K\u00fcnstliche Intelligenz in der Computertechnik hat den Weg f\u00fcr neue und intelligentere Prozesse geebnet und erm\u00f6glicht pr\u00e4zisere pr\u00e4diktive Analysen, autonome Systeme und vieles mehr. In j\u00fcngster Zeit ist eine fortschrittlichere KI \u2013 generative KI \u2013 auf Basis von Algorithmen des maschinellen Lernens entstanden, die neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr noch intelligentere Anwendungen er\u00f6ffnet.<\/p>\n
Generative KI, teilweise entwickelt aus Generative Adversarial Networks (GANs)<\/a>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-gest\u00fctzter Chatbots wie ChatGPT einen rasanten Popularit\u00e4tsanstieg erlebt.<\/p>\n 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<\/a> bis 2032.<\/p>\n Doch dies ist nicht die einzige fortschrittliche Technologie, die in der Branche f\u00fcr Furore sorgt. Die Nutzung des industriellen Metaversums \u2013 einer virtuellen Darstellung der physischen Welt \u2013 wird immer allt\u00e4glicher, da immer mehr Hersteller die digitale Transformation vorantreiben und die Integration digitaler und physischer Systeme erm\u00f6glichen. Gemeinsam revolutionieren generative KI und das industrielle Metaversum die Fertigungsindustrie, indem sie mehr Effizienz, Flexibilit\u00e4t und Innovation erm\u00f6glichen.<\/p>\n Generative KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr Hersteller, da sie die Entwicklung neuer Designs, Prozesse und Produkte erm\u00f6glicht, die mit herk\u00f6mmlichen Methoden nur schwer oder gar nicht realisierbar w\u00e4ren. Durch den Einsatz generativer KI k\u00f6nnen Hersteller ihre Prozesse optimieren, Abfall reduzieren und die Qualit\u00e4t insgesamt verbessern. Dar\u00fcber hinaus kann generative KI Herstellern helfen, neue Innovations- und Wachstumschancen zu erkennen.<\/p>\n Generative KI wird bereits in der Luftfahrtindustrie eingesetzt und getestet, um Verbesserung der Kommunikation<\/a> und verbessern Sie das Kundenserviceerlebnis, zus\u00e4tzlich zur Implementierung zur Verbesserung des Bestandsmanagements. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Flugzeughersteller generative KI f\u00fcr die Herstellung von Flugzeugteilen nutzen und den Design- und Prototyping-Prozess mithilfe von KI-gest\u00fctzter Automatisierung und digitalen Zwillingen optimieren.<\/p>\n In der Luftfahrt werden weitere Schritte unternommen, um den Einsatz fortschrittlicherer KI vorzubereiten \u2013 die Europ\u00e4ische Agentur f\u00fcr Flugsicherheit (EASA) ver\u00f6ffentlichte ihre KI-Roadmap 2.0<\/a> Anfang Mai wurde darin ein detaillierter Plan zur Integration von KI in die Branche skizziert.<\/p>\n Ein weiteres Beispiel f\u00fcr generative KI in Aktion ist Software f\u00fcr generatives Design<\/a> in der Automobilindustrie. Hersteller nutzen diese KI-gest\u00fctzte Software bereits, um dank der gro\u00dfen Datenmenge und der Simulationskapazit\u00e4t, die sie generieren kann, eine breite Palette neuer und komplexer Fahrzeugsystemdesigns zu entwickeln.<\/p>\n Generative KI erm\u00f6glicht Fahrzeugherstellern zudem eine tiefergehende Analyse von Maschinen- und Sensordaten in Fahrzeugen, um hochpr\u00e4zise Prognosen f\u00fcr die vorausschauende Wartung zu erstellen. Diese Analyse anhand historischer Daten hilft, Probleme deutlich fr\u00fcher zu erkennen und so proaktiv Ma\u00dfnahmen zur Vorbeugung und Behebung von Problemen zu ergreifen, um die Effizienz zu steigern und Abfall zu reduzieren.<\/p>\n Obwohl generative KI enormes Potenzial f\u00fcr die digitale Transformation der Fertigungsindustrie bietet, ist sie nicht die einzige fortschrittliche digitale L\u00f6sung, die den Sektor vorantreibt. Der Aufstieg des Fertigungs-Metaversums hat dank der M\u00f6glichkeit, mithilfe digitaler Zwillinge virtuelle Welten zu erschaffen, auch zu einer st\u00e4rkeren Prozessoptimierung als zuvor gef\u00fchrt.