{"id":4006,"date":"2025-07-02T10:58:14","date_gmt":"2025-07-02T08:58:14","guid":{"rendered":"https:\/\/clooma.ai\/?p=4006"},"modified":"2025-07-02T11:00:17","modified_gmt":"2025-07-02T09:00:17","slug":"lia-prozesssteuerung-kann-wunder-bewirken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clooma.ai\/de\/lia-prozesssteuerung-kann-wunder-bewirken\/","title":{"rendered":"Prozesssteuerung: KI kann Wunder bewirken"},"content":{"rendered":"<p><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Industrie, aber ihr Einsatz erfordert Methoden, verl\u00e4ssliche Daten und eine klar definierte Strategie, sagt Davy Pillet, CEO von Ellistat, in diesem Gastbeitrag.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz hat sich heute als ein \u00e4u\u00dferst effizientes Werkzeug zur Optimierung von Industrieprozessen etabliert. Die industrielle KI erm\u00f6glicht es heute, ein Vorhersagemodell auf der Grundlage von Daten zu erstellen. In einem Industrieunternehmen werden t\u00e4glich Milliarden von Daten produziert, daher ist dies der ideale Ort, um Modelle zu entwickeln und das Ergebnis der Produktion vorherzusagen.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Bild einer autonomen Fabrik, die von einer fehlerfreien k\u00fcnstlichen Intelligenz orchestriert wird, treibt weiterhin die Innovationsdiskussion an. Die industrielle Realit\u00e4t kann jedoch anders aussehen: Eine sehr hohe Anzahl von Referenzen, Messungen, die nicht immer eine wirkliche Ver\u00e4nderung der Einflussfaktoren aufzeigen, f\u00fchren dazu, dass die Einf\u00fchrung von KI zur Steuerung von Prozessen nicht immer schl\u00fcssig ist.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was AI (bereits) kann<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Einf\u00fchrung von KI bedeutet zun\u00e4chst, dass man sich auf die Bereiche konzentriert, die man beherrscht. K\u00fcnstliche Intelligenz ist heute hervorragend geeignet, um bestimmte Prozesse zu steuern. Sie kann z. B. die Parameter einer Werkzeugmaschine optimieren oder visuelle Fehler an Werkst\u00fccken erkennen.<\/p>\n\n\n\n<p>Entgegen der landl\u00e4ufigen Meinung ist es nicht ausreichend, \u00fcberall Sensoren zu haben. Die Vollst\u00e4ndigkeit der industriellen Messungen bleibt eine Fata Morgana: Einige entscheidende Variablen, wie die Sauberkeit eines Raumes, werden nicht erfasst. Die KI kann nur von dem lernen, was man ihr zeigt. Und ohne zuverl\u00e4ssige Daten kann die KI weder lernen noch effizient steuern.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein weiterer gro\u00dfer W\u00fcrfel ist die Vielfalt der Referenzen. In einem Betrieb, der Hunderte von Artikeln herstellt, werden so viele KI-Modelle ben\u00f6tigt, wie es Produkte gibt. Die Herausforderung besteht darin, aus einer sehr geringen Datenmenge schnell ein Modell zu erstellen. Heute gibt es nur wenige Bereiche, in denen dies gelingt, mit der bemerkenswerten Ausnahme der maschinellen Bearbeitung, die auf Daten aus CAD und CAM zur\u00fcckgreift. In anderen Bereichen, wie der industriellen Bildverarbeitung oder der vorausschauenden Wartung, sind die Fortschritte zwar real, aber unvollst\u00e4ndig, da man immer noch hundert Teile ben\u00f6tigt, um ein Modell zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Einf\u00fchrung von KI in der Industrie bedeutet also, bereits in der Entwurfsphase an die Skalierung zu denken. Die ersten Ergebnisse k\u00f6nnen zwar bei einigen wenigen Referenzen erfolgreich sein, aber es kann schwierig sein, diese Ergebnisse auf die gesamte Produktion zu \u00fcbertragen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Zeit f\u00fcr Einsicht, nicht f\u00fcr Euphorie<\/h2>\n\n\n\n<p>Die KI hat ein enormes Potenzial. Wenn sie erfolgreich eingesetzt wird, sind die Ergebnisse beeindruckend. Die Herausforderung besteht darin, KI dort zu integrieren, wo sie messbare und operative Auswirkungen hat. Alles testen zu wollen, f\u00fchrt zum Scheitern, da es unm\u00f6glich sein wird, zu skalieren und eine echte Investitionsrendite zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Eine geduldige Revolution<\/h2>\n\n\n\n<p>Industrielle KI ist ein m\u00e4chtiges Werkzeug, das Gr\u00fcndlichkeit, Urteilsverm\u00f6gen und Methoden erfordert. Die Haltung der Unternehmen muss klar sein: Sie m\u00fcssen eine Strategie festlegen. Die Revolution der industriellen KI ist in vollem Gange. Sie wird weder wie ein Science-Fiction-Film aussehen, noch wie ein hektisches Wettr\u00fcsten. Es wird sich um einen geduldigen, pr\u00e4zisen und kontrollierten \u00dcbergang handeln.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Industrie, aber ihr Einsatz erfordert Methoden, zuverl\u00e4ssige Daten und eine klar definierte Strategie, sagt Davy Pillet, CEO von Ellistat, in diesem Gastbeitrag. 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