Von Dr. André Steimers I Professor und Experte für KI und Funktionale Sicherheit | Hochschule Koblenz – RheinAhrCampus
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zahlreiche Branchen revolutioniert und so wird auch die Maschinen- und Anlagenbauindustrie zunehmend von dieser Technologie beeinflusst. Während KI das Potenzial hat, die Effizienz und Produktivität erheblich zu steigern, stehen Hersteller vor einer Reihe von Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, um die Vorteile dieser Technologie voll ausschöpfen zu können.
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Maschinenbau bringt zentrale Herausforderungen mit sich, die eine strategische Planung und Umsetzung erfordern.
Ein wesentliches Problemfeld ist die Integration in bestehende Systeme. Viele Unternehmen arbeiten mit Systemen und Technologien, die über Jahrzehnte gewachsen sind. Die Einbindung von KI-Lösungen in diese Infrastrukturen erweist sich häufig als komplex und kostspielig. Neue Anwendungen müssen nahtlos mit bestehenden Maschinen und Softwarelösungen kommunizieren, um den reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
Ein weiteres zentrales Thema ist das Datenmanagement. KI benötigt große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv arbeiten zu können. Viele Unternehmen stehen jedoch vor der Herausforderung, diese Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen sowie deren Aufbereitung für KI-Modelle stellt hierbei eine besondere Schwierigkeit dar.
Darüber hinaus ist der Fachkräftemangel ein limitierender Faktor. Es mangelt an qualifizierten Fachkräften, die sowohl Expertise im Maschinenbau als auch fundierte Kenntnisse in der KI besitzen. Um die notwendigen Kompetenzen aufzubauen und zu erweitern, müssen Unternehmen in die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden investieren oder gezielt neue Talente anwerben.
Ein ebenfalls bedeutendes Thema sind Sicherheitsbedenken. Mit der zunehmenden Vernetzung von Maschinen und Anlagen steigt auch das Risiko von Cyberangriffen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme höchsten Sicherheitsstandards entsprechen. Geeignete Maßnahmen zur Sicherung von Daten und Systemen sind essenziell, um das Vertrauen in die Technologie zu stärken.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind vertrauenswürdige KI-Lösungen von großem Vorteil. Diese zeichnen sich durch Transparenz, Nachvollziehbarkeit und höchste Sicherheitsstandards aus.
Trotz dieser Herausforderungen gibt es auch vielversprechende Perspektiven für die Zukunft. KI kann nicht nur die Effizienz von Produktionsprozessen steigern, sondern auch die Qualität der Produkte verbessern.
Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung, ist ein Beispiel dafür, wie KI dazu beitragen kann, Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern.
Ein weiterer Trend ist die Entwicklung von vollautomatisierten Maschinen, die in der Lage sind, selbstständig, ohne äußeren Eingriff, Prozesse zu optimieren und Maschinen zu steuern. Dies könnte die Rolle des Menschen im Produktionsprozess verändern und neue Geschäftsmodelle hervorbringen.
Darüber hinaus wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine immer wichtiger. KI kann als unterstützendes Werkzeug fungieren, das den Menschen bei der Entscheidungsfindung hilft und repetitive Aufgaben übernimmt. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf kreativere und strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
Die Herausforderungen, die die Einführung von KI im Maschinen-und Anlagenbau mit sich bringt, sind nicht zu unterschätzen. Dennoch bietet die Technologie auch enorme Chancen, die Effizienz, Sicherheit und Qualität in der Produktion zu steigern. Hersteller, die bereit sind, in die notwendigen Technologien und Schulungen zu investieren, werden in der Lage sein, sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt zu behaupten und die Vorteile der Künstlichen Intelligenz zu nutzen.
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