Was ist industrielle KI?

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Umgebungen hat die Konzepte Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Effizienz neu definiert. Der Begriff „industrielle KI“ bezeichnet den Einsatz von KI und verwandten Technologien in industriellen Bereichen wie Fertigung, Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Einzelhandel, Logistik, Energiewirtschaft und Maschinenbau. Industrielle KI ermöglicht Maschinen, Systemen und Prozessen, aus Daten zu lernen, Abläufe zu optimieren und in realen Umgebungen autonome oder halbautonome Entscheidungen zu treffen.

Im Gegensatz zur allgemeinen KI kommt industrielle KI in komplexen, realen Umgebungen zum Einsatz, in denen Sicherheit, Präzision und Zuverlässigkeit unverzichtbar sind. Sie kombiniert fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen und fachspezifisches Know-how, um riesige Mengen an Betriebsdaten in umsetzbare Erkenntnisse und intelligentere, effizientere Systeme umzuwandeln.

Industrielle KI bezeichnet die Integration von KI-Systemen und KI-Agenten in industrielle Abläufe, wobei Maschinendaten, physikalische Prozesse und technisches Fachwissen genutzt werden, um Effizienz, Produktivität und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Sie kommt in der Regel in Umgebungen wie Fabriken, Lieferketten und Infrastruktursystemen zum Einsatz, in denen kontinuierlich große Mengen an Maschinen-, Sensor- und Betriebsdaten generiert werden.

Kernprinzipien und Zweck

Die industrielle KI basiert auf den folgenden Grundprinzipien:

• Vertrauen und Zuverlässigkeit: Industrielle KI verbindet maschinelles Lernen mit technischen Grundlagen, um präzise und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Durch die Kombination von Fachwissen mit datengestützten Modellen wird sichergestellt, dass Vorhersagen belastbar sind und auf realen physikalischen Prinzipien beruhen.
• Datenbasierte Optimierung: Der Erfolg industrieller KI hängt von hochwertigen, gut strukturierten und kontextreichen Daten ab. Diese Daten stammen in der Regel von Sensoren, Maschinen und Legacy-Systemen. Die Gewährleistung von Qualität, Konsistenz und Zugänglichkeit im gesamten Unternehmen ist entscheidend für die Erzielung zuverlässiger und skalierbarer KI-Ergebnisse.
• Erklärbarkeit und Transparenz: Modelle müssen transparent sein, damit Bediener nachvollziehen können, wie Empfehlungen entstehen, und der Mensch jederzeit in den Entscheidungsprozess eingebunden bleibt, um sichere und regelkonforme Abläufe zu gewährleisten. Dies gewährleistet die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen im Hinblick auf die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften.
• Zweckorientierte Entwicklung: Industrielle KI ist darauf ausgelegt, domänenspezifische und hochwertige industrielle Herausforderungen zu meistern, wie beispielsweise vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung, Qualitätssicherung und Lieferkettenoptimierung. Diese Lösungen sind auf reale Prozesse zugeschnitten und basieren auf fundiertem Branchenwissen.
• Modellierung vernetzter Systeme: Industrielle KI bewältigt die Komplexität vernetzter Abläufe, indem sie die Interaktionen zwischen mehreren, fragmentierten Systemen abbildet.
• Edge-native und sichere Bereitstellung: Um eine geringe Latenz und hohe Zuverlässigkeit zu gewährleisten, wird industrielle KI häufig am Netzwerkrand eingesetzt – direkt auf den Maschinen oder in der Nähe der Datenquellen. Dieser Ansatz wird mit strengen Cybersicherheitsmaßnahmen kombiniert, um die Sicherheit sensibler Betriebstechnologie zu gewährleisten.
• Human-in-the-Loop (Einbindung des Menschen in den Entscheidungsprozess): KI erweitert die menschliche Intelligenz, anstatt sie vollständig zu ersetzen, und ermöglicht so eine kooperative, adaptive Automatisierung.
• Skalierbarkeit: Industrielle KI beginnt in der Regel im kleinen Rahmen und wird nach erfolgreicher Validierung schrittweise skaliert, um die Leistungsfähigkeit in größeren, verteilten Systemen sicherzustellen.

Das oberste Ziel besteht darin, in anlagenintensiven Branchen operative Exzellenz zu fördern und sich selbst optimierende industrielle Systeme zu schaffen, welche die Kosten senken, die Qualität verbessern und schnellere Innovationszyklen ermöglichen.

• Vorausschauende Wartung: Durch die Analyse von Sensordaten kann industrielle KI frühe Anzeichen von Systemausfällen erkennen und so dazu beitragen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren.
• Qualitätskontrolle: Computer-Vision-Systeme ermöglichen die Erkennung selbst mikroskopisch kleiner Fehler in Echtzeit und tragen so zur Verbesserung der Produktqualität bei. Dies wiederum minimiert Nacharbeiten und gewährleistet eine optimale Nutzung der verfügbaren Ressourcen.
• Prozessoptimierung: Mithilfe industrieller KI lassen sich Hunderte von Variablen in Produktionsumgebungen kontinuierlich aufeinander abstimmen.  Dies wiederum steigert den Ertrag und senkt den Energieverbrauch.
• Sicherheitsüberwachung: Der Einsatz von KI erhöht die Sicherheit am Arbeitsplatz, indem KI eine effiziente Überwachung und die Erkennung potenzieller Gefahren gewährleistet und eine schnellere Reaktion auf kritische Situationen ermöglicht.
• Nachhaltigkeit: Die Optimierung des Ressourceneinsatzes durch industrielle KI verbessert die Energieeffizienz und trägt zur Reduzierung der Emissionen im gesamten Betrieb bei.
• Lieferkettenresilienz: KI-gestützte Prognosen und Logistikoptimierung helfen Unternehmen, effektiver auf Nachfrageschwankungen zu reagieren, Überbestände abzubauen und die Effizienz der gesamten Lieferkette zu verbessern.

