Industrielle KI: So gelingt die erfolgreiche Nutzung

Industrielle KI

04.07.2025
Florian Deuring

Industrielle KI gewinnt zunehmend an Bedeutung. Das enorme Potenzial haben viele Unternehmen bereits erkannt. Doch fehlt es vielerorts an der Expertise, um die Technologie zielführend und gewinnbringend einzuführen. Wie lassen sich Hürden aus dem Weg räumen und KI-Projekte erfolgreich umsetzen?

Industrielle KI kann Qualitätssicherung und Produktivität erheblich verbessern

In der industriellen Produktion stehen Qualitätssicherung und Produktivität an oberster Stelle. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Prozesse effizient gestalten und gleichzeitig hohe Verfügbarkeiten sicherstellen. Realisierbar ist dies einerseits durch organisatorische Maßnahmen, andererseits durch den Einsatz moderner Technologie. Besonders vielversprechend ist in diesem Kontext die Einführung von Industrial AI. Unter anderem kann sie die Prozesssteuerung optimieren, Fehler in der Fertigung reduzieren, Qualitätskontrollen automatisieren und künftig auch die Sicherheit und gleichzeitig die Produktivität in der Produktion und in der Logistik zu erhöhen.

Fehlende KI-Expertise als Hemmschuh

Trotz der enormen Potenziale industrieller KI-Lösungen haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, die Technologien zu implementieren. Der Hauptgrund: Es fehlt an interner Expertise. KI-Projekte erfordern fundiertes Wissen über Algorithmen, Datenverarbeitung und maschinelles Lernen – Kompetenzen, die in klassischen Industriebetrieben naturgemäß nicht vorhanden sind. Die Rekrutierung entsprechender Fachkräfte gestaltet sich schwierig und kostspielig.

Zudem stehen viele Betriebe vor der Herausforderung, bestehende Systeme mit neuen, KI-basierten Technologien zu kombinieren, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen. Der entsprechende Übergang gilt als komplex und zeitaufwendig, was die Umsetzungsbereitschaft hemmt.

Ein weiteres Hindernis stellen gewachsene Prozesse und Systemlandschaften dar. Viele Unternehmen setzen seit Jahren oder gar Jahrzehnten auf etablierte Technologien und Abläufe. Oft sind Veränderungen in solchen Szenarien nur schwer durch- und umzusetzen.

Industrielle KI einführen: So lassen sich die Hürden überwinden

Um die zuvor genannten Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Unternehmen ein durchdachtes Konzept, das vor allem folgende Bausteine aufweisen sollte:

benutzerfreundliche KI-Plattformen: Systeme, die das Trainieren von Modellen direkt auf Geräten ermöglichen, erleichtern die Anwendung im industriellen Kontext.

skalierbare Lösungen: Modulare Software und Hardware, die an die Größe des Unternehmens angepasst werden können, fördern die Flexibilität.

Sensorik-Spezialist unterstützt Betriebe bei der Umsetzung

Ein Unternehmen, das Lösungen mit diesen Eigenschaften anbietet, ist SICK. Als Weltmarktführer für Sensortechnologie und Experte für Automatisierungslösungen verfügt SICK über jahrzehntelange Erfahrung. Der CTO von SICK, Niels Syassen, bringt den Mehrwert wie folgt auf den Punkt: "Industrielle KI von SICK ist der Schlüssel zur sicheren und effizienten Produktion der Zukunft. Wir kombinieren intelligente Sensorik mit KI, um Unternehmen eine nahtlose und leistungsstarke Lösung zu bieten."

Robuste industrielle KI für anspruchsvolle Anwendungen

Die Lösungen von SICK sind auf den industriellen Einsatz optimiert. Ihre robusten Sensoren und intelligenten Automatisierungssysteme verbessern Produktivität und Effizienz. Besonders hervorzuheben ist die Möglichkeit, KI-Modelle direkt auf den Geräten zu trainieren, ohne dass eine aufwendige Integration in bestehende Systeme notwendig ist.

SICK fokussiert sich auf zwei Kernbereiche der industriellen KI:

1. Qualitätskontrolle: KI-gestützte Bildverarbeitung zur frühzeitigen Erkennung von Fehlern und zur Reduzierung von Ausschuss

2. Automatisierung von Prozessen: Echtzeit-Überwachung und -Steuerung industrieller Abläufe mithilfe intelligenter Sensoren

"Mit unseren industriellen KI-Lösungen ermöglichen wir es Unternehmen, ihre Logistik- und Fertigungsprozesse zu optimieren und Kosten zu senken", fasst Niels Syassen das Leistungsangebot zusammen.

Beispiel aus der Praxis: Qualitätskontrolle mit maschineller Bildverarbeitung

Ein konkretes Beispiel ist der Einsatz des KI-gestützten Inspector83x von SICK in der Qualitätskontrolle. Dieser Vision-Sensor kann mithilfe von Edge-Learning-Technologie unterschiedliche Produktmuster erkennen. Bei Änderungen im Design oder der Verpackung erlernt der Sensor selbstständig neue Parameter. Das reduziert nicht nur den Aufwand bei Produktänderungen, sondern vermeidet auch Produktionsfehler.

Ein erfolgreicher Anwendungsfall ist die Erkennung von Verunreinigungen in Speiseeisbehältern. Der Inspector83x erkennt in diesem Use Case zuverlässig Fremdkörper, bevor Eis in ein Behältnis abgefüllt wird. Dadurch sinkt das Risiko von Produktrückrufen erheblich.

Einsatz in Sicherheitsanwendungen wird an Bedeutung gewinnen

Die industrielle Anwendung von KI bringt eine weitere Herausforderung mit sich: die Diskrepanz zwischen den technischen Möglichkeiten und den geltenden Sicherheitsstandards. Zwar ist KI in der Lage, präzise Vorhersagen zu treffen und Fehler frühzeitig zu erkennen. Dennoch müssen die Systeme selbstverständlich strengen Sicherheitsvorgaben entsprechen. Unternehmen stehen somit zusätzlich vor der Aufgabe, technische Innovationen mit gesetzlichen Sicherheitsvorschriften in Einklang zu bringen. SICK geht davon aus, dass dieses Thema künftig noch stärker an Relevanz gewinnen wird. Der Anbieter arbeitet daher schon heute an Konzepten für dynamische Sicherheitslösungen, die KI und Safety-Standards kombinieren, um verlässliche Sicherheitsmaßnahmen bei gleichzeitiger Erhöhung der Produktivität zu gewährleisten.