KI an der Maschine
Industrial AI ist künstliche Intelligenz, die in der Produktion arbeitet: an Maschinen, Anlagen und Prozessen. Sie wertet Sensor-, Maschinen- und Qualitätsdaten aus und greift dort ein, wo Takt, Ausschuss und Stillstand über die Marge entscheiden. Der Unterschied zum Assistenten im Büro liegt nicht im Modell, sondern in den Anforderungen: Echtzeit, Nachvollziehbarkeit und ein Betrieb, der auch ohne Internetverbindung weiterläuft.
Drei Anwendungen tragen den größten Teil der Praxis: vorausschauende Wartung, optische Qualitätsprüfung und die Regelung von Prozessparametern. Keine davon braucht eine neue Fabrik. Sie brauchen saubere Daten aus dem, was ohnehin läuft: Steuerung, MES, ERP, Prüfprotokolle. Genau daran scheitern die meisten Vorhaben, nicht am Modell.
Vom Use Case zur Linie
Wir beginnen bei der Datenlage, nicht beim Modell: Welche Signale liefern Ihre Anlagen heute, wie kommen sie aus der Steuerung heraus, was davon ist verwertbar? Darauf folgt ein Use Case mit messbarem Ziel, also eine Linie, eine Kennzahl, ein Zeitraum. Erst wenn der Pilot diese Kennzahl liefert, wird ausgerollt.
Die Modelle laufen dort, wo die Daten entstehen: auf Edge-Hardware an der Anlage oder auf einem Server in Ihrem Haus. Das hält Latenzen niedrig und Produktionsdaten im Betrieb. Wir arbeiten selbst so, unsere Werkstatt läuft mit einer KI-gestützten Werkzeugverwaltung auf eigenem Stack. Wo die Voraussetzungen dafür noch fehlen, klärt eine KI-Readiness-Analyse zuerst die Grundlagen.
