Im Rahmen des Sparetech Summit 2024 tauschten sich führende Experten über den aktuellen Stand und das zukünftige Potenzial von KI in der Industrie und Instandhaltung aus. Die Podiumsdiskussion bot Einblicke von:
- Dr. Thomas Heller (Smart Maintenance Community Geschäftsführer | Fraunhofer IML)
- Bernd Zenk (Senior Spezialist & Teamkoordinator Global Maintenance | Schaeffler)
- Stefan Heinkel (Projektingenieur CU Maintenance Global | ElringKlinger)
- Manuel Lehmann (Gruppenleiter Fertigungsplanung | Bosch)
- Lukas Biedermann (Moderator | SPARETECH)
Die Experten diskutieren die Chancen und Herausforderungen bei der Integration von KI in Instandhaltungsprozesse. Sie betonten die wesentliche Rolle gepflegter Daten, die anfänglichen Hürden bei der Einführung von KI in Unternehmen und die strategischen Schritte, die für eine erfolgreiche Umsetzung erforderlich sind.
Im Folgenden das Wichtigste in Kürze.
Wo stehen die Industrie und die Instandhaltung heute, wenn es um KI geht?
Die Welt dreht sich immer schneller und mit dieser Beschleunigung kommt die dringende Notwendigkeit für Unternehmen, schnell zu reagieren. Maschinen müssen nach einem Ausfall schnell wieder betriebsbereit sein und die Implementierung von KI-Technologien bietet vielversprechende Lösungen, um diese Anforderungen zu erfüllen. KI wird für Aufgaben wie Klassifizierung, Aufspüren von Anomalien und Bewertung der Kritikalität eingesetzt, die für die Aufrechterhaltung eines reibungslosen industriellen Betriebs unerlässlich sind.
Derzeit variiert die Anwendung von KI in der Instandhaltung erheblich zwischen den Unternehmen. Diejenigen, die über gut etablierte Wartungsprozesse und ein effizientes Ersatzteilmanagement verfügen, betrachten KI als den nächsten logischen Schritt auf ihrem Weg zur digitalen Transformation. Diese vorausschauenden Unternehmen investieren bereits in digitale Lösungen, und KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um ihre Fähigkeiten weiter zu verbessern.
Woran hakt es praktisch?
Ein kritischer Punkt, der die effektive Implementierung von KI in der Instandhaltung behindert, ist der Zustand der Ersatzteildaten. Saubere und gut strukturierte Ausgangsdaten von Ersatzteilen bieten eine optimale Grundlage für weitere Digitalisierungsbemühungen. Diese Datentransparenz ist entscheidend für die Durchführung wertvoller Analysen und Auswertungen und unabdingbar für die Nutzung von KI-Technologien.
Mehrere Herausforderungen erschweren die Einführung der KI-Technologie:
- Anfangsaufwand: Der Prozess der Digitalisierung von Ersatzteilen, insbesondere bei neuen Systemen, erfordert einen erheblichen initialen Aufwand.
- Datenschutz und Urheberrechte: Die Verwaltung von Daten und die Sicherung der erforderlichen Rechte für KI-Trainingsdaten stellen eine weitere Komplexitätsebene dar.
- Mangel an internem Know-how und Ressourcen: Nicht alle Unternehmen verfügen über spezielle Teams und Experten, die sich auf den Einsatz und die Entwicklung von KI konzentrieren können oder die KI-Tools für ihre spezifischen Anforderungen trainieren können.
Was müsste jetzt als nächstes passieren?
Es gibt zwar Herausforderungen, aber auch Chancen für Wachstum und Innovation im Bereich der KI für die Instandhaltung. Um sicherzustellen, dass KI-Entwicklungen effektiv in das Tagesgeschäft integriert werden, ist ein strategischer Ansatz erforderlich, insbesondere auf Managementebene. Zu den wichtigsten Schritten gehören:
- Offenheit für neue Ideen entwickeln: Die Pflege einer Kultur, die Innovationen und neue technologische Lösungen begrüßt, ist von entscheidender Bedeutung.
- Klein anfangen: Anstatt zu versuchen, ganze Systeme auf einmal zu überholen, sollten Sie KI-Projekte mit kleinen Budgets und überschaubaren Teilprojekten starten. Dies ermöglicht das Testen, Lernen und schrittweise Verbessern.
- Klare Kommunikation: Es ist wichtig, die Bedeutung und den Wert von Wartung und effizienten Prozessen klar zu kommunizieren. Dies trägt dazu bei, die Unterstützung und das Verständnis aller beteiligten Akteure zu gewinnen.