Hallo zusammen, ich bin Bogdan Lashkov und veröffentliche weiterhin Industrieforschung zur Anwendung von KI-Technologien. In diesem Artikel möchte ich über den Markt, die Auswirkungen, Herausforderungen und Probleme bei der Anwendung von KI-Technologien in der Fertigungsindustrie sprechen und wie AI-Beratung dabei unterstützen kann.
2024: Globale Neuordnung der Weltwirtschaft – Umstrukturierung der Handels- und Logistikwege sowie der Parameter des Finanzsystems. Unter den gegenwärtigen geopolitischen Bedingungen kann Deutschland keine Ideen und Technologien verwerfen, denn es ist notwendig, eine neue Industrialisierung der Volkswirtschaft durchzuführen. Der realistischste Weg ist die Steigerung der Effizienz der industriellen Produktion. Eines der Instrumente zur Steigerung der Intensität der technologischen Entwicklung sind die digitalen Technologien. Hier kann AI-Beratung entscheidend sein, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Die Schätzung des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Fertigung zeigt eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 24,7 % über den Zeitraum 2023-2032. Es wird geschätzt, dass der globale Markt für KI in der Fertigung 2024 etwa 34,3 Milliarden USD betragen wird. AI-Beratung kann Unternehmen helfen, sich in diesem wachsenden Markt erfolgreich zu positionieren.
Analytische Unternehmen definieren den Begriff „verarbeitendes Gewerbe“ unterschiedlich, was zu variierenden Schätzungen des KI-Technologiemarktes in diesem Bereich führt. Diese Schätzungen könnten bis 2032 von 207,7 bis zu 695,16 Milliarden Dollar erreichen. Die Gesamtkostenstruktur besteht aus Software, Hardware und Dienstleistungen. AI-Beratung kann dabei unterstützen, die optimale Kostenstruktur für Unternehmen zu finden.
Die Hauptanwendungsbereiche von KI-Technologien in der verarbeitenden Industrie sind: Produktionsplanung, vorbeugende Wartung und Inspektion von Anlagen, Management von Produktionsprozessen, Logistik, Qualitätskontrolle und andere. AI-Beratung kann in all diesen Bereichen helfen, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
1. Produktionsplanung mit entsprechender AI Beratung
Die Produktionsplanung umfasst die Erstellung virtueller Fabriken, digitaler Zwillinge von Produktionsstätten, die Modellierung von Produktionslinien sowie die Optimierung der Neukonfiguration neuer Fabriken, um den effizientesten und sichersten Weg für die Arbeiter zu finden und das Design eines Produkts zu entwickeln. Der Teilmarkt für Produktionsplanung wird bis 2024 auf 7,5 Milliarden Dollar geschätzt, was 21,8 % des Gesamtmarktes ausmacht.
Mit jedem neuen Technologieknoten in der Halbleiterindustrie steigen die Kosten drastisch an, während die Größe der Designs abnimmt. So sind die Kosten für Forschung und Entwicklung von Chips von etwa 28 Millionen Dollar beim 65-nm-Knoten auf etwa 540 Millionen Dollar beim 5-nm-Knoten gestiegen. Gleichzeitig stiegen die Herstellungskosten von 400 Millionen Dollar beim 65-nm-Knoten auf 5.400 Millionen Dollar beim 5-nm-Knoten.
Die größten relativen Kostensenkungen werden mit 28-32 % im Bereich Forschung und Entwicklung erwartet, die vor allem durch AI Beratung und Automatisierung des Chipdesigns und der Verifizierung erzielt werden. Langfristig werden auch die Herstellungskosten um 17 % sinken. Ein Paradebeispiel für erfolgreiche Produktionsplanung ist BMW, das seine erste vollständig virtuelle Fabrik zwei Jahre vor dem Start der realen Elektroautofabrik eröffnete.
Die Anwendung der KI hat folgende Auswirkungen:
- Eine 70-75%ige Reduzierung der Gesamtmodellierungszeit des Produkts;
- Eine 10%ige Verbesserung der Gesamtenergieeffizienz der Anlage durch Modellierung mit einem digitalen Zwilling;
- Eine Verkürzung der Markteinführungszeit um 13 % durch Optimierung des Anlagenlayouts.
Beispiele:
AI Beratung spielt eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung dieser innovativen Lösungen und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Produktionsprozesse effizienter und kostengünstiger zu gestalten.
2. Vorbeugende Wartung und Inspektion der Ausrüstung
Durch den Einsatz von KI-gestützter prädiktiver Analytik wird die proaktive Anlagenwartung optimiert. AI Beratung spielt hier eine entscheidende Rolle, um diesen Prozess effizient zu gestalten. Der Teilmarkt für vorbeugende Wartung und Anlageninspektion wird bis 2024 auf 7,1 Milliarden US-Dollar geschätzt, was 20,6 % des Marktes ausmacht.