Wie verarbeitet industrielle KI Daten aus der Praxis?

Industrielle KI nutzt kontinuierlich erfasste Daten aus Systemen, Infrastruktur und Produktionsumgebungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen IT-Systemen sind diese Daten dynamisch, hochfrequent und oft zeitkritisch. Um aus den Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, sind spezielle Architekturen und Verarbeitungsverfahren erforderlich.

In industriellen Umgebungen gibt es eine Vielzahl von Datenquellen, darunter:

• In Maschinen und Anlagen eingebaute Sensoren, die Parameter wie Vibration, Temperatur, Druck und Belastung messen
• Industrielle Steuerungssysteme wie SPS, SCADA und DCS, die strukturierte Betriebsdaten und Steuersignale liefern
• IIoT-Geräte (Industrial IoT), die Konnektivität und Datenaggregation in verteilten Umgebungen ermöglichen

Diese Rohdaten sind in der Regel fragmentiert und uneinheitlich und müssen erst erfasst, standardisiert und in einen Kontext gestellt werden, bevor sie effektiv genutzt werden können. Data-Engineering-Pipelines können dazu verwendet werden, Daten zu bereinigen, zu normalisieren und in einen Kontext zu setzen. Mithilfe von maschinellem Lernen, Deep Learning und Zeitreihenmodellen lassen sich die aufbereiteten Daten analysieren, um verborgene Muster aufzudecken, Ereignisse wie Ausfälle oder Nachfrageschwankungen vorherzusagen und den Betrieb in Echtzeit zu optimieren. Die Verarbeitung erfolgt häufig am Netzwerkrand, um Entscheidungen mit geringer Latenz zu ermöglichen, während Cloud- oder Hybrid-Infrastrukturen skalierbares Training und standortübergreifende Analysen unterstützen. Dadurch entsteht ein geschlossenes System, in dem Daten kontinuierlich erfasst, analysiert und verwertet werden, was einen anpassungsfähigeren und effizienteren Industriebetrieb ermöglicht.

Industrielle KI vereint Echtzeitdaten, Data Engineering, Domänenwissen und fortschrittliche KI-Modelle. Im Gegensatz zur allgemeinen KI kombiniert sie Echtzeitdaten aus industriellen Umgebungen mit Algorithmen des maschinellen Lernens, fundiertem technischem Fachwissen und skalierbaren Analysen, um eine intelligente, automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, die gleichzeitig technische Gesetze und Sicherheitsvorschriften einhält.

Die Rolle von Sensoren, Telemetrie und Maschinendaten

In industriellen Umgebungen fallen große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus einer Vielzahl von Quellen an. Diese Daten umfassen Daten von Sensoren und Maschinenprotokollen, Leistungskennzahlen sowie visuelle Eingaben von Geräten wie Kameras und automatisierten Inspektionssystemen. Dieser kontinuierliche Datenstrom bildet die Grundlage der industriellen KI. Durch die Erfassung von Echtzeit-Einblicken in das Maschinenverhalten und die Prozessbedingungen werden eine kontinuierliche Überwachung, die frühzeitige Erkennung von Anomalien und fundiertere Entscheidungen im gesamten Betrieb ermöglicht.

Domänenwissen, Datenwissenschaft und KI-Integration

Industrielle KI geht weit über herkömmliche, eigenständige Algorithmen hinaus. Sie kombiniert nahtlos technisches Fachwissen, Datenwissenschaft und fortschrittliche KI-Technologien, um in realen Umgebungen effektiv zu funktionieren. Domänenwissen liefert ein Verständnis für physikalische Systeme, Beschränkungen und Betriebsprozesse, während die Datenwissenschaft die Aufbereitung und Vorbereitung von Daten durch die Strukturierung und Analyse komplexer industrieller Datensätze ermöglicht. Basierend auf dieser Grundlage liefern KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Computer Vision prädiktive und präskriptive Erkenntnisse, die eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Der Einsatz industrieller KI ist ein kontinuierlicher, in sich geschlossener Prozess, der auf drei Grundpfeilern basiert:

• Erfassen: Hier werden die Daten mithilfe von IoT-Sensoren, industriellen Steuerungssystemen (z. B. SPS) und vernetzten Geräten erfasst, um hochfrequente Datenströme – darunter Schwingungs-, Temperatur-, Druck- und Akustiksignale – von Maschinen und Infrastruktur zu erheben.
• Analysieren: Fortschrittliche Daten- und Machine-Learning-Modelle analysieren diese Daten, um verborgene Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen und Szenarien zu simulieren. Dazu gehört auch der Einsatz von digitalen Zwillingen, also virtuellen Nachbildungen physischer Anlagen, um verschiedene Szenarien durchzuspielen und zu analysieren und so die Leistung zu optimieren.
• Handeln: Erkenntnisse werden durch automatisierte Regelkreise (bei denen Systeme ihre Parameter selbst anpassen) oder durch Entscheidungshilfen mit menschlicher Einbindung in Echtzeit in konkrete Maßnahmen umgesetzt.

Dieser integrierte Ansatz basiert auf einer Reihe von Kerntechnologien wie: 

• Maschinelles Lernen: Erkennt Muster in historischen Daten und prognostiziert zukünftige Ereignisse wie beispielsweise Anlagenausfälle
• Computer Vision: Prüft in Echtzeit und erkennt eventuelle Mängel
• Edge Computing: Verarbeitet Daten mit geringer Latenz direkt auf Maschinenebene
• Physikbasierte KI: Kombiniert datengestützte Modelle mit technischen Prinzipien, um präzise und konsistente Ergebnisse zu gewährleisten

Diese Funktionen ermöglichen eine Vielzahl industrieller Anwendungen, von der vorausschauenden Wartung und Prozessoptimierung bis hin zu autonomer Robotik und generativem Design. Durch die Kombination von Domänenwissen mit skalierbarer KI- und Dateninfrastruktur liefert industrielle KI präzise, effiziente und nachprüfbare Ergebnisse.