<\/p>\n Der Einsatz digitaler Zwillinge in der Fertigung hat Herstellern zu mehr Flexibilit\u00e4t verholfen, da sie Betriebsabl\u00e4ufe, Maschineneingaben und Automatisierung in einer virtuell nachgebildeten Version realer Systeme simulieren k\u00f6nnen. Durch die Kombination der Leistungsf\u00e4higkeit generativer KI mit dem industriellen Metaversum k\u00f6nnen Hersteller ein h\u00f6heres Ma\u00df an Effizienz, Agilit\u00e4t und Innovation erreichen.<\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnen die digitalen Zwillinge, die mithilfe generativer KI erstellt werden, genauer sein, mehr Echtzeitdaten analysieren und Verbesserung der Energienutzung<\/a> im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen KI- und maschinellen Lernalgorithmen. Deloittes 15. j\u00e4hrlicher Tech Trends-Bericht<\/a> hei\u00dft es au\u00dferdem, dass generative KI \u2013 in Verbindung mit neuen r\u00e4umlichen Computertechnologien und dem industriellen Metaversum \u2013 ein neuer \u201eWachstumskatalysator\u201c sein wird, der es Herstellern erm\u00f6glicht, nicht nur neue Fortschritte in ihrer Branche zu erzielen, sondern auch ihre F\u00e4higkeiten zu verbessern.<\/p>\n Die potenziellen Vorteile des Einsatzes generativer KI im industriellen Metaversum sind vielf\u00e4ltig. Hersteller m\u00fcssen beim Einsatz solch fortschrittlicher KI-basierter Tools und L\u00f6sungen jedoch auch Herausforderungen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n KI-Prozesse k\u00f6nnen anstrengend sein<\/a> F\u00fcr Unternehmen, die aufgrund der gro\u00dfen ben\u00f6tigten Datenmenge nicht ausreichend f\u00fcr die Ausf\u00fchrung solcher ressourcenintensiven Funktionen ausgestattet sind. Angesichts der hohen Anforderungen generativer KI-Algorithmen m\u00fcssen Hersteller ihre Ressourcen so ausbalancieren, dass die vorhandene Infrastruktur den t\u00e4glichen Betriebsanforderungen im Unternehmen gerecht wird.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus gibt es vier weitere allgemeine Risiken bei der Verwendung generativer KI. Wie in PwCs Risikomanagement-Playbook f\u00fcr KI<\/a>, dies sind Datenrisiken, Modell- und Biasrisiken, Prompt- oder Inputrisiken und Benutzerrisiken.<\/p>\n Hersteller m\u00fcssen diese Risiken kennen und wissen, wie sie mit ihnen umgehen. Dazu geh\u00f6rt die Entwicklung geeigneter KI-Governance-Strategien, die Sicherstellung, dass Daten nicht besch\u00e4digt werden, die Vermeidung der Nutzung von Daten, die durch Benutzerfehler beeinflusst wurden, und vieles mehr.<\/p>\n Generative KI hat einen erheblichen Einfluss auf die intelligente Fertigung und das industrielle Metaversum. Mit der Weiterentwicklung von Industrie 4.0 k\u00f6nnen diese neueren und fortschrittlicheren intelligenten Fertigungstechnologien Hersteller ihren Zielen der digitalen Transformation n\u00e4herbringen, um mehr Effizienz und Flexibilit\u00e4t zu erreichen und gleichzeitig Kosten, Abfall und Ausfallzeiten zu reduzieren.<\/p>\n F\u00fchrungskr\u00e4fte in der Fertigung m\u00fcssen jedoch verstehen, dass sie ihre Abl\u00e4ufe nicht verbessern k\u00f6nnen, wenn sie die zu behebenden Bereiche nicht identifizieren. Mithilfe neutraler Benchmarking-Tools und Reifegradbewertungsrahmen wie dem Smart Industry Readiness Index (SIRI)<\/a>k\u00f6nnen sie sich auf umfassende organisatorische Verbesserungen freuen, die ihre Betriebsabl\u00e4ufe auf die n\u00e4chste Ebene heben.<\/p>\n Erfahren Sie mehr \u00fcber Smart Industry Readiness Index<\/a> oder kontaktieren Sie uns Hier<\/a> um ein Gespr\u00e4ch zu beginnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Artificial intelligence in computing has paved the way toward new and smarter processes, enabling more accurate predictive analytics, autonomous systems, and more. Recently, more advanced AI \u2013 generative AI \u2013 which leverages machine learning algorithms has emerged, opening new doors to even smarter capabilities than before. 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