Kognitive Produktion

Paradigmenwechsel oder bloßer Hype? Die Rolle Generativer KI und KI-Chatbots in der industriellen Produktion

Die Integration von Generativer KI und KI-Chatbots in Unternehmen, wie auch in der industriellen Produktion, verspricht einen signifikanten Wandel. Tools können beispielsweise zur Erzeugung von Texten, Bilder, Konstruktionsteilen, sowie dem Aufstellen von Anforderungen aber auch zur Auswertung von Daten oder dem Bearbeiten von Office-Dokumenten genutzt werden. Dadurch ergeben sich vielfältige Möglichkeiten zur Optimierung von Produktionsprozessen, zum Treffen von Entscheidungen, dem Generieren neuer Ideen und Produkte, wie auch der allgemeinen Vereinfachung alltäglicher Arbeitsaufgaben. KI-Chatbots verbessern den Informationsfluss, reagieren präzise auf Anfragen und steigern so Effizienz und Produktivität. Während Beispiele wie die Nutzung von ChatGPT bei Mercedes-Benz oder KI-gesteuerter Roboter bei BMW die Potenziale aufzeigen, gibt es Herausforderungen wie allgemeine Verunsicherung gegenüber der Technologie und Datenschutz, die nicht ignoriert werden dürfen. Ist dieser technologische Fortschritt tatsächlich der Schlüssel zu mehr Innovation und Flexibilität, oder handelt es sich um übertriebene Erwartungen?

Generative KI: Ein Katalysator für Kreativität und Innovation

Generative KI umfasst eine Klasse von Algorithmen und Modellen, die darauf trainiert wurden, neue Inhalte zu erzeugen. Diese können beispielsweise Texte, Bilder, Musik, Videos oder sogar Konstruktionsteile und synthetische Daten umfassen. Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die primär für Klassifizierungs- oder Entscheidungsaufgaben eingesetzt werden, zeichnen sich Generative KI-Modelle durch ihre Fähigkeit aus, kreative und innovative Ergebnisse hervorzubringen. In den meisten Fällen geschieht dies durch einfache Sprachbefehle, die Sie genauso Ihrem Kollegen zur Bearbeitung von Aufgaben geben könnten. Prinzipiell kann allerdings jede erdenkliche Form von Input genutzt werden, um andersartige Output-Daten auszugeben, wie in Abb. 1 dargestellt ist.

Abb.1: von verschiedenen Inputs zu außergewöhnlichen Outputs mit generativer KI, © Fraunhofer IWU

Ein prominentes Beispiel für Generative KI ist ChatGPT, ein hochentwickeltes Sprachmodell von OpenAI. ChatGPT nutzt tiefe neuronale Netze und umfangreiche Trainingsdaten, um menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren. Es kann Fragen beantworten, Geschichten verfassen, Gedichte schreiben, Code generieren und vieles mehr. Die Fähigkeit von ChatGPT, natürliche Sprache zu verarbeiten und kohärente Antworten zu liefern, macht es zu einem wertvollen Werkzeug in verschiedenen Domänen, einschließlich Kundenservice, Bildung und kreativem Schreiben. Mit der neusten Version des Chatbots ist es sogar möglich, Office-Dokumente zu erstellen bzw. hochzuladen und bearbeiten zu lassen. Sie können beispielsweise verschiedenste Excel Bearbeitungen durchführen, mit Daten arbeiten und dies alles auf Basis menschlicher Sprache.

Neben ChatGPT existiert eine Vielzahl weiterer Generativer KI-Modelle, die jeweils auf spezifische Arten von Inhalten spezialisiert sind. Bildgenerierende Modelle wie DALL-E können detaillierte Bilder aus Textbeschreibungen erstellen, während Musikgeneratoren, basierend auf dem vorgegebenen Stil, neue Kompositionen erzeugen. Die Anwendungsmöglichkeiten für Generative KI sind nahezu unbegrenzt und reichen von der Entwicklung neuer Medikamente über die Erstellung personalisierter Marketingkampagnen bis hin zur Unterstützung von Künstlern und Designern in ihren kreativen Prozessen.

Transformation der industriellen Produktion

In der industriellen Produktion entfaltet Generative KI ihr volles Potenzial. Sie ermöglicht die Automatisierung komplexer Produktionsabläufe, die Optimierung von Produktionsplänen und die Implementierung vorausschauender Wartung. KI-Chatbots optimieren die Kommunikation und den Informationsfluss im Produktionsumfeld, indem sie schnell und präzise auf Anfragen reagieren und relevante Informationen bereitstellen.

Die Vorteile für Unternehmen sind vielfältig:

  • Erleichterte Kommunikation: Besonders Sprach-KI besitzt die Möglichkeit, Menschen auf einfache Weise zu verbinden. Mitarbeitende verschiedener Nationalitäten können beispielsweise mithilfe von ChatGPT ihre Gespräche in die jeweilige Zielsprache übersetzen und effektiv miteinander kommunizieren.
  • Neue Aufgaben bearbeiten: Fehlendes Know-How im Unternehmen wie z.B. die Fähigkeit zu Programmieren lassen sich durch Sprach-KI unterstützen und lösen. Lange Onlinerecherchen werden durch intelligentes Prompting ersetzt.
  • Steigerung der Produktivität: Durch die Möglichkeit der Automatisierung repetitiver und zeitaufwändiger Aufgaben können menschliche Arbeitskräfte entlastet werden, um sich auf anspruchsvollere Tätigkeiten zu konzentrieren.
  • Prozessoptimierung: KI-Algorithmen können Produktionsszenarien erstellen und durchsimulieren, Muster und Anomalien erkennen und ermöglichen so eine kontinuierliche Verbesserung der Prozesse.
  • Kostensenkung: Durch die Reduzierung von Fehlern, Ausfallzeiten und Ausschuss können erhebliche Kosteneinsparungen erzielt werden.
  • Verbesserung der Produktqualität: Mithilfe KI-generierte Produktbilder können KI-gestützte Inspektionssysteme Fehler simulieren und vor Produktionsstart frühzeitig lernen, diese zu erkennen, um die Produktqualität zu gewährleisten.
  • Erhöhung der Flexibilität: Generative KI-Modelle können schnell auf sich ändernde Marktbedingungen und Kundenanforderungen reagieren, indem sie Produktionspläne anpassen und neue Produktdesigns generieren.
  • Förderung von Innovation: Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.
Praxisbeispiele und Herausforderungen

Zahlreiche Unternehmen haben bereits erfolgreich Generative KI und KI-Chatbots in ihre Produktionsprozesse integriert. Mercedes-Benz nutzt ChatGPT zur Unterstützung der Produktionsplanung, Autodesk Fusion 360 ermöglicht generatives Design für innovative Produkte, Landing AI setzt KI-basierte Bildverarbeitungssysteme zur Qualitätskontrolle ein, Siemens MindSphere nutzt KI für vorausschauende Wartung, und BMW setzt KI-gesteuerte Roboter in der Montage ein.

Obwohl Generative KI enorme Vorteile für Unternehmen und Industrie bieten kann, bringt ihr Einsatz auch Herausforderungen mit sich:

  • Daten: Vor allem bei der Implementierung unternehmenseigener Systeme sind die Qualität, Quantität und Relevanz der Trainingsdaten entscheidend für die Leistung von KI-Modellen. Unzureichende oder fehlerhafte Daten können zu verzerrten Ergebnissen führen.
  • Integration: Die Einführung von KI erfordert oft Anpassungen der IT-Infrastruktur und Geschäftsprozesse, was komplex und kostspielig sein kann.
  • Schulung: Mitarbeiter benötigen neue Fähigkeiten und Kenntnisse im Umgang mit KI-Tools. Unternehmen müssen in Schulungen investieren, um Akzeptanz und effektive Nutzung zu fördern.
  • Datenschutz und Sicherheit: KI-Modelle verarbeiten oft sensible Daten, was Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwirft. Unternehmen müssen geeignete Maßnahmen ergreifen und Nutzungsregeln auftsellen, um ihre Daten zu schützen.
  • Rechtliche und ethische Fragen: Der Einsatz von KI wirft Fragen nach Haftung, geistigem Eigentum und Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt auf. Unternehmen müssen verantwortungsvolle Richtlinien entwickeln.
  • Transparenz: KI-Systeme sollten transparent und nachvollziehbar sein, insbesondere bei Entscheidungen mit erheblichen Auswirkungen.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine ganzheitliche Herangehensweise. Durch sorgfältige Planung, Investitionen in Schulungen und die Entwicklung verantwortungsvoller Richtlinien können Unternehmen die Vorteile der Generativen KI nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken minimieren.

Fazit: Eine transformative Technologie mit verantwortungsvollem Einsatz

Generative KI und KI-Chatbots haben das Potenzial, die Unternehmenswelt und die industrielle Produktion grundlegend zu verändern. Sie bieten enorme Chancen für Effizienzsteigerung, Kostensenkung, Innovation und Wachstum. Unternehmen, die sich frühzeitig mit diesen Technologien auseinandersetzen und sie strategisch einsetzen, werden in der Lage sein, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und sich in einer sich schnell wandelnden Geschäftswelt zu behaupten. Besonders die niedrigen Einstiegshürden, wie die einfache, intuitive Bedienung und teilweise kostenfreie Verfügbarkeit vieler Tools, sind hier als enormer Vorteil zu sehen, um die Technologie auszuprobieren.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen verantwortungsvoll mit Generativer KI umgehen und sicherstellen, dass diese Technologie zum Nutzen der Gesellschaft eingesetzt wird. Dazu gehört die Entwicklung klarer Richtlinien und Standards, die den ethischen Einsatz von KI gewährleisten, sowie die Förderung von Transparenz und Verantwortlichkeit.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann hören Sie gern in den Podcast mit unserem Kollegen Alexander Rauscher rein, in dem er seine Einsichten zur Anwendung Generativer künstlicher Intelligenz in mittelständischen Unternehmen teilt: Generative KI im Unternehmensalltag. Er beleuchtet nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die sozialen, ethischen und wirtschaftlichen Herausforderungen der KI-Integration.

Für weitere Informationen und Beratung zur Implementierung Generativer KI in Ihrem Unternehmen kontaktieren Sie gern Herrn Alexander Rauscher: alexander.rauscher@iwu.fraunhofer.de. Sie sind herzlich zu unseren Workshops zur fortgeschrittenen Nutzung von ChatGPT und Generativer KI im Unternehmen eingeladen. Weitere Informationen finden Sie hier.


Headerbild: Mit DALL-E generiert

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Alexander Rauscher

Alexander Rauscher
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Abteilung "Datengetriebene Wertschöpfungsnetzwerke"

Fraunhofer IWU
Reichenhainer Str. 88
09126 Chemnitz

Telefon: +49 71 5397-1650
E-Mail: alexander.rauscher@iwu.fraunhofer.de

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