KI-Agenten in der Fertigung

Was sind KI-Agenten in der Fertigung?

Kurz gesagt handelt es sich bei KI-Agenten um autonome KI-Systeme, die automatisch Aufgaben ausführen und Entscheidungen im Namen eines Benutzers oder eines anderen Systems treffen können, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Ein KI-Agent kann aus einer oder mehreren KI-Technologien bestehen, wie z. B. Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), Robotik usw. Durch die Nutzung dieser Technologien können KI-Agenten mühsame, zeitaufwändige Aufgaben mit minimaler bis gar keiner menschlichen Aufsicht effizient automatisieren und optimieren.

Es gibt zwei Arten von KI-Agenten, die in realen Produktionsumgebungen weit verbreitet sind: virtuelle KI-Agenten und physische KI-Agenten. Virtuelle KI-Agenten arbeiten in digitalen Umgebungen, wodurch Softwaresysteme Aufgaben autonom erledigen können. Physische KI-Agenten arbeiten in physischen Maschinen, wie z. B. Robotern, wodurch sie die physische Welt auf dynamische Weise wahrnehmen, sich bewegen und mit ihr interagieren können.

Wie KI-Agenten echte Mehrwerte in der Fertigung schaffen

Anhand der obigen Definition können wir bereits erkennen, wie nützlich KI-Agenten für viele Branchen sein können. In der Fertigung können KI-Agenten in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden, z. B. in der vorausschauenden Instandhaltung, der Qualitätskontrolle und im Lieferkettenmanagement. 

Nehmen wir als Beispiel die vorausschauende Instandhaltung. Wir können Sensordaten von Produktionsmaschinen an einen virtuellen KI-Agenten liefern, der Maschinenausfälle vorhersagen kann, bevor sie auftreten. Dies wiederum reduziert Produktionsausfälle und senkt die Wartungskosten. 

Tatsächlich hat eine Umfrage von BCG unter 1.800 Führungskräften in der Fertigungsindustrie die vielversprechenden Vorteile der Integration von KI-Agenten in die Fertigungsindustrie hervorgehoben. Die Ergebnisse zeigten, dass Early Adopters eine Senkung der Herstellungskosten um 14 % verzeichneten. Darüber hinaus planen 89 % der Fertigungsunternehmen die Implementierung von KI in ihren Produktionsumgebungen. Diese Daten zeigen, wie hochrelevant die Einführung von KI für die aktuellen industriellen Abläufe ist.

“Die Ergebnisse zeigten, dass Early Adopters eine Senkung der Herstellungskosten um 14 % verzeichneten.”

Zentrale Aspekte von KI-Agenten in der Fertigung

KI-Agenten verfügen über mehrere Aspekte und Merkmale, die sie für die Fertigungsindustrie einzigartig vorteilhaft machen. Im Allgemeinen zeichnen sich KI-Agenten durch fünf Merkmale aus: Autonomie, Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Lernfähigkeit und Handlungsorientierung. 

• Autonomie: KI-Agenten arbeiten unabhängig und ohne ständige menschliche Aufsicht. Sie bestehen aus trainierten KI-Systemen, die bestimmte Aufgaben autonom und mit hoher Genauigkeit ausführen können.
• Wahrnehmung: KI-Agenten nutzen verschiedene Datenmodalitäten (Text, Video, Bild, Audio usw.), um ihre Umgebung zu verstehen. Datenströme von Sensoren, Kameras, Cloud-Umgebungen, Edge-Geräten, ERP-Systemen, IoT usw. helfen KI-Agenten bei der Interaktion mit Softwaresystemen oder der physischen Welt.
• Entscheidungsfindung: KI-Agenten analysieren Echtzeit-Datenströme und treffen fundierte, schnelle Entscheidungen. Durch die Einbindung von Modellen des Machine Learning, Optimierungsalgorithmen und regelbasierten Systemen können sie die beste Vorgehensweise in einer bestimmten Situation bestimmen.
• Lernfähigkeit: KI-Agenten passen sich im Laufe der Zeit an und verbessern sich basierend auf spezifischen Zielen. Durch Techniken wie Supervised Learning, Fine-Tuning und Reinforcement Learning verfeinern sie ihre Entscheidungsfindung und Leistung mithilfe von Feedback und neuen Daten.
• Handlungsorientiert: KI-Agenten führen Aufgaben aus oder senden Befehle, um mit ihrer Umgebung zu interagieren. Sie können Roboterarme steuern, Maschineneinstellungen anpassen, Arbeitsabläufe optimieren oder Warnmeldungen auslösen, wenn menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Nutzen & Herausforderungen der Integration

Welche Vorteile und Herausforderungen ergeben sich aus der Integration von KI-Agenten in unseren Fertigungsablauf, wenn man die Hauptmerkmale von KI-Agenten bedenkt? In diesem Abschnitt werden wir darüber sprechen, aber lassen Sie uns zunächst mit einigen der Vorteile beginnen.