Wesentlicher Unterschied

Der grundlegende Unterschied zwischen industrieller KI und herkömmlicher KI oder KI mit allgemeinem Verwendungszweck (General-Purpose AI) liegt in der Umgebung, den Daten und den Auswirkungen von Fehlern. General-Purpose AI zielt darauf ab, bestimmte Aspekte der menschlichen Intelligenz nachzubilden. Industrielle KI arbeitet in einem anderen Maßstab, da die betrieblichen Risiken und Sicherheitsanforderungen deutlich höher sind.

KI mit allgemeinem Verwendungszweck

• Replizierung von menschenähnlichem Denken, Kommunikation und Kreativität
• Digitale Interaktionen wie Textgenerierung, Erstellung von Inhalten und Nutzerinteraktion
• Vorrangig unstrukturierte Daten, darunter Texte, Bilder und Nutzeraktivitäten
• Hohe Toleranz: Leichte Fehler haben in der Regel nur begrenzte Auswirkungen in der Praxis
• In der Regel zentralisiert in cloudbasierten Infrastrukturen
• Kann je nach Anwendung mit Verzögerungen arbeiten
• Breit einsetzbar in verschiedenen Bereichen mit begrenzter Spezialisierung
• Primär statistische und datengestützte Methoden
• In IT-Systeme und digitale Plattformen integriert
• Erklärbarkeit ist vorteilhaft, aber nicht immer zwingend erforderlich
• Oft aktualisiert, um sich an veränderte Nutzerbedürfnisse und Trends anzupassen
• Generativ, offen, für eine Vielzahl von Aufgaben geeignet
• Digitale Anwendungen für Verbraucher und Unternehmen

Industrielle KI

• Operative Leistung optimieren, Ausfälle vorhersehen und ein sicheres Systemverhalten gewährleisten
• Sach- und Produktionsanlagen sowie industrielle Abläufe in der Praxis
• Kontinuierliche Datenströme von Maschinen und Sensoren, einschließlich Telemetrie- und Steuerungssystemdaten
• Nulltoleranz: Schon kleinste Fehler können den Betrieb stören, finanzielle Verluste verursachen und Sicherheitsrisiken nach sich ziehen
• Verteilt auf Edge- und Cloud-Umgebungen, mit Verarbeitung vor Ort für eine sofortige Reaktion
• Erfordert eine Echtzeitverarbeitung für zeitkritische Entscheidungen
• Stützt sich stark auf branchenspezifisches Wissen und technische Zusammenhänge
• Kombiniert datengestützte Modelle mit technischen Regeln und physikalischen Einschränkungen
• Verbindet Unternehmens-IT-Systeme mit Betriebstechnik (Operational Technology, OT) wie Maschinen und Steuerungssysteme
• Hohes Maß an Transparenz erforderlich, um Entscheidungen zu validieren und Compliance-Standards zu erfüllen
• Entwickelt für langfristige Zuverlässigkeit, oft abgestimmt auf die Lebensdauer industrieller Anlagen
• Zielgerichtet und deterministisch, ausgerichtet auf präzise operative Ergebnisse
• Missionskritische Umgebungen, darunter Produktionsstätten, Energiesysteme und Logistikbetriebe

Warum erfordert industrielle KI eine höhere Zuverlässigkeit?

Industrielle KI kommt in sensiblen Umgebungen zum Einsatz, in denen selbst kleinste Fehler schwerwiegende Folgen in der Praxis haben können. Anders als bei rein digitalen Anwendungen wirken sich Ausfälle in industriellen Systemen unmittelbar auf den physischen Betrieb aus und führen zu Produktionsausfällen, Sicherheitsvorfällen, Umweltrisiken und erheblichen finanziellen Verlusten.

Damit ist Zuverlässigkeit eine grundlegende Anforderung und wichtiger als die Leistungsoptimierung. Industrielle KI-Systeme müssen unter dynamischen Bedingungen und in vernetzten Umgebungen eine konstante Leistung gewährleisten. In Branchen wie der Fertigungsindustrie, der Energiewirtschaft und der Logistik können selbst geringfügige Ungenauigkeiten zu Schäden, Störungen oder Glaubwürdigkeitsverlusten führen.

Faktoren, die den Bedarf an höherer Zuverlässigkeit begründen:

• Physische Sicherheit und Umweltauswirkungen: KI-gestützte Entscheidungen können Maschinen, Fahrzeuge und kritische Infrastrukturen beeinflussen, wobei Ausfälle Risiken für die Sicherheit von Menschen und die Umwelt mit sich bringen können.
• Hohe Kosten bei einem Ausfall: In kapitalintensiven Branchen können falsche Prognosen oder verspätete Reaktionen zu kostspieligen Ausfallzeiten, beschädigten Anlagen oder Produktionsstillständen führen.
• Operative Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit: KI-Ergebnisse müssen konsistent und umsetzbar sein. Unzuverlässige Systeme führen zu Alarmmüdigkeit, was zur Folge hat, dass Bediener Empfehlungen ignorieren und die Anwendung einschränken.
• Dynamische Umgebungen: Industrielle Bedingungen ändern sich im Laufe der Zeit. Externe und interne Faktoren wie Verschleiß der Anlagen, Rohstoffe und menschliche Faktoren verändern sich. Die Ergebnisse der KI sollten trotz wechselnder Umgebungen präzise bleiben.
• Regulatorische Anforderungen und Rechenschaftspflichten: Entscheidungen müssen transparent und nachvollziehbar sein, da Ingenieure und Unternehmen in regulierten Umgebungen für die Ergebnisse verantwortlich sind. 

