Künstliche Intelligenz in der Computertechnik hat den Weg für neue und intelligentere Prozesse geebnet und ermöglicht präzisere prädiktive Analysen, autonome Systeme und vieles mehr. In jüngster Zeit ist eine fortschrittlichere KI – generative KI – auf Basis von Algorithmen des maschinellen Lernens entstanden, die neue Möglichkeiten für noch intelligentere Anwendungen eröffnet.
Generative KI, teilweise entwickelt aus Generative Adversarial Networks (GANs)ist eine Art von KI, bei der zwei neuronale Netzwerke trainiert werden, um gemeinsam neue Daten zu generieren. Im vergangenen Jahr hat die generative KI mit dem Aufkommen KI-gestützter Chatbots wie ChatGPT einen rasanten Popularitätsanstieg erlebt.
Auch in der Fertigung gewinnt generative KI neben anderen fortschrittlichen Technologien wie digitalen Zwillingen, Augmented und Virtual Reality sowie dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) zunehmend an Bedeutung. Angesichts ihres Potenzials, Fertigungsprozesse zu optimieren, das Produktdesign zu verbessern und die Gesamteffizienz der Fertigungsindustrie zu steigern, ist es nicht verwunderlich, dass der Gesamtmarktwert generativer KI in der Branche voraussichtlich von US$225 Millionen im Jahr 2022 auf US$6.963,45 Millionen bis 2032.
Doch dies ist nicht die einzige fortschrittliche Technologie, die in der Branche für Furore sorgt. Die Nutzung des industriellen Metaversums – einer virtuellen Darstellung der physischen Welt – wird immer alltäglicher, da immer mehr Hersteller die digitale Transformation vorantreiben und die Integration digitaler und physischer Systeme ermöglichen. Gemeinsam revolutionieren generative KI und das industrielle Metaversum die Fertigungsindustrie, indem sie mehr Effizienz, Flexibilität und Innovation ermöglichen.
Das Potenzial generativer KI in der Fertigung
Generative KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Hersteller, da sie die Entwicklung neuer Designs, Prozesse und Produkte ermöglicht, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer oder gar nicht realisierbar wären. Durch den Einsatz generativer KI können Hersteller ihre Prozesse optimieren, Abfall reduzieren und die Qualität insgesamt verbessern. Darüber hinaus kann generative KI Herstellern helfen, neue Innovations- und Wachstumschancen zu erkennen.
Fallstudie zu generativer KI: Luftfahrtindustrie
Generative KI wird bereits in der Luftfahrtindustrie eingesetzt und getestet, um Verbesserung der Kommunikation und verbessern Sie das Kundenserviceerlebnis, zusätzlich zur Implementierung zur Verbesserung des Bestandsmanagements. Darüber hinaus können Flugzeughersteller generative KI für die Herstellung von Flugzeugteilen nutzen und den Design- und Prototyping-Prozess mithilfe von KI-gestützter Automatisierung und digitalen Zwillingen optimieren.
In der Luftfahrt werden weitere Schritte unternommen, um den Einsatz fortschrittlicherer KI vorzubereiten – die Europäische Agentur für Flugsicherheit (EASA) veröffentlichte ihre KI-Roadmap 2.0 Anfang Mai wurde darin ein detaillierter Plan zur Integration von KI in die Branche skizziert.
Fallstudie zu generativer KI: Automobilindustrie
Ein weiteres Beispiel für generative KI in Aktion ist Software für generatives Design in der Automobilindustrie. Hersteller nutzen diese KI-gestützte Software bereits, um dank der großen Datenmenge und der Simulationskapazität, die sie generieren kann, eine breite Palette neuer und komplexer Fahrzeugsystemdesigns zu entwickeln.
Generative KI ermöglicht Fahrzeugherstellern zudem eine tiefergehende Analyse von Maschinen- und Sensordaten in Fahrzeugen, um hochpräzise Prognosen für die vorausschauende Wartung zu erstellen. Diese Analyse anhand historischer Daten hilft, Probleme deutlich früher zu erkennen und so proaktiv Maßnahmen zur Vorbeugung und Behebung von Problemen zu ergreifen, um die Effizienz zu steigern und Abfall zu reduzieren.
