Es sind inzwischen sieben Jahre vergangen, seit der Gründer des Weltwirtschaftsforums, Klaus Schwab, auf einer Konferenz in Davos den Begriff „Vierte Industrielle Revolution“ (4IR) prägte. Die Debatte über ihr Potenzial, ihr Aussehen und ihren Zeitpunkt hat seither nicht nachgelassen.
In seinem gleichnamigen Buch beschreibt Schwab die 4IR als „eine technologische Revolution, die die Grenzen zwischen der physischen, digitalen und biologischen Sphäre verwischt“.
Da wir immer abhängiger von Technologien wie Künstlicher Intelligenz werden und sie eine immer größere Rolle in unserem Alltag spielt, sehen viele die 4IR nicht länger als Zukunftsthema, sondern als Gegenwart – der nächste Schritt ist, Vertrauen in KI aufzubauen, um die Nutzung zu beschleunigen. Mehr darüber, wie du Entscheidungen mit KI neu denkst, erfährst du in unserem separaten Webinar.
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Der Aufstieg der KI in der Industrie
KI gehört zu den größten Schlagwörtern des 21. Jahrhunderts, angetrieben vor allem in den letzten zehn Jahren. Auch wenn der jüngste Schub für Künstliche Intelligenz relativ neu ist, reichen ihre Ursprünge bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurück.
Der Turing-Test
1950 brachte Alan Turing das Konzept der Künstlichen Intelligenz ins Bewusstsein der Öffentlichkeit. Entsprechend seinen Überlegungen entwickelte er den Turing-Test, um festzustellen, ob Maschinen in einem mit dem Menschen vergleichbaren Maß denken können oder darüber hinaus. In den späten 60er-Jahren blieb der Durchbruch jedoch aus – diese Phase ging als erster „AI Winter“ in die Geschichte ein, ausgelöst durch mangelnde Fördermittel für KI-Forschung und -Entwicklung.
Roboter halten Einzug in die Fertigung
Im Hintergrund wurden dennoch erste KI-Aspekte in die Fertigung integriert, trotz des geringen Fortschritts in dieser Zeit. So wurde 1978 der Montagearm SCARA entwickelt und in der Produktion eingesetzt. Den nächsten Boom der KI-Forschung und -Entwicklung erlebten wir jedoch erst in den 1980ern – Schach spielte dabei eine wichtige Rolle.
Schachmatt für die KI
Garry Kasparov, der damalige Schachweltmeister, dominierte das Spiel. Schach galt als die entscheidende Disziplin: Würde KI hier siegen, hätte sie Turings Kriterium erfüllt, eine Maschine zu bauen, die auf menschlichem Niveau denken kann.
Kasparov glaubte nicht daran, dass KI-Schachprogramme Großmeister übertreffen können. Diese Überzeugung wurde bestätigt, als er 1996 IBMs Deep Blue und zuvor 1989 dessen Vorgänger IBM Deep Thought schlug.
1997 musste Kasparov seine Meinung revidieren, als IBMs Deep Blue ihn im Revanchematch besiegte; dieses Ereignis gilt als das Ende des zweiten „AI Winter“, der 1988 begonnen hatte.
Die Zukunft der KI
Seitdem hat die KI stetige Fortschritte gemacht. Der nächste große Sprung folgte jedoch erst 2012 mit der Deep-Learning-Revolution und kürzlich mit dem Launch von GPT-4.
Jeder dieser Schritte hat das Wachstum der KI geprägt und nach und nach die Fertigungsindustrie beeinflusst. Heute ist es üblich, dass Hersteller KI einsetzen, um ihre Produktion zu optimieren.
KI in der Fertigung: Praxisbeispiele
Wir können KI definieren als „Intelligenz – das Wahrnehmen, Synthese und Ableiten von Informationen –, die von Maschinen gezeigt wird, im Gegensatz zu der von Menschen oder anderen Tieren“.
Ein spezieller Zweig der KI, das Machine Learning, erzielt in der Fertigungsindustrie bahnbrechende Fortschritte – begünstigt durch die großen Datenmengen, auf die die Branche angewiesen ist.
Machine Learning ermöglicht es Maschinen, auf Basis aus Daten gelernter Muster ohne menschliche Eingaben Entscheidungen zu treffen. Während Menschen mit riesigen Datenmengen zu kämpfen haben, ist das für Maschinen vergleichsweise leicht.
Eine Fabrik voller Roboterarbeitender wirkte lange wie reine Science-Fiction, ist heute aber ein reales Einsatzszenario, in dem Hersteller KI nutzen.
Doch KI bringt Herstellern noch viele weitere Vorteile. Hier sind einige davon.
Vorausschauende Wartung
Jede Industrieanlage hat eine begrenzte Lebensdauer. Wird sie nicht rechtzeitig gewartet, drohen hohe Kosten und Ausfallzeiten. Zu frühe Wartung verursacht jedoch ebenfalls Zeit- und Geldverluste. Die Herausforderung besteht also darin, den optimalen Zeitpunkt für Service oder Austausch zu bestimmen. KI-gestützte prädiktive Wartung setzt sich zunehmend durch, um genau dieses Bedürfnis zu adressieren.
Qualitätskontrolle und Inspektion
Fertigprodukte unterliegen in der Regel einer Qualitätskontrolle, damit nur einwandfreie Ware zu den Kundinnen und Kunden gelangt. Traditionell bedeutete das: Menschen führten visuelle Prüfungen zur Fehlersuche durch. Das ist problematisch aus zwei Gründen: 1) Menschen machen Fehler, und 2) Prüfungen dauern oft lange.