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, legen industrielle KI-Lösungen besonderen Wert auf:

• Zuverlässigkeit und Determinismus: Um eine konsistente Leistung zu gewährleisten
• Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit: Um klare Einblicke in getroffene Entscheidungen zu gewähren
• Einhaltung der Sicherheitsvorschriften: Um regulatorische Standards zu erfüllen 

Kontinuierliche Validierungsprozesse gewährleisten die Einhaltung der Anforderungen durch einen „Vertrauenskreislauf“, in dem die Ergebnisse der KI ständig überwacht und anhand von Echtzeit-Betriebsdaten validiert werden. Dieses Maß an Präzision ist unerlässlich, um Vertrauen in KI-Systeme zu schaffen und deren Einsatz in unternehmenskritischen industriellen Prozessen zu ermöglichen.

Industrielle KI ist ein wichtiger Impulsgeber für das nächste industrielle Zeitalter und verändert Branchen wie Fertigung, Energie, Automobilindustrie und Logistik. Im Zuge dieser Veränderung wird der operative Ansatz von reaktiv auf proaktiv und prädiktiv umgestellt. Durch die Nutzung von Daten sowie vernetzten Ressourcen und Systemen steigert industrielle KI die Gesamteffizienz, senkt die Kosten und verbessert die betriebliche Gesamtleistung.

Betriebliche Effizienz und Kostensenkung

Industrielle KI sorgt für die Optimierung von Betriebsabläufen und Ressourcennutzung durch:

• Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung und frühzeitige Fehlererkennung
• Verbesserung der Auslastung von Maschinen, Materialien und Energie im gesamten Betrieb
• Senkung der Wartungs- und Betriebskosten durch zustandsorientierte Strategien
• Optimierung der Produktionsprozesse und Lieferketten in Echtzeit 

Verbesserungen bei Produktivität, Qualität und Sicherheit

Durch die Kombination von Automatisierung und datengestützter Entscheidungsfindung erzielt industrielle KI messbare Ergebnisse in allen wichtigen Leistungsbereichen:

• Höhere Produktivität durch einen höheren Durchsatz und die Beseitigung von Prozessineffizienzen
• Verbesserte Qualität durch den Einsatz KI-gestützter Prüfsysteme zur hochpräzisen Fehlererkennung
• Verbesserte Sicherheit durch die frühzeitige Erkennung von Gefahren und die Ermöglichung sichererer, autonomerer Betriebsabläufe 

Datengestützte und nachhaltige Betriebsabläufe

Industrielle KI ist entscheidend für intelligentere und nachhaltigere Betriebsabläufe:

• Datengestützte Entscheidungsfindung: Integriert Daten aus verschiedenen Systemen wie SPS, SCADA und ERP, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
• Energie- und Ressourcenoptimierung: Senkt den Verbrauch und unterstützt Nachhaltigkeitsziele sowie Ziele in den Bereichen Umwelt, Soziales und Governance (ESG) 

All diese Fähigkeiten machen industrielle KI zu einer grundlegenden Technologie für den Aufbau effizienter, widerstandsfähiger und zukunftsfähiger Industrieunternehmen.

Industrielle KI verändert Branchen wie die Fertigungsindustrie, den Energiesektor und die Logistik, indem sie datengesteuerte, automatisierte und hochoptimierte Abläufe ermöglicht. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, Computer Vision und Echtzeit-Datenverarbeitung steigert sie die Effizienz, senkt Risiken und verbessert die Gesamtleistung des Systems.

Vorausschauende Wartung

Industrielle KI nutzt Sensordaten wie Vibrations-, Temperatur- und Akustiksignale, um frühe Anzeichen für einen Verschleiß von Anlagen zu erkennen. Dadurch lassen sich Störungen frühzeitig vorhersagen, womit ungeplante Ausfallzeiten reduziert werden. Auf diese Weise verlängert sich die Lebensdauer von Anlagen, während die Wartungskosten sinken. Digitale Zwillinge können diese Fähigkeit weiter verbessern, indem sie das Verhalten von Anlagen in verschiedenen Szenarien simulieren.

KI-gestützte visuelle Qualitätsprüfung

Deep Learning ermöglicht Computer-Vision-Systeme in Echtzeit. Dies ermöglicht eine präzise Erkennung von Fehlern, Unregelmäßigkeiten oder Abweichungen, was zu einer Verbesserung der Produktqualität, einer Verringerung von Ausschuss und Rücksendungen sowie einer Minimierung der Abhängigkeit von manuellen Kontrollen führt.

Prozessoptimierung und Steigerung des Durchsatzes

Mithilfe von KI ist eine kontinuierliche Analyse von Produktionsdaten möglich, um Betriebsparameter maschinen- und prozessübergreifend zu optimieren. Variablen lassen sich dynamisch anpassen, um in komplexen industriellen Umgebungen den Durchsatz zu verbessern, den Ertrag zu maximieren, den Rohstoffverbrauch zu senken und den Energieverbrauch zu verringern.

Optimierung von Lieferkette und Logistik

Industrielle KI unterstützt eine präzise Nachfrageprognose, Bestandsoptimierung und intelligente Routenplanung und verbessert so die Leistungsfähigkeit der Lieferkette. Dies trägt dazu bei, Engpässe zu vermeiden, Logistikkosten zu senken und die Liefereffizienz im globalen Geschäftsbetrieb zu verbessern.

