Generative Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz und Innovationskraft in der Fertigung massiv zu steigern. Doch bevor Unternehmen diese Früchte ernten, müssen sie einige Hürden überspringen – das zeigt eine aktuelle Studie des IT-Dienstleisters NTT DATA.
Generative Künstliche Intelligenz in der Fertigung: Das transformative Potenzial von ChatGPT in der Fertigung ist hoch: 95 Prozent der von NTT DATA befragten Unternehmen berichten, dass diese Technologie bereits heute Prozesse beschleunigt und Produktionsergebnisse verbessert. 94 Prozent geben an, dass die Analysen und Prognosen anhand Daten aus dem Internet der Dinge und von Edge-Computing genauer und nützlicher ausfallen, wenn sie in Modelle Generativer Künstlicher Intelligenz einfließen. 91 Prozent gehen davon aus, dass digitale Zwillinge in Kombination mit Generativer Künstlicher Intelligenz die Leistung von physischen Anlagen verbessern und darüber hinaus Lieferketten robuster gestalten. Die Befragten nutzen diese Technologie bereits für die Prozessautomatisierung, Verwaltung von Lieferketten und Lagern sowie die Überwachung und Wartung der Infrastruktur ein.
Alle genannten Daten entstammen der Studie „Von der Fertigungshalle ins KI-Zeitalter: Haben Sie einen Masterplan oder Nachholbedarf?“, für die der IT-Dienstleister NTT DATA mehr als 500 Führungskräfte und Entscheidungsträger der Fertigungsbranche aus 34 Ländern befragt hat. Neben den Anwendungsbereichen von Generativer Künstlicher Intelligenz untersuchte die Studie die Herausforderungen, denen sich das produzierende Gewerbe gegenübersieht.
Die überwiegende Zahl der Hersteller sieht sich bei Projekten mit generativer Künstlicher Intelligenz mit großen Hürden konfrontiert. Im Fokus stehen Schwierigkeiten im Bereich Personal, Infrastruktur und ethische Rahmenbedingungen. Fünf Hürden stechen heraus:
1. Infrastruktur
92 Prozent der Hersteller sind der Meinung, dass alte Technologien wichtige Projekte behindern. Lediglich die Hälfte hat eine vollständige Bewertung der Infrastruktur durchgeführt.
2. Kombination von Technologien
Auch wenn 94 Prozent der Befragten erwarten, dass Daten aus dem Internet der Dinge und aus dem Edge Computing die Analysen und Prognosen von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz deutlich verbessern, erwartet eine Mehrheit große Schwierigkeiten bei der Umsetzung.
3. Ethik und Verantwortung
Die Notwendigkeit ethischer Grundlagen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz kennen praktisch alle Unternehmen. Allerdings sehen 47 Prozent der Führungskräfte ihr Unternehmen dafür gut aufgestellt.
4. Know-how der Belegschaft
Zwei Drittel der Hersteller glauben, dass ihren Mitarbeitern das nötige Wissen fehlt, um intelligente IT-Lösungen effektiv zu nutzen.
5. Datenmanagement
Lediglich 41 Prozent der Hersteller gehen davon aus, dass sie genug Speicher- und Verarbeitungskapazität für Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz haben. 59 Prozent glauben, dass qualitativ hochwertige, vielfältige und saubere Daten für den Projekterfolg von entscheidender Bedeutung sind.
„Künstliche Intelligenz optimiert nicht nur Prozesse, sondern definiert die Möglichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette in der Fertigung völlig neu”, erklärt Prasoon Saxena, Co-Lead Products Industries bei NTT DATA. “Der Einsatzbereich erstreckt sich von Vorhersagen im Bereich der Lieferkette bis hin zur Qualitätskontrolle.“ Darüber hinaus könne generative Künstliche Intelligenz Unternehmen dabei helfen, in einem sich schnell verändernden Geschäftsumfeld flexibel zu bleiben, insbesondere angesichts unsicherer Zollpolitiken weltweit.“Die erfolgreichsten Fertigungsunternehmen haben diese Technologie bereits in ihre zentralen Abläufe integriert. Wer es jetzt versäumt, diesen Einsatz strategisch zu planen und umzusetzen, der läuft Gefahr, dass er früher oder später scheitert.“
Insgesamt machen die Ergebnisse der NTT-DATA-Studie deutlich, dass generative Künstliche Intelligenz die Fertigungsindustrie grundlegend verändern wird: „Europa schneidet nach unseren Daten im internationalen Vergleich gut ab und ist bei der Frage nach einem adäquaten Datenmanagament mit 48 Prozent sogar führend”, erläutert Jochen Gemeinhardt, Head of Production and Supply Chain bei NTT DATA DACH. Dennoch wartet noch viel Arbeit auf produzierende Unternehmen, wenn sie das große Potenzial von GenAI nutzen wollen.“ Jürgen Frisch
