einem Wendepunkt. Trotz jahrzehntelanger Investitionen in die Automatisierung stagniert die Produktivität. Die Lieferketten bleiben volatil. Qualifizierte Arbeitskräfte sind schwerer zu finden und zu halten. Gleichzeitig hat sich die KI von der Experimentierphase zum realen Einsatz entwickelt, was sowohl Chancen als auch Unsicherheiten hinsichtlich ihrer Anwendung in physischen Betriebsabläufen mit sich bringt.

Die nächste Phase der Fertigung wird davon bestimmt sein, wie gut die Industrie es schafft, Menschen, Prozesse, Maschinen und Software in Umgebungen zu kombinieren, die zunehmend komplexer werden, sich ständig verändern und KI-gestützt sind.

Jahrelang wurde Automatisierung als Lösung für Produktivitätsprobleme positioniert. Man ging davon aus, dass sich die Produktion von selbst steigern würde, wenn genügend Systeme installiert und genügend Prozesse standardisiert würden. Dies traf bis zu einem gewissen Grad zu, jedoch gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher, neu auftretender und komplexer Herausforderungen, die für die verbleibenden Produktivitäts- und Innovationsprobleme verantwortlich sind. Es gibt keine „Managementmaschine”, die eingeschaltet werden kann, um das Urteilsvermögen, die Anpassungsfähigkeit und die Problemlösungskompetenz zu ersetzen, die in der Fertigung erforderlich sind.

Echte Produktivität sieht jedoch anders aus. Sie zeigt sich, wenn erfahrene Ingenieure mehr Produktionslinien überwachen können, wenn Bediener Probleme ohne Eskalation lösen können und wenn Teams schneller bessere Entscheidungen treffen können. In dieser nächsten Phase der Produktivität geht es darum, den Einfluss der Personen zu erhöhen, die das System bereits verstehen, und nicht darum, Personen aus dem System zu entfernen. Es ist eine Phase der von Menschen getriebenen Innovation.

Diese Tatsache weist auf ein tiefer liegendes Problem in der Fertigung hin. Es ist nicht so, dass es zu viele Mitarbeiter gibt. Es gibt zu wenige Mitarbeiter, die in der Lage sind, Abläufe zu koordinieren, was zu einer Verschwendung von Talenten führt. Ingenieure, Bediener und Qualitätsteams an vorderster Front verfügen über fundierte betriebliche Kenntnisse, aber seit Jahrzehnten ist die Software, die sie unterstützen soll, unflexibel, zentralisiert und von der tatsächlichen Arbeitsweise abgekoppelt. Große Transformationsprojekte scheiterten häufig, sodass die Teams wieder auf Tabellenkalkulationen, Whiteboards und Papier zurückgriffen, da diese Tools, so unvollkommen sie auch sein mögen, die Realität besser widerspiegelten als monolithische Systeme.

Das Ergebnis ist Misstrauen gegenüber diesen Systemen und strukturelle Ineffizienz.

KI hat die Diskussion wiederbelebt, jedoch muss die Branche vermeiden, ihre früheren Fehler mit dieser neuen Technologie zu wiederholen, und dabei die Realitäten der Fertigung berücksichtigen. Generische KI-Tools haben Schwierigkeiten bei physischen Vorgängen, da ihnen der Kontext fehlt. Sie verstehen weder Maschinen noch Materialien, Qualitätsanforderungen, gesetzliche Vorschriften oder die Kosten, die bei Fehlern entstehen.

Damit KI sinnvoll eingesetzt werden kann, muss sie in Produktionssystemen integriert sein: Sie muss auf realen Daten und realen Arbeitsabläufen basieren, wobei Menschen für Entscheidungen und Ergebnisse verantwortlich sind. In diesem Umfeld wird KI zu einem Werkzeug zur Beschleunigung, das Teams dabei unterstützt, Probleme zu analysieren, Arbeitsabläufe zu erstellen, Dokumentationen in Maßnahmen umzusetzen und auf Veränderungen zu reagieren, ohne die Verantwortlichkeit zu verlagern.

Dieser Wandel führt zu einer neuen Rolle in der Fertigung: dem KI-Prozessingenieur. Dabei handelt es sich nicht um Softwareentwickler, sondern um Prozessingenieure, Qualitätsingenieure und Betriebsleiter, die ihre Umgebung bereits verstehen und nun in der Lage sind, dieses Verständnis in funktionierende Systeme umzusetzen. Mit KI, die in Low-Code- und No-Code-Tools integriert ist, können sie Anwendungen erstellen, Entscheidungen automatisieren und Prozesse direkt in der Produktion verbessern, anstatt auf zentralisierte IT-Projekte zu warten.

Tulip für diese nächste Phase zunächst das Ziel gesetzt, 5.000 KI-Prozessingenieure zu schulen. Das Ziel besteht darin, praktische Fähigkeiten bei den Mitarbeitern aufzubauen und den Fertigungsteams dabei zu unterstützen, KI sicher und effektiv dort einzusetzen, wo es am wichtigsten ist.

Da Fertigungssysteme zunehmend softwaregesteuert sind, geht die Herausforderung über die Automatisierung hinaus und umfasst nun auch die Koordination. Moderne Betriebsabläufe erfordern die Koordination von Mitarbeitern, Maschinen, Daten und Arbeitsabläufen in Echtzeit, über Werke, Lieferanten und Regionen hinweg. Kein einzelnes System und kein einzelner Anbieter kann alle Anforderungen erfüllen. Flexibilität und Offenheit sind daher von entscheidender Bedeutung.

Aus diesem Grund sind offene, komponierbare Architekturen von Bedeutung. Fertigungsumgebungen sind von Natur aus heterogen und entwickeln sich ständig weiter. Systeme müssen in der Lage sein, sich zu integrieren, anzupassen und zu verändern, ohne Teams in starre oder proprietäre Modelle zu zwingen, die den langfristigen Fortschritt einschränken.

Partnerschaften, darunter die jüngste Investition von Mitsubishi Electric Tulip, spiegeln diesen Wandel wider. Der Fokus liegt weniger auf Konsolidierung als vielmehr auf Abstimmung: gemeinsame Kunden, gemeinsame betriebliche Realitäten und die gemeinsame Überzeugung, dass Transformation ein kontinuierlicher Prozess ist und keine einmalige Angelegenheit. Automatisierung auf Maschinenebene und Koordination auf Betriebsebene müssen zusammenwirken und dürfen nicht miteinander konkurrieren.

Letztendlich wird die Zukunft der Fertigung weniger von technologischen Schlagzeilen als vielmehr von Verantwortungsbewusstsein geprägt sein. Vertrauen zwischen Softwareanbietern, Partnern und Kunden entsteht durch Transparenz, Zuverlässigkeit und Respekt vor der Komplexität realer Abläufe. Technologie mag nur einen Teil der Lösung ausmachen; der Rest hängt davon ab, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter befähigen, sich anzupassen, zu verbessern und Veränderungen im Laufe der Zeit voranzutreiben.

Der gegenwärtige Zeitpunkt stellt einen Fortschritt in einer längeren Diskussion darüber dar, wie sich die Fertigung weiterentwickeln wird und wie KI, wenn sie verantwortungsbewusst und kontextbezogen eingesetzt wird, dazu beitragen kann, die Branche voranzubringen.