Autonome Robotik und AGV-/AMR-Systeme

KI-gestützte Roboter und autonome mobile Systeme ermöglichen eine flexible Automatisierung in der Fertigung und Lagerhaltung. Diese Systeme können sich in dynamischen Umgebungen zurechtfinden, vielfältige Aufgaben ausführen und sicher mit menschlichen Arbeitskräften zusammenarbeiten. Dadurch werden sowohl die Produktivität als auch die Arbeitssicherheit verbessert.

Digitale Zwillinge und Simulation

Digitale Zwillinge, also virtuelle Nachbildungen physischer Anlagen oder ganzer Produktionssysteme, können Szenarien simulieren, um Ergebnisse vorherzusagen und die Leistung zu optimieren, bevor Änderungen in der realen Umgebung umgesetzt werden.

Generative KI für Entwicklung und Konstruktion

Generative KI beschleunigt Workflows in der Entwicklung, indem sie schnell alternative Konstruktionen erstellt und testet, Produktinnovationen fördert und die Resilienz in der Lieferkette und der Produktionsplanung verbessert.

Sicherheit und Risikoüberwachung

KI-Systeme können zur Analyse von Videobildern und Sensordaten eingesetzt werden, um unsichere Bedingungen wie Geräteanomalien oder Verstöße gegen Sicherheitsvorschriften zu erkennen. Dies ermöglicht frühzeitiges Eingreifen und trägt dazu bei, sicherere Arbeitsumgebungen zu schaffen.

Industrielle KI basiert auf einem hochentwickelten mehrschichtigen Technologie-Stack, der physische Infrastruktur, Datensysteme, fortschrittliche Algorithmen und Bereitstellungsframeworks miteinander verbindet. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht eine datengesteuerte Automatisierung in Echtzeit in industriellen Umgebungen und deckt alle Schritte ab – vom Modelltraining bis hin zur Ausführung in großem Maßstab.

Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle

Im Zentrum der industriellen KI stehen Modelle des maschinellen Lernens und des Deep Learning. Diese Ebene verarbeitet komplexe, umfangreiche Industriedaten unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Diese Modelle leisten Folgendes:

• Erkennung von Mustern und Anomalien in Zeitreihen und Betriebsdaten
• Vorhersage von Ereignissen wie Geräteausfällen oder Prozessabweichungen
• Ermöglichung automatisierter und präskriptiver Entscheidungsfindung 

Durch die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse unterstützt diese Ebene vorausschauende und optimierte Abläufe.

Computer Vision und Edge-KI

Computer-Vision-Systeme ermöglichen es Maschinen, visuelle Daten für Anwendungen wie die Fehlererkennung und die automatisierte Inspektion auszuwerten. In Kombination mit Edge-KI erfolgt die Verarbeitung direkt auf oder in der Nähe der Maschinen, was folgende Vorteile bietet:

• Echtzeitanalyse und Reaktionen mit geringer Latenz
• Sofortige Erkennung von Fehlern oder Anomalien
• Zuverlässiger Betrieb in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität 

Dieser Edge-zentrierte Ansatz ist für zeitkritische und sicherheitsrelevante industrielle Use Cases von entscheidender Bedeutung.

Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Architektur

Dies ist eine Infrastruktur-Ebene in der industriellen KI. Industrielle Implementierungen sind auf flexible Infrastrukturmodelle angewiesen, um Skalierbarkeit, Leistung und Kontrolle in Einklang zu bringen. Zu den Infrastrukturoptionen gehören:

• Cloud-Plattformen: Bereitstellung von Hochleistungsrechnern (GPUs/TPUs), skalierbarem Speicher und zentralisiertem Modelltraining
• On-Premise- und Edge-Systeme: Unterstützung von Echtzeit-Inferenz und Datenverarbeitung in unmittelbarer Nähe zum Betrieb
• Hybride Architekturen: Kombination beider Ansätze, um einen sicheren Umgang mit Daten zu gewährleisten und gleichzeitig die Skalierbarkeit der Cloud zu nutzen 

Daten-, Bereitstellungs- und Betriebsschicht

Über die Kernmodelle und die Infrastruktur hinaus erfordert industrielle KI robuste Daten- und Betriebsebenen. Dazu zählen:

• Datenschicht: Erfasst und verarbeitet Daten von Geräten, Sensoren und industriellen Systemen, unterstützt durch Data Lakes und Tools für die verteilte Datenverarbeitung
• Anwendungs- und Bereitstellungsschicht: Nutzt Containerisierung (z. B. Docker, Kubernetes) und APIs, um KI in industrielle Workflows wie vorausschauende Wartung, Robotik und digitale Zwillinge zu integrieren
• MLOps und Governance: Gewährleistet kontinuierliche Überwachung, Versionsverwaltung und Leistungsmanagement von Modellen und sorgt so für Zuverlässigkeit in Produktionsumgebungen 

Insgesamt ermöglicht dieser durchgängige Stack, dass industrielle KI-Systeme effizient arbeiten, standortübergreifend skaliert werden können und die Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Compliance in industriellen Umgebungen erfüllen. 

Daten sind das Herzstück der industriellen KI. Sie bestimmen unmittelbar die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit KI-gestützter Ergebnisse. Die Optimierung industrieller Prozesse mithilfe industrieller KI erfordert hochwertige, strukturierte und kontextreiche Daten, die sowohl OT- (Operational Technology) als auch IT-Systeme (Information Technology) miteinander verbinden.

Hochfrequente Sensorströme und Zeitreihendaten

In industriellen Umgebungen fallen riesige Datenmengen an. Die kontinuierlichen Datenströme von Zeitreihendaten, die von Sensoren, Maschinen und Steuerungssystemen wie PLCs und SCADA stammen, umfassen Parameter wie Temperatur, Vibration, Druck und Systemleistung. 

