Künstliche Intelligenz im Computerwesen hat den Weg für neue und intelligentere Prozesse geebnet und ermöglicht genauere prädiktive Analysen, autonome Systeme und mehr. In jüngster Zeit ist eine fortschrittlichere KI – generative KI – aufgetaucht, die maschinelle Lernalgorithmen nutzt und neue Türen zu noch intelligenteren Fähigkeiten als zuvor öffnet.
Generative KI, teilweise entwickelt aus generative kontradiktorische Netzwerke (GANs)ist eine Art KI, bei der zwei neuronale Netze darauf trainiert werden, zusammenzuarbeiten, um neue Daten zu generieren. Im vergangenen Jahr erlebte generative KI mit dem Aufkommen KI-gestützter Chatbots wie ChatGPT einen rasanten Anstieg der Popularität.
In der Fertigung wird generative KI neben anderen fortschrittlichen Technologien wie digitalen Zwillingen, erweiterter und virtueller Realität sowie Tools für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) auch in intelligenten Fertigungslösungen immer wichtiger. Angesichts ihres Potenzials zur Optimierung von Herstellungsprozessen, zur Verbesserung des Produktdesigns und zur Steigerung der Gesamteffizienz der Fertigungsindustrie ist es nicht verwunderlich, dass der Gesamtmarktwert der generativen KI in der Branche voraussichtlich steigen wird US$225 Millionen im Jahr 2022 auf US$6.963,45 Millionen bis 2032.
Dies ist jedoch nicht die einzige fortschrittliche Technologie, die in der Branche für Aufsehen sorgt. Der Einsatz des industriellen Metaversums – einer virtuellen Darstellung der physischen Welt – wird immer alltäglicher, da immer mehr Hersteller die digitale Transformation durchführen und so 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 zu erreichen wären. Durch den Einsatz generativer KI können Hersteller ein höheres Maß an Prozessoptimierung, Abfallreduzierung und allgemeine Qualitätsverbesserungen erreichen. Darüber hinaus kann generative KI Herstellern dabei helfen, neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum zu erkennen.
Fallstudie zur generativen KI: Luftfahrtindustrie
Generative KI wird bereits in der Luftfahrtindustrie eingesetzt und getestet Kommunikation verbessern und das Kundenservice-Erlebnis verbessern, zusätzlich zur Implementierung zur Verbesserung der Bestandsverwaltung. 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 sich auf einen fortgeschritteneren KI-Einsatz vorzubereiten – dies hat die Agentur der Europäischen Union für Flugsicherheit (EASA) veröffentlicht KI-Roadmap 2.0 Anfang Mai wurde ein detaillierter Plan für die Integration von KI in die Branche vorgestellt.
Fallstudie zur generativen KI: Automobilindustrie
Ein weiteres Beispiel für generative KI in Aktion ist Software für generatives Design in der Automobilindustrie. Hersteller haben damit begonnen, diese KI-gestützte Software zu nutzen, um dank der großen Anzahl an Daten und Simulationen, die sie erzeugen kann, eine breite Palette neuer und komplexer Fahrzeugsystemdesigns zu erstellen.
Generative KI gibt Fahrzeugherstellern außerdem die Möglichkeit, Maschinen- und Sensordaten in Fahrzeugen eingehender zu analysieren, um hochpräzise vorausschauende Wartungsprognosen zu erstellen. Diese Analyse anhand historischer Daten hilft, Probleme viel früher zu erkennen, sodass Hersteller proaktive Maßnahmen ergreifen können, um Probleme zu verhindern und zu beheben und so die Effizienz zu steigern und weniger Abfall zu verursachen.
Wie generative KI das industrielle Metaversum verbessern kann
Obwohl generative KI ein enormes Potenzial für die digitale Transformation der Fertigungsindustrie hat, ist sie nicht die einzige fortschrittliche digitale Lösung, die den Sektor vorantreibt. Der Aufstieg des Fertigungsmetaversums hat auch zu einer größeren Prozessoptimierung als zuvor geführt, dank der Möglichkeit, mithilfe digitaler Zwillinge virtuelle Welten zu schaffen.
Der Einsatz digitaler Zwillinge in der Fertigung hat Herstellern zu größerer Flexibilität verholfen, da sie betriebliche Prozesse, 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 mit generativer KI erstellten digitalen Zwillinge genauer sein, mehr Echtzeitdaten analysieren und den Energieverbrauch verbessern im Vergleich zu herkömmlichen KI- und maschinellen Lernalgorithmen. Deloittes 15. jährlicher Tech-Trends-Bericht stellt außerdem fest, dass generative KI – in Kombination mit neuem räumlichen Computing und dem industriellen Metaversum – ein neuer „Wachstumskatalysator“ sein wird, der es Herstellern nicht nur ermöglicht, innerhalb ihrer Branche neue Fortschritte zu erzielen, sondern auch verbesserte Fähigkeiten zu erzielen.
Mögliche Herausforderungen beim Einsatz generativer KI im industriellen Metaversum
Die potenziellen Vorteile des Einsatzes generativer KI im industriellen Metaversum sind zahlreich. Beim Einsatz solch fortschrittlicher KI-gesteuerter Tools und Lösungen müssen Hersteller jedoch auch Herausforderungen berücksichtigen.
KI-Prozesse können anstrengend sein für Organisationen, die aufgrund der großen erforderlichen Datenmengen nicht ausreichend für die Ausführung solch ressourcenintensiver Funktionen gerüstet sind. Angesichts der hohen Anforderungen generativer KI-Algorithmen müssen Hersteller wissen, wie sie ihre Ressourcen so ausbalancieren können, dass die vorhandene Infrastruktur mit den alltäglichen betrieblichen Anforderungen innerhalb des Unternehmens Schritt halten kann.
Darüber hinaus gibt es vier weitere allgemeine Risiken beim Einsatz generativer KI. Wie in beschrieben Das Risikomanagement-Playbook von PwC für KIHierbei handelt es sich um Datenrisiken, Modell- und Bias-Risiken, Eingabeaufforderungs- oder Eingaberisiken und Benutzerrisiken.
Hersteller müssen über diese Risiken informiert sein und wissen, wie sie damit umgehen können. Dazu gehören die Entwicklung der richtigen KI-Governance-Strategien, die Sicherstellung, dass Daten nicht beschädigt werden, die Verhinderung der Verwendung von Daten, die durch Benutzerfehler beeinflusst werden, und mehr.
Bereiten Sie Ihr Unternehmen auf generative KI vor
Generative KI hat erhebliche Auswirkungen auf die intelligente Fertigung und das industrielle Metaversum. Während Industrie 4.0 weiter reift, können diese neueren und fortschrittlicheren intelligenten Fertigungstechnologien Hersteller ihren digitalen Transformationszielen näher bringen, um mehr Effizienz und Flexibilität zu erreichen und gleichzeitig Kosten, Abfall und Ausfallzeiten zu reduzieren.
Führungskräfte in der Fertigung müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, dass sie ihre Abläufe nicht verbessern können, wenn sie die anzugehenden Bereiche nicht identifizieren können. Mit Hilfe neutraler Benchmarking-Tools und Reifegradbewertungs-Frameworks wie dem Smart Industry Readiness Index (SIRI), können sie sich auf umfangreiche organisatorische Verbesserungen freuen, um ihre Abläufe auf die nächste Ebene zu heben.
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