Künstliche Intelligenz und Edge Computing revolutionieren die industrielle Fertigung. Vom präzisen Robotereinsatz über Echtzeit-Qualitätskontrolle bis hin zur vorausschauenden Wartung – vier Beispiele zeigen, wie moderne Technologien Produktion, Effizienz und Nachhaltigkeit auf ein neues Niveau heben.
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Mit Hilfe von KI und Edge Computing ist eine automatisierte Bestandsüberwachung möglich. Manuelle Eingaben gehören mehr und mehr der Vergangenheit an.
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Jochen Gemeinhardt ist Head of Production & Supply Chain bei NTT DATA DACH.
In der modernen Industrieproduktion nimmt der technologische Fortschritt zunehmend Gestalt an. Intelligente Fertigungsumgebungen, oft als „Smart Factories“ bezeichnet, nutzen digitale Zwillinge, KI-basierte Steuerungssysteme und Edge-Computing, um Produktionsprozesse nicht nur effizienter, sondern auch flexibler und nachhaltiger zu gestalten. Der Wandel weg vom rein mechanisch arbeitenden Roboter hin zu einem lernfähigen, vernetzten System ist in vollem Gange. NTT DATA nennt vier konkrete Anwendungsfelder, in denen diese Transformation bereits sichtbar wird.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in Kombination mit Sensorik und Edge-Computing befähigt Roboter, flexibel und autonom zu agieren. Durch hochauflösende Kameras und KI-gestützte Bildverarbeitung analysieren sie ihre Umgebung in Echtzeit. Besonders Generative AI (GenAI) ermöglicht kreative Lösungsansätze bei Produktionsstörungen oder Materialengpässen.
Die Einbindung ins Industrial Metaverse verknüpft physische und digitale Produktionswelten noch enger. Digitale Zwillinge bilden reale Produktionsumgebungen virtuell ab und erlauben Simulationen und Überwachung ohne Produktionsunterbrechung. Entscheidungen lassen sich dadurch auf einer fundierten Datenbasis treffen.
Die technologische Grundlage dafür liefert Edge-Computing, das die nötige Rechenleistung direkt vor Ort bereitstellt. Dank 5G können große Datenmengen mit minimaler Latenz übertragen werden – essenziell für Echtzeitanalysen und schnelle Reaktionsfähigkeit.
Qualitätskontrolle profitiert in hohem Maße von der Kombination aus KI, Edge-Computing und dem Industrial Internet of Things (IIoT). Sensoren an Fertigungslinien liefern kontinuierlich Daten, die lokal verarbeitet und analysiert werden. Mithilfe von KI lassen sich Fehler wie falsch montierte Teile, Kratzer oder Farbabweichungen sofort erkennen.
GenAI geht noch einen Schritt weiter: Sie ermöglicht es Robotern, selbstständig auf unbekannte oder unregelmäßige Objekte zu reagieren. Die Systeme identifizieren beispielsweise neue Bauteile mithilfe externer Datenquellen und entwickeln eigenständig Handlungsstrategien, um Schäden oder Produktionsstopps zu vermeiden.
Die präventive Wartung von Maschinen wird durch kontinuierliche Sensorüberwachung transformiert. Betriebsdaten wie Temperatur, Vibration oder Druck werden in Echtzeit analysiert, um Anomalien frühzeitig zu erkennen. Dies erlaubt eine genauere Zustandsbewertung und reduziert ungeplante Ausfälle.
Mit Unterstützung von GenAI lassen sich darüber hinaus nicht nur Wartungsbedarfe erkennen, sondern auch Optimierungsvorschläge für Maschinenparameter generieren. So kann etwa der Verschleiß minimiert und die Lebensdauer technischer Komponenten verlängert werden. Bei drohenden Ausfällen schlägt das System in Echtzeit alternative Reparaturstrategien vor.
Auch das Bestandsmanagement profitiert vom Zusammenspiel der Technologien. Sensoren erfassen laufend den Materialbestand, wodurch Lagerbestände automatisch angepasst werden. Dies senkt Lagerkosten und reduziert Kapitalbindung.
In Kombination mit der Qualitätskontrolle und der vorausschauenden Wartung lassen sich Produktionsabläufe noch besser aufeinander abstimmen. Dadurch werden Verzögerungen vermieden und Energieeffizienz gesteigert. Eine optimierte Lagerlogistik minimiert unnötige Bewegungen, senkt den Energieverbrauch und reduziert CO₂-Emissionen – ein klarer Beitrag zu Nachhaltigkeit und Kostenkontrolle.
„Industrieroboter werden durch Kombination von KI, Generative AI und Edge-Computing zu autonomen, flexiblen Systemen und leiten eine neue Ära der Produktionsoptimierung ein. Mit Integration in das Industrial Metaverse und unterstützt durch digitale Zwillinge können Unternehmen umfangreiche Simulationen durchführen, die zuverlässige Vorhersagen und Prozessanpassungen erlauben – ohne Unterbrechung der realen Produktion“, erklärt Jochen Gemeinhardt, Head of Production & Supply Chain bei NTT DATA DACH.
Seine Schlussfolgerung: „Diese Technologien ermöglichen nicht nur eine dynamische Optimierung von Produktionsparametern und die Reduktion des Energieverbrauchs, sondern führen auch zu einem Paradigmenwechsel im operativen Betrieb und Geschäftsmodell.“
