Intelligente Produktionswelten.

In Zeiten von Fachkräftemangel, steigendem Effizienzdruck und globalen Lieferkettenrisiken rückt der Shopfloor als Herzstück der Wertschöpfungskette zunehmend in den Fokus. Unternehmen suchen nach Wegen, Operational Excellence neu zu denken. Zwei Entwicklungen zeigen besondere Wirkung: die Digitalisierung industrieller Prozesse und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Besonders spannend wird es dort, wo moderne Sprachmodelle (LLMs und SLMs) zum Einsatz kommen und die Informationsverarbeitung sowie Entscheidungsfindung auf dem Shopfloor revolutionieren.

1. Digitalisierung als Basis für intelligente Produktionssysteme.

Digitalisierung ist der Enabler, um Prozesse messbar, steuerbar und automatisierbar zu machen.
Vier Bereiche sind dabei besonders relevant:

• IoT & Sensorik: Vernetzte Maschinen liefern Echtzeitdaten zu Auslastung, Qualität und Wartungszustand.
• Cloud-Technologien: Plattformen wie Microsoft Azure oder AWS schaffen flexible, skalierbare IT-Strukturen für Produktionsdaten.
• Automatisierung von Workflows: ERP- und MES-Systeme (z. B. SAP S/4 HANA sowie SAP ME) automatisieren Planungs- und Steuerungsprozesse entlang der gesamten Fertigung.
• Business Intelligence: Tools wie Power BI oder Tableau analysieren Produktionsdaten und unterstützen datenbasierte Entscheidungen.

Diese Technologien und die Digitalisierung legen das Fundament, auf dem künstliche Intelligenz aufsetzt, welche die Abläufe verbessern kann.

2. KI im Shopfloor-Umfeld: Vom Reagieren zum Vorhersehen.

KI-gestützte Systeme können Daten nicht nur verarbeiten, sondern Muster erkennen, Prognosen erstellen und Handlungen vorschlagen.
Im Shopfloor-Kontext ergeben sich daraus vier Hauptanwendungsfelder:

• IoT & Sensorik: Qualitätskontrolle mit KI: Bildverarbeitung (z. B. Cognex VisionPro) erkennt Fehler früher und genauer als menschliche Prüfer.
• Prädiktive Analysen: IBM Watson Studio oder Azure Machine Learning prognostizieren Ausfälle oder Nachfrageschwankungen.
• Prozessautomatisierung mit RPA & KI: Tools wie UiPath kombinieren regelbasierte Automatisierung mit lernfähiger Intelligenz,   z.B. in der Instandhaltung.
• Entscheidungsunterstützung: KI-Modelle generieren Empfehlungen aus Produktionsdaten, aufbereitet für Meister und Werkleiter.

3. Die Rolle von LLMs und SLMs: Sprachmodelle als Brücke zwischen Mensch und Maschine.

Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Open-Source-Pendants wie LLaMA 2, Mistral 7B oder Phi-2 bringen neue Möglichkeiten in die Werkhalle:

• Werkerassistenz in Echtzeit: Sprachmodelle beantworten Bedienfragen direkt an der Maschine („Was bedeutet Fehlercode E129?“).
• Schichtbericht-Zusammenfassungen: LLMs analysieren Maschinenlogs und erstellen verständliche Berichte für die nächste Schicht.
• Einsatz von SLMs am Edge: Ressourcenschonende Sprachmodelle ermöglichen Offline-Anwendungen direkt am Shopfloor mit kurzen Antwortzeiten und hohem Datenschutz.
• Qualitätsdokumentation: Sprachgesteuerte Eingabe für Q-Protokolle reduziert manuellen Aufwand.
• Onboarding & Schulung: Neue Mitarbeiter erhalten kontextbasierte Hilfestellung ohne ständige Betreuung.

Gerade Small Language Models (SLMs) eignen sich für den Edge-Einsatz: Beim Edge-Computing werden KI-Modelle direkt vor Ort, also z. B. auf PCs an Maschinen oder auf lokalen Servern im Werk, betrieben. Dadurch entfallen Verzögerungen durch Datenübertragungen in die Cloud, was eine schnellere Reaktionszeit ermöglicht. Zudem bleiben sensible Produktionsdaten innerhalb der Fabrik – ein wichtiger Vorteil hinsichtlich Datenschutz und IT-Sicherheit. SLMs benötigen wenig Rechenleistung, können offline betrieben werden und sind damit ideal für datenschutzfreundliche und robuste Anwendungen direkt am Ort des Geschehens. In Kombination mit bestehenden OpEx-Initiativen erhöhen sie Effizienz, Standardisierung und Reaktionsgeschwindigkeit.

4. Erfolgsfaktoren für den effektiven Einsatz von KI und Sprachmodellen im Shopfloor.

• Digitaler Reifegrad: Der Einsatz von KI-Systemen setzt eine hohe digitale Reife voraus – erst wenn Prozesse, Datenflüsse und IT-Strukturen digitalisiert und integriert sind, kann KI ihr volles Potenzial entfalten.
• Technische Voraussetzungen: Lokale Server oder Edge-Geräte mit GPU-Unterstützung.
• Datenqualität: Gute Ergebnisse erfordern strukturierte, kontextbezogene Daten.
• Change Management: Mitarbeiter müssen geschult und eingebunden werden.
• Sicherheit & Governance: Datenschutz, Zugriffskontrollen und IT-Compliance müssen gewährleistet sein.

Unser Fazit.

Die Kombination aus Digitalisierung, KI und modernen Sprachmodellen bietet große Chancen für mehr Transparenz, Effizienz und Qualität am Shopfloor. LLMs und SLMs schlagen dabei die Brücke zwischen komplexer Technik und intuitiver Nutzung – und machen Intelligenz dort verfügbar, wo sie am meisten gebraucht wird: direkt in der Produktion.

 
Ein besonders gutes Beispiel hierfür liefert das Whitepaper „Smart Scheduling“ der Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg. Es zeigt, wie durch Digitalisierung und KI Produktionsplanung dynamischer, flexibler und robuster wird. Planungssysteme reagieren adaptiv auf Störungen und optimieren Abläufe kontinuierlich – ein Paradebeispiel für Operational Excellence durch datengetriebene Intelligenz.

Ein Artikel von Carl Rupp, Berater.

LISCHKE CONSULTING GmbH

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