Werden visuelle Prüfungen an KI-gestützte Systeme wie Machine-Vision-Kameras übergeben, lässt sich die Fehlererkennung in der Regel schneller und präziser durchführen. Unternehmen können so sicherer sein, dass ihre Produkte die gewünschte Qualität erfüllen, bevor sie an Verbraucherinnen und Verbraucher gehen.
Prozessoptimierung und Automatisierung
Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) erleichtern das Erstellen, Ausrollen und Verwalten von Software-Robotern, die menschliche Interaktionen mit digitalen Systemen und Software nachahmen.
Solche Tools bewältigen wiederkehrende, volumenstarke Abläufe oft genauer als Menschen. Typische RPA-Einsatzfälle sind Systemübergreifende Datenübertragung, Suchen, Berechnungen und Protokollpflege.
Lieferkettenmanagement
Ein gutes Beispiel für KI in der Fertigung ist das Lieferkettenmanagement. Hersteller müssen häufig Millionen von Bestellungen, Einkäufen, Materialien, Zutaten usw. verarbeiten. Die manuelle Abwicklung bindet erhebliche Zeit und Ressourcen – daher setzen immer mehr Unternehmen auf KI, um ihre Lieferketten zu stärken.
Cobots
Kollaborative Roboter, kurz Cobots, übernehmen zunehmend unterstützende Aufgaben an der Seite von Menschen – nicht an ihrer Stelle.
Im Unterschied zu vollautomatisierten Robotern, die für eine einzige, repetitive Aufgabe programmiert sind, können Cobots verschiedene Tätigkeiten erlernen. Häufig werden sie für schweres Heben (z. B. große Autoteile) oder für Arbeiten an Fertigungsstraßen eingesetzt. Ein weiteres Einsatzfeld ist das Lokalisieren und Kommissionieren von Artikeln in großen Lagern.
Ethische Implikationen von KI in der Fertigung
Bei allen positiven Effekten und möglichen Durchbrüchen durch KI in der Fertigung gibt es auch ethische Fragen, die einige Gruppen umtreiben.
Das sind einige ihrer Bedenken.
Arbeitslosigkeit und wachsende Ungleichheit
Das offensichtlichste Thema ist die Bedrohung für die Sicherheit der Menschen. Für manche ist sie existenziell, für andere betrifft sie vor allem den Arbeitsmarkt.
Traditionell führt technologischer Fortschritt zu höherer Nachfrage nach hochqualifizierten Kräften, während der Bedarf an geringer qualifizierten Arbeitskräften sinkt.
Wie jedoch Arvind Krishna, Chairman und CEO von IBM, im Januar 2023 in Davos prognostizierte, könnte die KI-Revolution das Gegenteil bewirken:
„Du solltest dir eher um bürokratische, White-Collar-Jobs Sorgen machen als um körperliche Tätigkeiten. Viele davon werden ersetzt. Die Frage ist also: ‚Welche Jobs schaffen wir als Ersatz?‘“
Arvind Krishna, Chairman and Chief Executive IMB
Mit zunehmender Intelligenz von Maschinen werden sie viele Menschen am Arbeitsplatz ersetzen – wer die Kompetenzen der 4IR nicht mitbringt, läuft Gefahr, abgehängt zu werden.
Cybersecurity-Bedrohungen
Cyberkriminelle entwickeln ständig neue Angriffsmethoden. Das schürt Sorgen rund um KI-Systeme, da sie anfälliger für Cyberangriffe sein können. Das World Economic Forum nennt als zentrale Bedrohungen für den Fertigungssektor:
- Phishing-Angriffe
- Ransomware
- Diebstahl von geistigem Eigentum
- Angriffe auf die Lieferkette
- Angriffe auf das Internet der Dinge (IoT)
Wenn Menschen, Produkte und Anlagen über das IoT enger vernetzt sind, kann bereits ein kleiner Sicherheitsvorfall eine komplette Produktionslinie stören und im schlimmsten Fall ein ganzes Fertigungsunternehmen zum Stillstand bringen.
Bias
Ein Trade-off beim Einsatz von KI zur schnellen Verarbeitung großer Datenmengen ist das Risiko, dass sie bestehende Verzerrungen übernimmt. KI ist nicht per se fair und neutral.
So zeigte etwa ein KI-System, das künftige Straftäter vorhersagen sollte, eine starke Voreingenommenheit gegenüber schwarzen Menschen. Auch die Menschen, die solche Systeme entwickeln, müssen mitgedacht werden: Entwicklerinnen und Entwickler bringen eigene Biases mit ein.
In der Fertigung kann KI-Bias unterschiedliche Probleme verursachen.
Bei der prädiktiven Wartung können etwa auf verzerrten Datensätzen trainierte Modelle Ausfälle falsch prognostizieren – mit ungeplanten Stillständen, höheren Kosten und geringerer Produktivität als Folge.
Auch automatisierte Qualitätskontrollen können verzerrt werden und bestimmte Produkte oder Teile aufgrund fehlerhafter Daten bevorzugen.
Im KI-gestützten Lieferkettenmanagement können Verzerrungen zu unfairer Lieferantenauswahl, ineffizienter Ressourcenverteilung und Fehlprognosen der Marktnachfrage führen. Das beeinträchtigt nicht nur die operative Effizienz, sondern birgt auch Reputationsrisiken und kann zu Problemen bei der Compliance führen.
Fazit
Unbestritten ist KI eine revolutionäre Technologie. Immer mehr Unternehmen setzen sie ein, um Abläufe zu verbessern, bessere Entscheidungen zu treffen und bessere Produkte zu entwickeln.
Je smarter diese Systeme werden, desto stärker werden sich auch Fertigungsprozesse verbessern. Unternehmen, die die KI-Grundlagen beherrschen, werden ihren Wettbewerb klar überholen.
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