Der Bundesverband der Maschinen- und Anlagenbauer hat festgestellt, dass sich die Kosten für die industrielle Produktion von Spezialmaschinen zwischen 2021 und 2023 erheblich erhöht haben: Kugel- und Wälzlager um 69 %, Getriebe um 100 %, und Verbrennungsmotoren um 21 %. Diese Kostensteigerungen, gepaart mit der Kosteninflation und der höheren Produktivität der Produktionsanlagen, haben den Preis für ungeplante Ausfallzeiten im Jahr 2024 um 50 % im Vergleich zum Zeitraum 2019-2020 erhöht, obwohl die Anzahl der Ausfälle um 23 % gesunken ist. Ungeplante Ausfallzeiten kosten Industrieunternehmen 8-11 % ihres Jahresumsatzes.
AI Beratung kann hier signifikante Vorteile bieten:
- Verringerung der Wartungskosten und Ausfallzeiten um 7-10 % durch prädiktive Analysen, die Ingenieuren fundierte Empfehlungen bereitstellen.
- Reduzierung der Ausfallzeiten der Geräte um 20-50 %.
Beispiele:
3. Management des Produktionsprozesses
Das Management des Produktionsprozesses ist ein kontinuierlicher Vorgang, der Abweichungen identifiziert und Maßnahmen zur Korrektur einleitet. Dies umfasst die KI-Robotisierung, die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und das Streben nach Lights-Out-Fabriken, also Fabriken ohne menschliche Arbeitskraft. Der Teilmarkt Prozesssteuerung wird bis 2024 auf 5,8 Milliarden Dollar geschätzt, was einem Anteil von 17,0 % entspricht.
Der Fachkräftemangel und die hohe Personalfluktuation führen dazu, dass Unternehmen nach Wegen suchen, die Produktivität zu steigern. Hier kommt die AI Beratung ins Spiel, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Technologien als Instrument zur Effizienzsteigerung einzusetzen. Bei der Optimierung etablierter Prozesse sollte jedoch nicht mit sofortigen und signifikanten Verbesserungen gerechnet werden; die Kostensenkung liegt meist zwischen 3 % und 10 %. Eine höhere Effizienzsteigerung deutet oft darauf hin, dass der Prozess ursprünglich fehlerhaft war. Dennoch ist selbst eine Kostenoptimierung von 3 % ein bedeutender finanzieller Vorteil.
Die Anwendung von KI hat folgende Auswirkungen:
- Bis zu 15 % höhere Produktivität
- Reduzierung des Stromverbrauchs um bis zu 30 %
- Bis zu 80 % weniger Abfall
- Nutzung steuerlicher Vorteile durch staatliche Innovationsprogramme
Beispiele:
Wenn industrielle Fertigungsanlagen technologisch führend sein wollen, müssen sie sich in IT-Landschaften mit zwei Regelkreisen – physisch und digital – verwandeln.
4. Logistik
Die Logistik spielt eine entscheidende Rolle im Bestandsmanagement und der Lieferoptimierung, wobei länderspezifische und regionale Besonderheiten berücksichtigt werden müssen. Beispielsweise war es für deutsche Unternehmen aufgrund des Sanktionsdrucks erforderlich, ihre Lieferketten neu zu gestalten und unkontrollierbare Kostensteigerungen zu berücksichtigen. Eine gezielte AI-Beratung kann hier helfen, die Herausforderungen effizient zu bewältigen.
Der Teilmarkt Logistik wird bis 2024 auf 16,6 % oder 5,7 Milliarden Dollar geschätzt. Durch den Einsatz von KI, unterstützt durch AI-Beratung, lassen sich folgende Vorteile erzielen:
- Eine 10-16 % höhere Genauigkeit der Nachfrageprognose, was direkt zu einer Senkung der Lagerhaltungskosten führt.
- Eine 32%ige Reduzierung der Be- und Entladezeiten.
- Eine Senkung der Kosten für Verträge mit Luftfahrtunternehmen um 10-12 %.
- Eine 83 %ige Zeitersparnis in der Lieferkette.
Beispiele erfolgreicher Implementierungen mit Unterstützung durch AI-Beratung:
- Novolex nutzt IBM® Cognos® Analytik.
- Die BMW-Gruppe setzt auf die NVIDIA Isaac Robotik-Plattform mit NVIDIA Jetson und EGX Edge-Computern sowie das NVIDIA Isaac SDK.
- Tata Steel verwendet FarEye von FarEye Technologies, Inc.
- Beste Einrichtungsgegenstände profitieren von Sifted Logistics Intelligence™ von Sifted, Inc.
Eine umfassende AI-Beratung kann Unternehmen dabei unterstützen, das volle Potenzial von KI in der Logistik auszuschöpfen und so Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
5. AI Beratung für Qualitätskontrolle
Die AI-Beratung unterstützt Unternehmen bei der Anwendung von KI-Technologie zur Verarbeitung und Erkennung von Anomalien in Waren und Produkten. Der Teilmarkt für Qualitätskontrolle wird bis 2024 auf 4,9 Milliarden USD geschätzt, was 14,4 % des gesamten Marktes ausmacht.
