KI in der Produktion – Für mehr Produktivität und Effizenz
Was sind die Vorteile und die Beispiele für den Einsatz von generativer KI in der Produktion?
Um die Effizienz- und Produktivitätsvorteile von KI in der Produktion oder Fertigung für sich zu nutzen, ist es wichtig, sich mit den möglichen Einsatzgebieten auseinanderzusetzen.
Welche Vorteile bietet KI in der Produktion?
Höhere Effizienz in der Erstellung von Proudkten und Leistungen
Der Einsatz von KI in Produktion und Fertigung kann Prozesse optimieren. Künstliche Intelligenz hilft, Daten zu analysieren und beispielsweise Fehlerquoten zu reduzieren, etwa im Qualitätsmanagement oder in der Supply Chain. Dies kann zu deutlichen Effizienz- und Kostenvorteilen führen.
Höhere Produktivität und zusätzliche Kapazitäten bei Mitarbeitenden
Künstliche Intelligenz ist in der Lage, die Mitarbeitenden in der Produktion zu entlasten, indem sie sie in ihrer täglichen Arbeit unterstützt und ihnen repetitive Aufgaben abnimmt. Auf diese Weise können zusätzliche Ressourcen freigesetzt werden, die zum Gesamtoutput beitragen.
Höhere Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsstärke
Durch die Nutzung von KI in der Produktion und die entstehenden Effizienzvorteile können z. B. Durchlaufzeiten und damit Lieferzeiten verkürzt werden. Auch die Anpassung an Kunden-anforderungen kann flexibler abgebildet werden. Beides steigert die Kundenzufriedenheit und kann zu einem Wettbewerbsvorteil ausgebaut werden.
Was sind klassische Herausforderungen in der Produktion?
Ansteigender Fachkräftemangel
Das fehlen von qualifizierten Mitarbeitenden erschwert es, mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten und limitiert die Fähigkeit, innovative Lösungen zu entwickeln und einzuführen.
Steigende Kunden- und Marktanforderungen
Steigende Ansprüche, wie z. B. höhere Qualitätsstandards, kürzere Lieferzeiten oder Personalisierung, erhöhen den Druck auf die eigenen Geschäftsmodelle und Prozessketten.
Wachsender Kostendruck
Die steigenden Kosten für Produktion, Rohstoffe und Energie haben einen negativen Effekt auf die Gewinnmargen. Das erfordert ein verbessertes Kostenmanagement und eine höhere Gesamteffizienz.
Verlust von Wissen durch Mitarbeiterfluktuation
Wenn erfahrene Personen das Unternehmen verlassen, können große Wissenslücken entstehen, da wertvolle Erfahrungswerte und Kenntnisse ebenfalls das Unternehmen verlassen und nicht erfasst werden.
Ansteigender Fachkräftemangel
Das fehlen von qualifizierten Mitarbeitenden erschwert es, mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten und limitiert die Fähigkeit, innovative Lösungen zu entwickeln und einzuführen.
Steigende Kunden- und Marktanforderungen
Steigende Ansprüche, wie z. B. höhere Qualitätsstandards, kürzere Lieferzeiten oder Personalisierung, erhöhen den Druck auf die eigenen Geschäftsmodelle und Prozessketten.
Wachsender Kostendruck
Die steigenden Kosten für Produktion, Rohstoffe und Energie haben einen negativen Effekt auf die Gewinnmargen. Das erfordert ein verbessertes Kostenmanagement und eine höhere Gesamteffizienz.
Verlust von Wissen durch Mitarbeiterfluktuation
Wenn erfahrene Personen das Unternehmen verlassen, können große Wissenslücken entstehen, da wertvolle Erfahrungswerte und Kenntnisse ebenfalls das Unternehmen verlassen und nicht erfasst werden.
Was sind mögliche Beispiele für KI in der Produktion?
Verbesserte Datenanalysen
Unternehmen profitieren von schnellen Analysen, die fundierte Entscheidungen ermöglichen. Durch den Einsatz von KI in der Produktion können komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Mengen unstrukturierter Daten einfacher erkannt und operationalisiert werden.
Automatisierung von Prozessen
Der Einsatz von KI in der Produktion ermöglicht eine Effizienzsteigerung in Prozessen, indem Routineaufgaben automatisiert und so Ressourcen optimal genutzt werden. Das führt zu einer schnelleren Abwicklung und zu präziseren Abläufen.
Qualitätsmanagement und Fehlererkennung
Durch die Echtzeit-Fehlererkennung mittels Bildanalyse können Unternehmen sofort auf Abweichungen reagieren. KI-Systeme generieren detaillierte Berichte und Verbesserungsvorschläge, die zu präziseren Analysen, verbesserter Produktqualität führen. KI in der Produktion macht das Qualitäts-management so zu einer proaktiven Disziplin.
Optimierte Schicht- und Ressourcenplanung
Durch die dynamische Erstellung von Arbeits-plänen kann KI die Schichtplanung in der Produktion optimieren. Sie berücksichtigt Faktoren wie die Auslastung und Verfügbarkeiten und nutzt gleichzeitig weitere Daten, um Bedarfsprognosen besser abzubilden. Dies ermöglicht eine proaktive Anpassung an saisonale Schwankungen. Unternehmen profitieren dabei von einer höheren Produktivität und einer optimierten Ressourcennutzung.
Energiemanagement und Nachhaltigkeit
Automatische Übersetzungssysteme vereinfachen die Bearbeitung von internationale Kundenanfragen und verbessern die globale Erreichbarkeit. Generative KI sorgt dabei für konsistente und hochwertige Übersetzungen, die Miss-verständnisse minimieren und so Bearbeitungszeiten deutlich verringern.
Optimiertes Supply Chain Management
Künstliche Intelligenz kann in der Produktion helfen die Lagerhaltung zu optimieren und Lieferengpässe reduzieren (z. B. durch eine ganzheitliche Datenanalyse). Gleichzeitig kann sie auch dabei helfen die Produktionsplanung automatisch an Veränderungen anzupassen. Das unterstützt das Ziel einer flexiblen und effizienteren Lieferkette.
Wir unterstützen euch ganzheitlich beim Einsatz von KI in der Produktion
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Marc Weßling
Startup Koordinator Westfalen AG
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Gerne besprechen wir in einem unverbindlichen Erstgespräch, wie KI für euch einen Mehrwert in der Produktion oder Fertigung schaffen kann. Dazu zählt z. B. die technische Umsetzung eines konkreten Use Cases oder eine generelle Vorgehensweise bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz.
