Traditionelle operative Intelligenz stützte sich bislang neben menschlichem Fachwissen ausschließlich auf historische Daten und statische Modelle. KI kann dagegen aus riesigen Datenmengen Echtzeitanalysen erstellen. Jedoch erst der Mensch liefert dazu den Kontext. Sein Urteilsvermögen stellt sicher, dass die KI-Erkenntnisse zu den Unternehmenszielen passen. Diese Kombination wird bezeichnet als KI-gestützte operationale Intelligenz. Elisa Industriq zeigt vier Wege, wie KI die operationale Intelligenz in der Fertigung verbessert.
1. Dynamische Prozessoptimierung: Während traditionelle Prozessoptimierung auf statischen Modellen basiert, lernt KI kontinuierlich aus Echtzeitdaten und passt Prozessparameter dynamisch an. So richten beispielsweise in Produktionslinien integrierte KI-Algorithmen Ziele in Bezug auf Durchsatz, Qualität oder Energieverbrauch direkt an aktuellen Gegebenheiten aus. Zusammen mit menschlichem Fachwissen entsteht Potenzial für Ertragssteigerungen. Laut Elisa Industriq ist das besonders in Branchen wie der Halbleiterfertigung, in denen schon kleine Abweichungen den Ertrag deutlich senken, ein Nutzen.
2. Qualitätssicherung mit Relevanzcheck: Systeme können bereits Fehler in Echtzeit erkennen. KI kann hier, nach Feststellung eines Fehlers, automatisch Maßnahmen zu ergreifen. Fortschrittliche Computer-Vision-Technologien identifizieren sogar Defekte, die einem Prüfer oder einer Prüferin entgehen könnten. Die menschlichen Experten stellen sicher, dass die erkannten Fehler tatsächlich relevant sind.
3. Widerstandsfähigkeit der Lieferkette: KI-Tools analysieren Markttrends, Lieferantenleistungen und geopolitische Entwicklungen, um potenzielle Störungen rechtzeitig zu identifizieren. Dadurch lassen sich höhere Bedarfe und verspätete Lieferungen früh genug erkennen. Ausgehend von diesen Erkenntnissen empfehlen die Tools etwa konkrete weitere Lieferanten und machen Vorschläge, wie sich die Produktionsplanung anpassen lässt. Die endgültige Entscheidung treffen jedoch die Menschen auf Basis ihrer Erfahrungen und den Empfehlungen der KI.
4. Datengestützte Entscheidungsfindung: Im Kern funktioniert KI-gesteuerte Operational Intelligence als Verstärker. Sie ersetzt menschliches Fachwissen nicht, sondern erweitert es. Ein Beispiel ist die vorausschauende Wartung: KI erkennt Abweichungen wie etwa Temperaturveränderungen bei der Bearbeitung von Werkstücken schnell und empfiehlt Wartungszeitpunkte. Die finale Entscheidung trifft die Fachkraft nach Bewertung des Maschinenzustands und der Prozessanforderungen. Das minimiert Stillstandzeiten und senkt Wartungskosten erheblich.