Erstausrüster in der Automobilindustrie investieren 2 bis 3 % ihres Umsatzes in Garantiekosten, was jährlich 60 bis 100 Milliarden USD entspricht. Daher sehen AI-Beratungsdienste ein erhebliches Potenzial in der Skalierung der derzeit noch kleinen Implementierungen von Qualitätskontrollsystemen mit KI. Vollständige Implementierungen werden frühestens Anfang 2025 erwartet.
Die Auswirkungen der KI-Anwendung durch AI-Beratung sind beachtlich:
- 50 % weniger Arbeitskosten bei der Bearbeitung von Qualitätsansprüchen
- 40 % Steigerung der Kundenzufriedenheit
- 46 % weniger Arbeitskosten für Qualitätsaudits
- 30 % weniger qualitätsbezogene Kosten
- Gewährleistung einer 360-Grad-Kontrolle des gesamten Produktionsprozesses
Beispiele für erfolgreiche Implementierungen durch AI-Beratung:
- Paccar Inc.: Einsatz von NVIDIA A100 Tensor Core GPUs und der NVIDIA Time Series Prediction Platform (TSPP) für Training, Tuning und Einsatz von Zeitreihenmodellen in Zusammenarbeit mit Viaduct Inc.
- Hydro Aluminium, Lin Engineering, MonoSol LLC: Nutzung von ComplianceQuest.AI durch die Unterstützung von ComplianceQuest.
- Sansera Schweden: Einsatz des NVIDIA Triton Ausgabeservers auf der NVIDIA Jetson Edge-Plattform für künstliche Intelligenz und der NVIDIA A10 GPU in Zusammenarbeit mit der Aixia Group.
- North American Stainless (Acerinox-Gruppe): Implementierung von Falkonry-Lösungen durch Falkonry Inc.
Durch die Unterstützung von AI-Beratungsdiensten können Unternehmen ihre Qualitätskontrollprozesse erheblich optimieren und somit Kosten senken sowie die Kundenzufriedenheit steigern.
6. Andere
Weitere Anwendungen von KI in der verarbeitenden Industrie umfassen die Optimierung unterstützender Funktionen wie Dokumentenmanagement, Personalwesen, Finanzen und Buchhaltung. Auch Datensicherheit, Cybersicherheit sowie Forschung und Entwicklung sind wichtige Bereiche. AI-Beratung kann Unternehmen dabei helfen, diese Anwendungen effektiv zu implementieren. Der Teilmarkt für solche Anwendungen wird bis 2024 auf 3,3 Milliarden US-Dollar geschätzt, was 9,6 % des Gesamtmarktes ausmacht.
Schätzungen zufolge wird der deutsche KI-Markt im verarbeitenden Gewerbe bis 2024 einen Wert von 60 Milliarden Euro erreichen. AI-Beratung spielt eine entscheidende Rolle, um Unternehmen dabei zu unterstützen, von diesem Wachstum zu profitieren.
Die Anwendung von KI-Technologien bringt neben den traditionellen Fragen zur Wirksamkeit auch komplexe Herausforderungen mit sich. AI-Beratung kann helfen, diese zu bewältigen:
- Daten: Sicherheit, Datenschutz sowie Qualität und Genauigkeit der Daten.
- Ethisch: Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf Beschäftigung, Ausbildung der Arbeitskräfte und Arbeitsbelastung.
- Engagement: Veränderung der Zusammenarbeit zwischen KI-Technologien und Menschen sowie Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen.
- Haftung: Verantwortlichkeiten im Falle von Notfällen bei der Nutzung oder Nichtnutzung von KI.
- Abhängigkeit: Bindung an einen Technologiepartner.
Die Unterstützung durch AI-Beratung kann helfen, diese Herausforderungen zu lösen, Technologien effektiv zu nutzen, den Mitarbeitern neue Karrieremöglichkeiten zu bieten und das Wirtschaftswachstum zu fördern.
Fazit für Ihre AI Beratung in der Fertigungindustrie
Bei der Vorbereitung dieses Artikels haben wir eine messbare Anzahl von realen Fällen identifiziert, in denen die Implementierung technologischer Lösungen durch AI-Beratung erfolgreich war. Es zeigt sich, dass es bisher nicht viele wirklich erfolgreiche Umsetzungen gibt und Pilotprojekte erst beginnen.
Sepp Hochreiter, KI-Pionier und Professor für Bioinformatik an der Johannes Kepler Universität Linz, kommentiert: „Die Machine-Learning-Branche ist oft blind und steht nicht in ständigem Kontakt mit ihren Kunden wie Facebook oder Apple und analysiert deren Daten nicht, wenn sie überhaupt welche hat.“
Zwischen dem Hype und der Frustration über die Anwendung von KI-Technologien in der Fertigung liegt die aktuelle Realität. Es gibt KI-Technologielösungen, die durch AI-Beratung die Effizienz in der Fertigung verbessern können. Wahrscheinlich korreliert die Sichtweise der Technologieanwendung mit einem gewissen Grad an KI-Bereitschaft: organisatorische Reife, der Antrieb für strategische Unternehmensumwandlung und die Unternehmensgröße.