In 12 Monaten zum positiven ROI

Vier KI Use Cases für die Industrie

AappliedAI hat vier KI Use Cases identifiziert, die es dem produzierenden Gewerbe ermöglichen, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern. Mit der Anwendung bewährter Technologien können sich die Investitionen bereits nach einem Jahr amortisieren.

(Bild: ©panuwat/stock.adobe.com)

Die AappliedAI Initiative hat vier Use Cases entlang der Wertschöpfungskette ausgearbeitet, die es Unternehmen im produzierenden Gewerbe ermöglichen sollen, innerhalb von 12 Monaten einen positiven Return on Investment (ROI) zu erzielen. Die Use Cases beziehen sich auf unterschiedliche Produktionsschritte. Eingesetzt werden bewährte Technologien.

Use Case 1: – Generative KI im Industrial Design: Im Industrial Design stellen langwierige Entwicklungszyklen sowie manuelle und ineffiziente Modellierungsprozesse wesentliche Herausforderungen dar. Generativer KI kann hier die Effizienz des Entwurfsprozesses verbessern, indem sie etwa Skizzen in konkrete Modelle umwandelt und dabei die Compliance beachtet. Laut der AppliedAI Initiative lassen sich so bis zu 50 Prozent der manuellen Arbeit einsparen. Zudem werden Entwicklungszeit und -kosten durch schnellere Prototypenerstellung und weniger manuelle Eingriffe reduziert.

Use Case 2: KI-basierte Anomalie-Erkennung: In Branchen, die von der Halbleiter- bis zur Automobilbranche reichen, können Prüf- und Ertragsverluste 20-30 Prozent der gesamten Produktionskosten ausmachen. Um Fehler bzw. Anomalien zu vermeiden, ist es entscheidend, potenzielle Probleme proaktiv zu identifizieren und in komplexen mehrstufigen Produktionszyklen darauf zu reagieren. KI-Systeme die maschinenübergreifende Muster analysieren, können Leistung und Effizienz von Produktionsprozessen verbessern. Solche Systeme verstehen und verwalten die komplexen Beziehungen zwischen Maschinen. Der Einsatz von KI ermöglicht hier eine umfassende, durchgängige Prozessoptimierung. Ein Beispiel dafür ist die proaktive Erkennung von plötzlichen Temperaturschwankungen während des Herstellungsprozesses. Durch die frühzeitige Identifikation dieser Anomalie können die Ausschussrate und die Produktionsausfallzeiten um bis zu 20 Prozent gesenkt werden. Das schlägt sich direkt in Kosteneinsparungen und höherer Rentabilität nieder. Darüber hinaus trägt diese Technologie dazu bei, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und die Sicherheit zu verbessern.

Use Case 3: RLC – Steuerungsverfahren in komplexen Systemen und dynamischen Umgebungen: Im produzierenden Gewerbe wird oft mit komplexen Systemen mit verschiedenen Variablen und Abhängigkeiten gearbeitet. Diese gilt es zu optimieren, während gleichzeitig die Betriebszuverlässigkeit aufrechterhalten werden muss. Hier bietet die KI in Form von Reinforcement Learning Control (RLC) eine Alternative zu traditionellen Kontrollmethoden, indem es die Prinzipien des maschinellen Lernens nutzt. RLC hilft Systemen, in Echtzeit zu lernen und die Entscheidungsfindung zu verbessern – dies steigert die Leistung und reduziert die Anzahl manueller Eingriffe. RLC passt Steuermaßnahmen iterativ an, basierend auf Rückmeldungen vom System selbst, beispielsweise beim Energiemanagement: Hier kann RLC dazu beitragen, den Gas- und Stromverbrauch zu senken, indem Heizprozesse optimiert und Energieverschwendung reduziert wird. Die appliedAI Initiative stellte bei der Identifizierung des Use Cases fest, dass eine Reduktion des Energieverbrauchs von 55 Prozent auf 33 Prozent möglich ist.

Use Case 4: RAG – Internes Wissensmanagementsystem: Die Suche nach relevanten Informationen in großen Datenmengen nimmt viel Zeit in Anspruch, ganz egal ob beim Onboarding von neuen Mitarbeitenden oder bei unternehmensspezifischen Anfragen. Dabei lassen sich die vorhandenen Informationen sinnvoll für anstehende Prozesse nutzen. Der Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht es Large Language Models (LLM) zur Filterung benötigter Daten zu implementieren. Laut AppliedAI kann die Anzahl der von Menschen betreuten Anfragen dadurch um bis zu 50 Prozent reduziert werden – je nach bestehendem Automatisierungsgrad eines Unternehmens. So kann etwa das Lieferkettenmanagement durch den schnellen Abruf von Daten über Lieferanten, Lagerbestände und Produktionsprozesse optimiert werden. @Kontakt_FA: @Kontakt_FA:Dr. Andreas Liebl, Managing Director und Co-Founder der appliedAI Initiative, betont die Notwendigkeit, KI in Europa weiter voranzutreiben: “Es ist essenziell, umfassend in KI zu investieren, um die europäische Wirtschaft zu stärken und zukunftssicher aufzustellen. Unsere Anwendungsfälle zeigen, dass solche Investitionen sowohl kurzfristige Gewinne bringen als auch langfristig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft Europas sind.

Datum:22. Juli 2024

Autoren:appliedAI Initiative GmbH

Themen: Technik

Webseite: https://www.appliedai.de/

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