Erkenntnisse aus der Vergangenheit
Die Erfahrungen aus der Automatisierung zeigen einen möglichen Weg zum Erfolg mit KI.
Auch damals standen Unternehmen bei der Einführung neuer Technologien vor ähnlichen Chancen und Herausforderungen wie heute bei KI. Trotz anfänglicher Herausforderungen hat die Automatisierung letztlich klare Fortschritte in einer Reihe von Zielbereichen gebracht, die bemerkenswert denjenigen ähneln, die Unternehmen heute mit ihren KI-Initiativen verfolgen – darunter Innovation, Effizienz und datenbasierte Erkenntnisse.
Auf Grundlage der positiven wie auch der negativen Erfahrungen aus dieser Phase sind sich Ingenieur:innen und Führungskräfte einig, dass die Faktoren, die zur erfolgreichen Einführung von Automatisierung beigetragen haben, auch eine gute Orientierung für den Einsatz von KI bieten. Dazu zählen insbesondere:
1. Festlegung einer klaren und gemeinsamen Vision für den ROI.
2. Einsatz von Pilotprogrammen, um den Mehrwert neuer Konzepte zu belegen, bevor sie skaliert werden.
3. Schulung der Mitarbeitenden, um die Wirkung jeder Initiative bestmöglich auszuschöpfen.
Wenn Unternehmen diese Lehren berücksichtigen, kann der Nutzen ihrer KI-Initiativen noch größer ausfallen: Zwei Drittel der Ingenieur:innen (66 %) und 58 % der Führungskräfte sehen in KI das Potenzial für umfassendere Vorteile als bei der Automatisierung.
Was Mitarbeitende sagen
Mit zunehmender Geschwindigkeit und Komplexität in der Fertigung wird eine zentrale Erkenntnis aus der klassischen Automatisierung besonders deutlich: Systeme schaffen echten Mehrwert, wenn sie nicht nur prüfen, sondern kontinuierlich messen, Entscheidungen treffen und sich in Echtzeit anpassen. Dieses Closed-Loop-Prinzip – in der Automatisierung seit Langem etabliert – prägt heute auch die Entwicklung KI-gestützter Bildverarbeitungssysteme. Statt sich auf reaktive Inspektionen zu verlassen, führt KI-Vision zu einer stärkeren In-Process-Überwachung: Probleme wie fehlgerichtete Pins oder andere Prozessabweichungen werden unmittelbar erkannt, sodass Maschinenparameter proaktiv angepasst werden können, um Fehler zu vermeiden. So wie automatisierte Anlagen auf präzise abgestimmten Sollwerten und standardisierten Modulen basieren, stützt sich KI-Vision auf robuste, wiederverwendbare Modelle und Schwellenwerte, die eine stabile Qualität gewährleisten und sich schnell über mehrere Produktionslinien skalieren lassen. Damit dieser Wandel nachhaltig gelingt, ermöglichen intuitive Benutzeroberflächen und kontinuierliche Weiterqualifizierung es Linienverantwortlichen und Ingenieur:innen, Vision-Modelle mit derselben Sicherheit zu trainieren, zu verfeinern und einzusetzen, mit der sie auch Automatisierungssysteme betreiben.
Jim Tobojka
Senior Vice President
Global Operations