Um diese Daten nutzbar zu machen, setzen Unternehmen auf moderne Datenpipelines und Industrial-DataOps-Verfahren, die Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, synchronisieren und kontextualisieren. Techniken wie einheitliche Datenmodelle und Architektur (z. B. einheitlicher Namespace) gewährleisten Konsistenz beim Zugriff und eine systemübergreifende Abstimmung. Eine leistungsstarke Infrastruktur, einschließlich Zeitreihendatenbanken und skalierbarer Speichersysteme, ermöglicht die Echtzeitverarbeitung und historische Analysen.

Korrekt strukturierte und kontextualisierte Daten ermöglichen eine genaue Überwachung, Vorhersagemodellierung und eine automatisierte Entscheidungsfindung.

Herausforderungen durch Rauschen, Drift und Datenqualität

Genauigkeit und Produktivität industrieller KI stehen in direktem Verhältnis zur Datenqualität. Industriedaten sind oft fragmentiert, und Qualitätsprobleme können sich auf die Modellleistung auswirken. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

• Dateninkonsistenzen: Entstehen durch unverbundene Systeme und heterogene Datenformate
• Sensordrift: Nachlassen der Genauigkeit im Laufe der Zeit aufgrund von Verschleiß oder Veränderungen der Umgebungsbedingungen
• Fehlende oder verrauschte Daten: Übertragungsfehler, Signalstörungen oder defekte Sensoren

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind robuste Datenpipelines und eine solide Datenverwaltung erforderlich. Dazu gehören Validierung, Normalisierung und semantische Modellierung, um die Daten mit den physischen Anlagen und Prozessen abzustimmen. Eine kontinuierliche Überwachung und standardisierte Datenstrukturen gewährleisten, dass KI-Modelle auch langfristig präzise und zuverlässig bleiben.

Durch den Aufbau einer soliden Datenbasis können Unternehmen von reaktiven, manuellen Prozessen zu skalierbaren, KI-gestützten Abläufen übergehen, die die Entscheidungsfindung, die Effizienz und die Gesamtproduktivität verbessern.

Die erfolgreiche Umsetzung industrieller KI erfordert einen strukturierten Ansatz. Es handelt sich um einen Prozess, der damit beginnt, die richtigen Use Cases zu identifizieren, dann Lösungen auf alle Betriebsabläufe ausweitet und den konkreten Business Impact misst.

Bewertung und Priorisierung von Use Cases

Unternehmen sollten zunächst hochwirksame Use Cases mit klarem ROI-Potenzial identifizieren, die mit den Geschäftszielen in Einklang stehen. Dabei werden in der Regel Bereiche mit messbaren Auswirkungen untersucht, wie etwa die Reduzierung von Ausfallzeiten, die Verbesserung der Qualität oder die Optimierung der Ressourcennutzung. Gleichzeitig werden die Datenverfügbarkeit, die Machbarkeit und die Skalierbarkeit bewertet. Zu den wichtigsten Bewertungskriterien für industrielle KI gehören:

• Datenreife: Verfügbarkeit, Zugänglichkeit und Qualität von Daten für die KI-Bereitschaft
• ROI und Auswirkungen: Erwartete Kosteneinsparungen und Effizienzgewinne
• Risiko und Komplexität: Technische Machbarkeit, Implementierungsaufwand und Risiken
• Skalierbarkeit: Beurteilung der Skalierbarkeit über Standorte und Betriebsabläufe hinweg

Pilotierung und Skalierung über mehrere Standorte hinweg

Pilotprojekte tragen dazu bei, die technische Machbarkeit und den Geschäftsnutzen zu bewerten und zu bestätigen. Die tatsächlichen Auswirkungen werden erst dann sichtbar, wenn Lösungen erfolgreich auf verschiedene Use Cases, Konfigurationen, Produktionslinien oder Regionen ausgeweitet werden. Dazu ist Folgendes erforderlich:

• Standardisierte Architektur: Sicherstellen der Konsistenz bei Datenmodellen, Plattformen und Bereitstellungsansätzen
• Robuste Infrastruktur: Sicherstellen, dass die Infrastruktur Echtzeitverarbeitung und umfangreiche KI-Workloads unterstützen kann
• Standortübergreifende Integration: Sicherstellen zentralisierter Einblicke unter Berücksichtigung lokaler betrieblicher Unterschiede 

Eine skalierbare Grundlage sorgt dafür, dass Erfolge unternehmensweit effizient repliziert werden können und beschleunigt die unternehmensweite Einführung.

KPI- und ROI-Rahmenwerke

Fortschritte und Erfolge bei Initiativen im Bereich der industriellen KI lassen sich nur dann bewerten, wenn sie an klar definierte Leistungskennzahlen geknüpft sind. Zu den wichtigsten Kennzahlen gehören in der Regel:

• Kosteneinsparungen: Erreicht durch geringere Ausfallzeiten, reduzierten Wartungsaufwand und weniger betriebliche Ineffizienzen
• Effizienzgewinne: Realisiert durch optimierte Prozesse und Ressourcenauslastung
• Produktivitätssteigerungen: Spiegelt sich in höherem Durchsatz und besserer Produktqualität wider 

Durch die Festlegung klarer KPI- und ROI-Rahmenbedingungen können Unternehmen ihre Leistung messen, Investitionen begründen und ihre KI-Strategien kontinuierlich optimieren.

Der Nutzen industrieller KI ist zwar offensichtlich, doch ihre Implementierung bringt technische, betriebliche und organisatorische Herausforderungen mit sich, die bewältigt werden müssen, um zuverlässige und skalierbare Ergebnisse zu gewährleisten.

