Während der Wettbewerbsdruck auf produzierende Unternehmen stetig wächst, suchen Unternehmen nach Möglichkeiten Prozesse zu optimieren, Kostensenkungen zu realisieren und Qualitätssteigerungen zu ermöglichen. Die Digitale Transformation und die damit verbundene KI-Integration sind entscheidend, um diese Herausforderungen zu meistern. Die Umsetzung ist allerdings komplex und erfordert eine systematische Herangehensweise, wie das Projekt Datenfabrik.NRW zeigt.

Im Forschungsprojekt werden maßgeschneiderte KI-Use-Cases entwickelt und implementiert. Ein Fokus liegt auf der Schaffung einer robusten IT-Infrastruktur und der Integration von KI in bestehende Betriebsabläufe. Eine enge Zusammenarbeit mit den Partnern stellt sicher, dass die Lösungen praxisnah und skalierbar sind.

Mit der Veröffentlichung des ersten Whitepapers aus der Reihe Datenfabrik.Insights teilt das Forschungsprojekt Datenfabrik.NRW nun wichtige Ergebnisse und Erkenntisse aus der Umsetzung von 50 Use-Cases in den Leuchtturmfabriken CLAAS und Schmitz Cargobull. Der digitalen Transformation und Integration von KI in der Produktion wird damit wichtiger Input geliefert.

11 Tipps für eine erfolgreiche Implementierung von KI in der Produktion

Die Veröffentlichung des ersten Whitepapers der Datenfabrik.NRW ist der Beginn einer umfassenden Analyse und Dokumentation für KI in der Produktion. Mit dabei sind 11 sogenannte Lessons Learned, die das Projektteam in den vier Dimensionen Projektmanagement, Technik, Mensch und Organisation identifiziert hat. Die Erfahrungen zeigen, wie KI-Projekte im Produktionsumfeld effizient umgesetzt werden können:

• KI ist Projektmanagement: Ein erfolgreiches Projekt erfordert Planung, einen präzisen Zeitplan, die genaue Rollendefinition und klare Ziele.
• Verstehe das Problem: Um ein passendes KI- und Datenproblem zu übersetzen, braucht es das richtige Verständnis für das Geschäftsproblem.
• KI ist kontinuierliche Arbeit: Rahmenbedingungen in Unternehmen unterliegen einem dauerhaften Wandel, das gilt auch für KI-Modelle.
• Fail fast, iterate fast: Ein iteratives Projektmanagement hilft auf dem schnellen Weg zur Smart Factory.
• Unterstützen statt Ersetzen: KI hilft dem Menschen bei der Lösung komplexer Probleme, sie ersetzt ihn nicht.
• Kommuniziere: Es brauchte eine klare Kommunikation unter Einbeziehung von Fachexpert:innen – insbesondere in der Erstellung von KI-Modellen.
• Keep it simple: Oft sind es die einfachen Lösungen, die überzeugen.
• Daten und KI haben Fehler: KI läuft niemals mit hundertprozentiger Genauigkeit, es muss nicht jeder kleinste Fehler behoben werden.
• Behebe Datenprobleme direkt: Wiederkehrende Probleme sollten direkt gelöst werden, um künftige Projekte nicht zu beeinträchtigen.
• Arbeit mit Schnittstellen: Es braucht eine eigene Rolle für die IT-Infrastruktur in der Smart Factory.
• Frühzeitige Rollendefinition: Alle Beteiligten müssen ein klares Verständnis für die Ziele und Probleme haben und um ihre Rolle wissen.

Datenfabrik.Insights ist der Startschuss für eine Reihe von Veröffentlichungen, die noch tiefer in spezifische Aspekte der KI-Implementierung und des Managements von KI-Initiativen eintauchen werden. Die Partner der Datenfabrik.NRW begleiten Unternehmen auf ihrem Weg zur Smart Factory und geben ihnen die Werkzeuge und Kenntnisse an die Hand, damit die Chancen der Künstlichen Intelligenz voll ausgeschöpft werden können.

Zum Projekt Datenfabrik.NRW

Im vom Land Nordrhein-Westfalen im Rahmen der KI.NRW-Initiative geförderten Projekt Datenfabrik.NRW arbeitet das Fraunhofer IEM mit führenden Unternehmen wie CLAAS und Schmitz Cargobull und weiteren Partnern wie den Fraunhofer-Instituten IOSB-INA und IML  an der Entwicklung der datengetriebenen Zukunftsfabrik. Informationen zum Projekt gibt es auf www.datenfabrik-nrw.de.