Nutzen

Der offensichtlichste Vorteil ist die Steigerung der Produktionseffizienz. Wie im vorherigen Abschnitt erwähnt, ist eines der Hauptmerkmale von KI-Agenten die Autonomie. Sie können Aufgaben unabhängig und mit minimaler bis gar keiner menschlichen Aufsicht automatisieren. Dies wiederum erhöht die Produktionseffizienz und verringert die Abhängigkeit von manueller Arbeit. Wir können KI-Agenten mühsame, sich wiederholende Aufgaben zuweisen, während sich menschliche Experten auf komplexere Aufgaben konzentrieren können, die strategische Entscheidungen erfordern. 

Die Fähigkeit von KI-Agenten, riesige Mengen an Echtzeitdaten zu analysieren, trägt ebenfalls dazu bei, die Produktionseffizienz zu steigern und die Produktionskosten zu senken. Nehmen wir als Beispiel die vorausschauende Wartung. KI-Agenten können auf der Grundlage von Echtzeit-Sensordaten Ausfälle von Produktionsmaschinen vorhersagen, bevor sie auftreten, was zu kürzeren Produktionsausfallzeiten und niedrigeren Wartungskosten führt. 

KI-Agenten sind auch bei der Qualitätskontrolle von Nutzen, indem sie menschliche Prüfer ersetzen oder unterstützen. Als Menschen haben wir von Natur aus interne Vorurteile. Was eine Person als qualitativ hochwertiges Produkt ansieht, wird von einer anderen Person möglicherweise nicht auf die gleiche Weise interpretiert, was zu Inkonsistenzen und Unsicherheiten bei der Produktqualität führt. KI-Agenten beseitigen diese Subjektivität, indem sie die Produktqualität auf der Grundlage von Echtzeitdaten bewerten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. 

Herausforderungen

Wie bei jedem hoch entwickelten System bringt die Integration von KI-Agenten in die Fertigung jedoch einige Herausforderungen mit sich. Dazu gehören: 

• Datenqualität und Datenverwaltung: KI-Agenten benötigen qualitativ hochwertige Daten für eine genaue Entscheidungsfindung. Außerdem müssen wir effiziente Datenspeicherlösungen in Betracht ziehen, um Skalierbarkeit und einfachen Zugriff für KI-Agenten zu gewährleisten.
• IT-Infrastruktur: KI-Agenten, die für die vorausschauende Wartung und die Fehlererkennung in Echtzeit eingesetzt werden, erfordern eine hohe Rechenleistung und eine Verarbeitung mit geringer Latenz. Die vorhandene IT-Infrastruktur ist jedoch möglicherweise nicht für KI-Arbeitslasten optimiert, was zu Leistungsengpässen führt.
• Der Bedarf an Fachkräften: Die Integration von KI-Agenten erfordert Mitarbeiter mit Fachkenntnissen in den Bereichen Machine Learning, Data Science, Robotik und IT-Infrastruktur.
• Akzeptanz bei den Mitarbeitern: Mitarbeiter, die an traditionelle Fertigungsprozesse gewöhnt sind, könnten Schwierigkeiten mit dem Wandel hin zu KI-gestützten Entscheidungsprozessen haben.

Wie werden KI-Agenten in Fertigungsprozesse integriert?

Angesichts der Herausforderungen, die sich bei der Integration von KI-Agenten in die Fertigung ergeben können, ist es besonders wichtig, die für die Integration erforderlichen Technologien, Werkzeuge und Anforderungen zu verstehen. In diesem Abschnitt werden wir all diese Aspekte erörtern. Beginnen wir mit den notwendigen Technologien und Werkzeugen. 

Technische und organisatorische Anforderungen 

Die Integration von KI-Agenten in der Fertigungsindustrie umfasst mehrere Technologien im Zusammenhang mit Datenverarbeitung, Datenmanagement, KI-Modellen, IoT-Geräten, Computergeräten und Schnittstellen. Nachfolgend finden Sie eine Liste dieser wesentlichen Technologien: 