Wesentliche Risiken im Bereich der industriellen KI

• Risiken für die Cybersicherheit sowie Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Zuverlässigkeit: Industrielle KI-Systeme kommen in missionskritischen Umgebungen zum Einsatz und müssen strenge Anforderungen an Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit erfüllen. Diese Systeme sind potenzielle Ziele für Cyberbedrohungen, beispielsweise Versuche, KI-Ergebnisse zu manipulieren oder sich unbefugten Zugang zu industriellen Steuerungssystemen zu verschaffen. Dies birgt erhebliche Risiken für die Betriebskontinuität.
  Gleichzeitig sind der Schutz sensibler Betriebsdaten und die Wahrung der Systemintegrität unerlässlich, um Sicherheitsverletzungen zu verhindern und eine zuverlässige Leistung zu gewährleisten. Jegliche Ungenauigkeiten bei Prognosen oder im Systemverhalten können sich unmittelbar auf Prozesse auswirken und zu Schäden, Sicherheitsvorfällen oder Produktionsausfällen führen.
• Probleme hinsichtlich Datenqualität und Verzerrungen: Die Wirksamkeit industrieller KI hängt in hohem Maße von der Datenqualität ab. Unvollständige, inkonsistente oder verzerrte Daten führen zu unzuverlässigen Modellen. Datensilos in IT- und OT-Systemen schränken die Zugänglichkeit und Integration ein.  Die Komplexität, die mit der Verwaltung und Aufbereitung umfangreicher industrieller Datensätze einhergeht, kann zu Fehlentscheidungen und längeren Integrationszeiten führen. Ohne eine solide Datenverwaltung können diese Probleme die Modellgenauigkeit und die Geschäftsergebnisse erheblich beeinträchtigen.
• Begrenzte Transparenz: Vielen KI-Modellen mangelt es an einer klaren Nachvollziehbarkeit. Dadurch ist es für die Anwender schwierig, die Ergebnisse zu verstehen, zu überprüfen oder ihnen zu vertrauen. Die begrenzte Transparenz einiger KI-Modelle (Black Boxes) kann es erschweren, Entscheidungen vollständig nachzuvollziehen oder zu überprüfen. Diese mangelnde Nachvollziehbarkeit stellt insbesondere in regulierten Branchen eine Herausforderung dar, in denen Nachprüfbarkeit, Compliance und Vertrauen entscheidende Anforderungen sind.
• Qualifikationslücken und Änderungsmanagement: Eine zunehmende Automatisierung kann dazu führen, dass bestimmte Aufgabenbereiche verlagert oder ersetzt werden, was einen Bedarf an Umschulungen und neuen Kompetenzen innerhalb der Belegschaft mit sich bringt. Die Einführung industrieller KI erfordert von Unternehmen, sowohl ihre Kompetenzen als auch ihre Unternehmenskultur weiterzuentwickeln:
  – Mangel an Fachwissen in den Bereichen KI und Daten, insbesondere im industriellen Umfeld 
  – Bedarf an Weiterqualifizierung der Belegschaft angesichts sich wandelnder Aufgabenbereiche durch zunehmende Automatisierung 
  – Widerstand gegen Veränderungen, der häufig auf mangelndem Vertrauen in KI-Systeme oder der Sorge um den Verlust von Arbeitsplätzen beruht

Zentrale Herausforderungen für die Implementierung

• Kosten, Skalierbarkeit und Compliance: Initiativen im Bereich der industriellen KI sind oft mit erheblichen Investitionen in Infrastruktur, Integration und Modellentwicklung verbunden. Gleichzeitig müssen Unternehmen sich in einem sich ständig wandelnden regulatorischen Umfeld zurechtfinden und sicherstellen, dass Lösungen über mehrere Standorte hinweg skalierbar sind – ohne Einbußen bei Leistung und Compliance.
• Integration von Legacy-Systemen: Die Anbindung moderner KI-Lösungen an veraltete Maschinen und Systeme kann komplex sein und viel Zeit in Anspruch nehmen. Fragmentierte Datenlandschaften und isolierte Systeme erhöhen die Komplexität, die Kosten und die Implementierungsdauer zusätzlich.
• Fragmentierte und unstrukturierte Daten: Industriedaten sind in der Regel über Legacy-Systeme, moderne Plattformen und verschiedene Formate verteilt und oft nicht ausreichend standardisiert. Dies erschwert die Schaffung einer einheitlichen Datenbasis, die für KI erforderlich ist. Dies führt zu zusätzlichem Aufwand bei der Datenintegration, ‑bereinigung und ‑kontextualisierung, bevor aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden können.
• Regulatorische und Compliance-Anforderungen: Der Einsatz von industrieller KI muss mit einem komplexen und sich ständig weiterentwickelnden regulatorischen Umfeld in Einklang stehen, das Datenschutzgesetze, branchenspezifische Standards und Sicherheitszertifizierungen umfasst. Die Gewährleistung der Compliance erfordert solide Governance-Rahmenbedingungen, klare Richtlinien für den Umgang mit Daten sowie Mechanismen zur Überprüfbarkeit und Rechenschaftspflicht.
• Akzeptanz und kulturelle Barrieren: Die Einführung von KI in industrielle Abläufe erfordert oft eine Umstellung in der Denkweise, bei Prozessen und Rollen. Mitarbeitende zögern möglicherweise, sich auf automatisierte Systeme oder datengestützte Empfehlungen zu verlassen, insbesondere in kritischen Umgebungen. Um diese Hürde zu überwinden, bedarf es eines kulturellen Umdenkens, einer klaren Vermittlung des Nutzens sowie gezielter Weiterbildungsmaßnahmen, um Vertrauen in KI-Lösungen aufzubauen.

