Den Einsatz von KI in der Fertigungsbranche beschleunigen – neue Studie gibt Aufschluss

Das Versprechen, KI könne die Fertigungsindustrie transformieren, ist nicht neu. Experimente in dieser Richtung haben bisher jedoch keinen weitreichenden geschäftlichen Nutzen gebracht. Laut Gartner haben nur 21 % der Unternehmen in der Fertigungsindustrie aktive KI-Initiativen vorzuweisen. Hersteller verharren demzufolge auch weiterhin in der Pilotprojekt-Phase.

Jüngste Studien von Google Cloud zeigen jedoch, dass die COVID-19-Pandemie bei Fertigungsunternehmen zu einer signifikanten Zunahme bei der Nutzung von KI und anderen digitalen Wegbereitern geführt hat. Unserer Umfrage zufolge – bei der über 1.000 Führungskräfte aus dem Fertigungsbereich in sieben Ländern befragt wurden – haben sich 76 % aufgrund der Pandemie digitalen Wegbereitern und disruptiven Technologien wie Data Analytics, der Cloud und künstlicher Intelligenz (KI) zugewandt. 66 % aller Fertigungsunternehmen, die KI im Tagesgeschäft nutzen, gaben ferner an, dass ihr Vertrauen in diese Technologie steigt.

Am häufigsten kommt KI in der Automobilindustrie/OEMs (76 %), bei Automobilzulieferern (68 %) und in der Schwermaschinenbranche (67 %) zum Einsatz.

Bryan Goodman, Director of Artificial Intelligence and Cloud bei Ford Global Data & Insight and Analytics, erklärt: „Unsere Geschäftsbeziehung mit Google wird uns dabei helfen, KI im gesamten Unternehmensprozess verfügbar zu machen. Das umfasst die Abläufe in der Fertigung über die Fahrzeuge selbst bis hin zu den Autohändlern. Bisher konnten wir die Zahl der KI- und ML-Projekte bei Ford an einer Hand abzählen. Mittlerweile sind diese ein fester Bestandteil und nicht mehr wegzudenken. Dazu gehört ein KI-System, das mit Daten gespeist wird und den ‚Motor‘ des digitalen Netzwerks antreibt.“

Von der Ausnahme zur Regel

Weshalb entscheiden sich Fertigungsunternehmen gerade jetzt verstärkt für KI? Unsere Studie zeigt, dass Unternehmen, bei denen KI im Tagesgeschäft zum Einsatz kommt, ihre geschäftliche Kontinuität gewährleisten (38 %), ihren Mitarbeiter*innen zu mehr Effizienz verhelfen (38 %) oder diese generell bei ihren Aufgaben unterstützen wollen (34 %). KI/ML-Technologien können Mitarbeiter*innen in der Fertigung unterstützen, indem sie in Echtzeit präskriptive Analysen wie Handelsempfehlungen und Schulungen bereitstellen, auf Sicherheitsrisiken hinweisen oder mögliche Fehler am Montageband aufdecken.

Im Hinblick auf spezifische Anwendungsfälle identifizierte die Studie zwei Hauptbereiche, in denen KI zum Einsatz kommt: Qualitätssicherung und Lieferkettenoptimierung. 39 % aller befragten Fertigungsunternehmen, die auf KI im Tagesgeschäft setzen, nutzen es zur Qualitätskontrolle und 35 % für Qualitätschecks der Produkte und/oder Produktionslinien. Bei Google Cloud sprechen wir mit Fertigungsunternehmen häufig über den Nutzen von KI bei der visuellen Prüfung eines fertigen Produkts. Vision AI erlaubt es Fertigungsmitarbeiter*innen, weniger Zeit auf wiederholte Produktprüfungen zu verwenden und sich stattdessen auf komplexere Aufgaben wie beispielsweise die Ursachenanalyse zu konzentrieren.

In der Kategorie Supply-Chain-Optimierung gaben Hersteller an, dass sie KI hauptsächlich für folgende Aufgabenbereiche nutzen: Supply-Chain-Management (36 %), Risikomanagement (36 %) und Bestandsverwaltung (34 %).

Wir sehen bei unserer Arbeit jeden Tag viele Fertigungsunternehmen, die ihre Lieferketten und Betriebsmodelle überdenken, um der durch die Pandemie verursachten zusätzlichen Volatilität zu begegnen und dem Wunsch der Kunden nach immer stärker personalisierten Produkten Rechnung zu tragen. Weitere Einblicke in das Thema Deglobalisierung erhalten Sie im dritten Teil unserer Themenreihe für die Fertigungsindustrie.

Unterschiedliche Nutzung von KI, je nach Region

In welchem Umfang KI genutzt wird, hängt unserer Studie zufolge auch stark vom jeweiligen Land ab. Während in Italien und Deutschland ganze 80 % beziehungsweise 79 % aller Fertigungsunternehmen KI im Tagesgeschäft nutzen, ist der Anteil in den USA, (64 %), Japan (50 %) und Korea (39 %) deutlich niedriger.

Eine naheliegende Erklärung dafür wäre eine „Talentlücke“ im Bereich KI. Nur ein Viertel der befragten Fertigungsunternehmen (23 %) glaubt jedoch, dass ein Mangel an Expertise die Ursache für die eingeschränkte Nutzung ist. Auch die damit verbundenen Kosten scheinen kein Hindernis darzustellen (21 % der Befragten). Unseren Beobachtungen zufolge scheint es eher an einer geeigneten Technologie-Plattform und geeigneten Tools zur Verwaltung einer leistungsfähigen KI-Pipeline zu fehlen. Deshalb haben wir und auch andere Anbieter der Branche unseren Fokus nun verstärkt auf diesen Aspekt gerichtet, da wir fest davon überzeugt sind, dass die Cloud der Fertigungsbranche zu einem Richtungswechsel verhelfen könnte.

Ein Blick in die Zukunft: Anbruch eines goldenen Zeitalters für KI in der Fertigung

Der Schlüssel für eine weitreichende Akzeptanz von KI liegt in ihrer einfachen Bereitstellung und Bedienung. Je mehr KI auch in der Fertigungsbranche zur Lösung konkreter Probleme eingesetzt wird, desto mehr Unternehmen werden von der Pilotprojekt-Phase in das „goldene Zeitalter der KI“ übergehen. Innovation ist in der Fertigungsindustrie kein Fremdwort. Der weite Weg, den die Branche seit den Tagen der Massenfertigung, über Lean Manufacturing, Six Sigma und - erst jüngst - Enterprise Resource Planning (ERP), zurückgelegt hat, ist dafür der beste Beweis. Mit KI wird die Branche noch einmal innovativer werden.

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_{Forschungsmethodik}

_{Die Umfrage wurde online im Zeitraum vom 15. Oktober bis zum 4. November 2020 von The Harris Poll im Auftrag von Google Cloud durchgeführt. Befragt wurden 1.154 Führungskräfte der oberen Führungsebene in Frankreich (n=150), Deutschland (n=200), Italien (n=154), Japan (n=150), Südkorea (n=150), Großbritannien (n=150) und den USA (n=200), die Vollzeit in einem Unternehmen der Fertigungsbranche mit mehr als 500 Mitarbeiter*innen beschäftigt sind. Die Daten jedes Landes wurden nach der Anzahl der Mitarbeiter*innen gewichtet, um sie in Einklang mit der tatsächlichen Unternehmensgröße zu bringen. Es wurde eine globale Nachgewichtung durchgeführt, um bei jedem Land im globalen Vergleich die gleiche Gewichtung zu gewährleisten.}