• Data Lakes, Data Warehouses und Datenbanken (strukturiert/unstrukturiert): Eine robuste und skalierbare Dateninfrastruktur ist erforderlich, um große Mengen an Fertigungsdaten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Beispielsweise sollten Echtzeit-Sensordaten von IoT-Geräten kontinuierlich in einem geeigneten Datenspeichersystem, wie z. B. Zeitreihendatenbanken, gespeichert werden.
• Datenerfassungsgeräte: Datenerfassungsgeräte wie IoT-Sensoren und Überwachungsgeräte müssen in der gesamten Produktionsumgebung installiert werden, um Echtzeitdaten über die Leistung der Geräte, die Umgebungsbedingungen und die Produktqualität zu erfassen. Diese Sensoren sollten eine ausreichende Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Abtastrate bieten, um aussagekräftige Eingaben für KI-Agenten zu liefern.
• Schnittstellen zu bestehenden Systemen: Es sollten Software-Schnittstellen wie APIs oder Integrations-Middleware entwickelt werden, um KI-Agenten mit bestehenden Datenquellen und ERP-Systemen des Unternehmens zu verbinden. Darüber hinaus sollten geeignete Datenformate (z. B. JSON oder XML für den strukturierten Datenaustausch) entwickelt werden, um eine reibungslose Kommunikation zwischen KI-Agenten und bestehenden Systemen zu gewährleisten.
• Cloud- und Edge-Computing: Cloud- und Edge-Computing bieten jeweils Vorteile bei der Integration von KI-Agenten. Cloud-Computing ist ideal für komplexe Analysen, während Edge-Computing besser für die Echtzeitverarbeitung geeignet ist. Ein hybrider Ansatz funktioniert oft am besten, wobei Edge-Geräte zeitkritische Vorgänge abwickeln und Cloud-Systeme ressourcenintensive Aufgaben verwalten.
• Skalierbare Rechenressourcen: Für die Entwicklung, Schulung und Bewertung von KI-Modellen, die in KI-Agenten verwendet werden, ist häufig eine Hochleistungs-Recheninfrastruktur wie GPUs oder TPUs erforderlich.
• Mensch-Maschine-Schnittstellen: Es müssen intuitive Dashboards, Visualisierungstools und Steuerungssysteme erstellt werden, damit Mitarbeiter die Aktivitäten von KI-Agenten überwachen und bei Bedarf eingreifen können. 

Mensch-Maschine-Interaktion und Akzeptanz 

Sobald wir die oben genannten Technologien vorbereitet haben, müssen wir uns auch mit dem Aspekt der Mensch-Maschine-Interaktion zwischen KI-Agenten und Mitarbeitern befassen, um den Betrieb unserer KI-Agenten zu optimieren.

Die Einrichtung einer reibungslosen Mensch-Maschine-Interaktion erfordert jedoch eine angemessene Vorbereitung und Ausführung. Während der frühen Einführung von KI-Agenten müssen wir sicherstellen, dass die Mitarbeiter ein gewisses Maß an Vertrauen in KI-Systeme entwickeln. Das bedeutet, dass wir KI-Systeme implementieren müssen, die in ihrer Entscheidungsfindung transparent sind. Zum Beispiel müssen ihre Vorhersagen klare Erklärungen für Empfehlungen und Maßnahmen liefern.

Außerdem müssen wir eine klare Dokumentation erstellen, in der dargelegt wird, welches KI-System welche Aufgaben übernimmt und wann menschliches Eingreifen erforderlich ist, um Verwirrung und betriebliche Lücken zu vermeiden. Die Kommunikationsschnittstelle zwischen Mitarbeitern und KI-Systemen (Dashboards, Steuerungssysteme, Visualisierungstools) sollte ebenfalls intuitiv und einfach sein, aber dennoch angemessene Details liefern.

Ein weiterer entscheidender Schritt, den Fertigungsunternehmen vor der Integration von KI-Agenten unternehmen müssen, ist die Umsetzung eines Mitarbeiterschulungsprogramms. Dieses Programm ist für die Weiterbildung der Mitarbeiter im Umgang mit KI-Agenten unerlässlich. Die Schulung sollte sowohl die technischen Fähigkeiten für die Interaktion mit KI-Agenten als auch ein konzeptionelles Verständnis der Funktionsweise dieser Agenten vermitteln. Durch die Vermittlung von Einblicken in die Stärken und Grenzen von KI-Agenten können wir auch die Bedenken der Arbeitnehmer hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit und Autonomie ausräumen.

Anwendungsbeispiele

KI-Agenten sind äußerst vielseitig, da sie in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden können, z. B. in der Qualitätskontrolle, der vorausschauenden Wartung, der Produktionsplanung, der Optimierung der Lieferkette und mehr.

Die folgende Tabelle zeigt einige Beispiele dafür, wie ein Fertigungsunternehmen die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten in seinem täglichen Betrieb nutzen kann, um Arbeitsabläufe und Gewinne zu optimieren.

Ein Fertigungsunternehmen setzt KI-Agenten zur dynamischen Planung der Produktion ein, was zu einer um 25 % höheren Maschinenauslastung führt.

Fazit

Die Integration von KI-Agenten wird in Fertigungsunternehmen langsam zu einer Notwendigkeit. Durch die Kombination von Algorithmen und Techniken wie Machine Learning, Computer Vision, IoT und Robotik können KI-Agenten komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff automatisieren. Dies führt zu erheblichen Vorteilen in der Fertigungsindustrie, wie vorausschauende Wartung, optimierte Produktionsplanung und ein gestrafftes Lieferkettenmanagement. 

So vielversprechend diese Fortschritte auch sind, die erfolgreiche Implementierung von KI-Agenten erfordert auch die Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenqualität, der IT-Infrastruktur und der Schulung der Mitarbeiter. Unternehmen müssen in robuste Datenmanagementsysteme und Rechenressourcen investieren und eine Umgebung schaffen, in der die Interaktion zwischen Mensch und Maschine nahtlos und transparent ist.