Industrielle KI entwickelt sich rasant weiter und wird voraussichtlich zu einer tragenden Säule der Industrie der nächsten Generation werden. Mit zunehmender Reife und Verbreitung der Technologien werden Unternehmen den Schritt von isolierten Use Cases hin zu vollständig integrierten, intelligenten Ökosystemen vollziehen, die kontinuierlich lernen und sich anpassen. 

Autonome Fabriken und sich selbst optimierende Systeme

Die Zukunft der Fertigung liegt im autonomen Betrieb, bei dem KI-Systeme die Produktion kontinuierlich in Echtzeit überwachen, analysieren und optimieren. Diese Umgebungen werden Folgendes leisten können:

• Dynamische Anpassung von Prozessen aufgrund sich ändernder Bedingungen
• Eigenkorrektur von Ineffizienzen ohne menschliches Eingreifen
• Koordination über Maschinen, Fertigungslinien und ganze Anlagen hinweg 

Dieser Wandel wird hochflexible, resiliente und effiziente Produktionssysteme ermöglichen. Anlagen werden zunehmend autonom arbeiten, wobei KI die Prozesse kontinuierlich in Echtzeit optimiert.

Generative KI für Entwicklung, Simulation und Support

Generative KI verändert die Art und Weise, wie industrielle Systeme entworfen und betrieben werden, indem sie Innovationen beschleunigt und Entwicklungszyklen verkürzt. Sie unterstützt:

•  Produktentwicklung durch die Generierung optimierter und gewichtsreduzierter Konstruktionsalternativen
• Simulationsmodelle, die eine schnellere und genauere Szenarioprüfung ermöglichen
• Technische Workflows, Automatisierung von Aufgaben wie Dokumentation, Analyse und Fehlerbehebung 

Dadurch können sich Ingenieure auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren und gleichzeitig sowohl die Entwicklungsgeschwindigkeit als auch die Präzision verbessern.

Entwicklung der Robotik und Koordination mehrerer Roboter

Fortschritte in der KI treiben die nächste Generation der Robotik voran, in der mehrere Systeme intelligent zusammenarbeiten. Dazu zählen:

• Vollautomatische Fertigungslinien mit aufeinander abgestimmten Robotersystemen, die komplexe Aufgaben bewältigen können
• Intelligente Logistiknetzwerke, in denen autonome Fahrzeuge und Roboter den Materialfluss dynamisch steuern 

Dank verbesserter Wahrnehmungs-, Entscheidungs- und Kooperationsfähigkeiten werden diese Systeme sicherer und effizienter mit menschlichen Arbeitskräften zusammenarbeiten.

Industrielle KI und T-Systems: Industrial AI Cloud für den umfassenden Einsatz von KI in Europa

Unternehmen benötigen mehr als nur Algorithmen, um das Potenzial der industriellen KI voll auszuschöpfen. Sie benötigen eine leistungsstarke, skalierbare und sichere Infrastruktur, die datenintensive, missionskritische und KI-orientierte Workloads unterstützen kann.

Die Industrial AI Cloud von Deutsche Telekom und NVIDIA bietet eine speziell entwickelte Grundlage für KI im industriellen Maßstab und verbindet leistungsstarkes Computing mit souveränen Cloud-Fähigkeiten auf Unternehmensniveau. Sie bietet:

• 10.000 Hochleistungs-GPUs für KI-Training und ‑Inferenz in großem Maßstab
• Eine souveräne, DSGVO-konforme Umgebung, die den europäischen regulatorischen und datenschutzrechtlichen Anforderungen entspricht
• Eine HPC-Plattform (High-Performance Computing), die für komplexe industrielle KI-Anwendungen entwickelt wurde 

Diese Infrastruktur ermöglicht es Unternehmen, vom Testbetrieb zur vollständigen Einführung überzugehen, indem sie Folgendes unterstützt:

• Training und Betrieb fortschrittlicher KI- und Großmodelle
• Entwicklung von digitalen Zwillingen und Simulationsumgebungen
• Nahtlose Skalierung von KI-Anwendungen über Standorte, Prozesse und Wertschöpfungsketten hinweg 

Antrieb für die nächste Generation industrieller KI

Da sich die industrielle KI in Richtung autonomer Systeme, Generative Engineering und vernetzter Ökosysteme entwickelt, steigt der Bedarf an Rechenleistung und integrierten Plattformen weiter an. Die Industrial AI Cloud erfüllt diese Anforderungen durch:

• Ermöglichung von KI-Verarbeitung in Echtzeit und in großem Maßstab für autonome und sich selbst optimierende Abläufe
• Unterstützung simulationsintensiver Use Cases wie digitale Zwillinge und generatives Design
• Verknüpfung von Daten aus IT- und OT-Systemen zur durchgängigen Optimierung 

Entwickelt für Souveränität, Sicherheit und Skalierbarkeit

Der Betrieb in regulierten und sicherheitskritischen Umgebungen erfordert eine strenge Kontrolle über Daten und Infrastruktur. Die Industrial AI Cloud gewährleistet:

• Datenhoheit, wobei die Infrastruktur in Europa unter europäischer Rechtshoheit gehostet wird
• Erweiterte Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die den Anforderungen regulierter Branchen gerecht werden
• Hohe Leistung und geringe Latenzzeiten – entscheidend für industrielle und Echtzeitanwendungen 

Diese Plattform ist Europas erste groß angelegte, souveräne KI- und HPC-Infrastruktur, eingebettet in das Cloud- und Netzwerk-Ökosystem der Deutschen Telekom. Durch die Kombination modernster NVIDIA-Technologie mit bewährter europäischer Infrastruktur ermöglicht die Industrial AI Cloud Unternehmen, Innovationen schneller voranzutreiben, sicher zu skalieren und die volle Kontrolle über ihre Daten und Abläufe zu behalten. Damit wird der Grundstein für die nächste Generation der intelligenten Industrie gelegt.