Wie generative KI das industrielle Metaversum verbessern kann
Obwohl generative KI enormes Potenzial für die digitale Transformation der Fertigungsindustrie bietet, ist sie nicht die einzige fortschrittliche digitale Lösung, die den Sektor vorantreibt. Der Aufstieg des Fertigungs-Metaversums hat dank der Möglichkeit, mithilfe digitaler Zwillinge virtuelle Welten zu erschaffen, auch zu einer stärkeren Prozessoptimierung als zuvor geführt.
Der Einsatz digitaler Zwillinge in der Fertigung hat Herstellern zu mehr Flexibilität verholfen, da sie Betriebsabläufe, Maschineneingaben und Automatisierung in einer virtuell nachgebildeten Version realer Systeme simulieren können. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit generativer KI mit dem industriellen Metaversum können Hersteller ein höheres Maß an Effizienz, Agilität und Innovation erreichen.
Beispielsweise können die digitalen Zwillinge, die mithilfe generativer KI erstellt werden, genauer sein, mehr Echtzeitdaten analysieren und Verbesserung der Energienutzung im Vergleich zu herkömmlichen KI- und maschinellen Lernalgorithmen. Deloittes 15. jährlicher Tech Trends-Bericht heißt es außerdem, dass generative KI – in Verbindung mit neuen räumlichen Computertechnologien und dem industriellen Metaversum – ein neuer „Wachstumskatalysator“ sein wird, der es Herstellern ermöglicht, nicht nur neue Fortschritte in ihrer Branche zu erzielen, sondern auch ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Mögliche Herausforderungen beim Einsatz generativer KI im industriellen Metaversum
Die potenziellen Vorteile des Einsatzes generativer KI im industriellen Metaversum sind vielfältig. Hersteller müssen beim Einsatz solch fortschrittlicher KI-basierter Tools und Lösungen jedoch auch Herausforderungen berücksichtigen.
KI-Prozesse können anstrengend sein Für Unternehmen, die aufgrund der großen benötigten Datenmenge nicht ausreichend für die Ausführung solcher ressourcenintensiven Funktionen ausgestattet sind. Angesichts der hohen Anforderungen generativer KI-Algorithmen müssen Hersteller ihre Ressourcen so ausbalancieren, dass die vorhandene Infrastruktur den täglichen Betriebsanforderungen im Unternehmen gerecht wird.
Darüber hinaus gibt es vier weitere allgemeine Risiken bei der Verwendung generativer KI. Wie in PwCs Risikomanagement-Playbook für KI, dies sind Datenrisiken, Modell- und Biasrisiken, Prompt- oder Inputrisiken und Benutzerrisiken.
Hersteller müssen diese Risiken kennen und wissen, wie sie mit ihnen umgehen. Dazu gehört die Entwicklung geeigneter KI-Governance-Strategien, die Sicherstellung, dass Daten nicht beschädigt werden, die Vermeidung der Nutzung von Daten, die durch Benutzerfehler beeinflusst wurden, und vieles mehr.
Vorbereitung Ihrer Organisation auf generative KI
Generative KI hat einen erheblichen Einfluss auf die intelligente Fertigung und das industrielle Metaversum. Mit der Weiterentwicklung von Industrie 4.0 können diese neueren und fortschrittlicheren intelligenten Fertigungstechnologien Hersteller ihren Zielen der digitalen Transformation näherbringen, um mehr Effizienz und Flexibilität zu erreichen und gleichzeitig Kosten, Abfall und Ausfallzeiten zu reduzieren.
Führungskräfte in der Fertigung müssen jedoch verstehen, dass sie ihre Abläufe nicht verbessern können, wenn sie die zu behebenden Bereiche nicht identifizieren. Mithilfe neutraler Benchmarking-Tools und Reifegradbewertungsrahmen wie dem Smart Industry Readiness Index (SIRI)können sie sich auf umfassende organisatorische Verbesserungen freuen, die ihre Betriebsabläufe auf die nächste Ebene heben.
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