Der Aufstieg der KI-nativen Fabrik: wie physische KI die Fertigung transformiert

Die Fertigungsbranche wandelt sich von isolierten Smart-Factory-Projekten hin zu KI-nativen Betriebsabläufen, bei denen digitale Intelligenz direkt mit Robotern, Sensoren, Produktionslinien und digitalen Zwillingen interagiert. Mit zunehmendem Reifegrad der physischen KI nutzen Fertigungsunternehmen Echtzeitdaten und eine skalierbare Infrastruktur, um die Effizienz, Ausfallsicherheit und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Wichtigste Erkenntnisse 

• KI-native Fabriken integrieren Intelligenz in ihre Betriebsabläufe und vollziehen damit den Übergang von isolierten Automatisierungssystemen zu vernetzten Systemen, die auf Echtzeitdaten reagieren können.
• Physische KI verbindet KI direkt mit Maschinen und ermöglicht so schnellere Feedbackschleifen und eine Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Herkömmliche Anwendungsfälle wie Wartung und Qualitätssicherung entwickeln sich zu anpassbaren, kontinuierlich optimierenden Systemen weiter.
• Die Infrastruktur, einschließlich Edge-Computing und GPU-beschleunigte Systeme, ist entscheidend, um KI von Pilotprojekten in die Produktion zu skalieren.
• KI unterstützt Mitarbeiter, indem sie Entscheidungsfindung und Effizienz verbessert – sie ersetzt sie nicht.

Die Fertigungsbranche entwickelt sich von isolierten Smart-Factory-Initiativen hin zu vernetzten, KI-gestützten Betriebsabläufen. Jahrelang konzentrierten sich Unternehmen darauf, die Transparenz in der Produktion zu verbessern. Heute tendieren Fertigungsunternehmen zu einem stärker integrierten Modell, das als „KI-native Fabrik“ bezeichnet wird.

Bei diesem Modell ist KI in die täglichen Betriebsabläufe integriert. Systeme nehmen Echtzeitdaten aus Maschinen, Robotern, Sensoren und Softwareplattformen auf, um Zustände zu überwachen, Ergebnisse vorherzusagen und zunehmend Anpassungen in der Produktion zu steuern oder zu automatisieren. Dadurch entsteht ein System, das immer häufiger als kontinuierlich lernendes cyber-physisches System bezeichnet wird. Statt nur Ereignisse zu melden, können diese Systeme nun dabei helfen, Entscheidungen zu fördern und – in einigen Fällen – sogar in Echtzeit darauf zu reagieren.

Todd Edmunds, Global CTO of Smart Manufacturing and Digital Twins bei Dell Technologies, formuliert es so: Die Fertigungsbranche entwickelt sich über inkrementelle Verbesserungen hinaus zu einem „kontinuierlich lernenden cyber-physischen System“, in dem intelligente Agenten, digitale Modelle und Menschen zusammenarbeiten. In diesen Umgebungen, so Edmunds, „ist KI keine nachträgliche Ergänzung mehr, sondern wird zum Standardbetriebsmodell“.

Plattformen wie Dell AI Factory with NVIDIA unterstützen diesen Wechsel, denn sie führen die Infrastruktur und die KI-Fähigkeiten zusammen, die für den Schritt von der Pilotphase in die Produktion erforderlich sind. Sie kombinieren Rechenleistung, Speicher, Netzwerktechnologie und KI-Software zu einer einheitlichen Grundlage, die dabei hilft, KI von Pilotprojekten in Produktionsumgebungen zu überführen. Die Auswirkungen könnten erheblich sein. Einige Schätzungen deuten darauf hin, dass der effektive KI-Einsatz für Fertigungsunternehmen ein Produktivitätssteigerung in Höhe von bis zu einer Billion USD ermöglichen könnte.

Was eine KI-native Fabrik ist und wie sie funktioniert

Eine KI-native Fabrik integriert KI in die Bereiche Produktion, Wartung, Qualitätssicherung sowie Planung und geht damit über die isolierten „Automatisierungsinseln“ hinaus, die frühere Smart-Factory-Initiativen kennzeichneten. Daten aus Maschinen, Sensoren und Softwaresystemen ermöglichen es der KI, Bedingungen zu analysieren und Entscheidungen viel näher am Ort des Geschehens zu unterstützen. So entsteht ein kontinuierlich lernendes cyber-physisches System, das sich mit jedem Produktionszyklus weiterentwickelt. Statt nur zu bestehenden Arbeitsabläufen hinzugefügt zu werden, wird KI in die Betriebsabläufe der Fabrik integriert.

Dies spiegelt sich auch in den Investitionen von Fertigungsunternehmen wider. Beispielsweise zeigen von Sandisk zitierte IDC-Daten, dass 73 % der Fertigungsunternehmen in IT-Infrastruktur investieren, um KI-Workloads und -Anwendungen zu unterstützen.  Statt erst auf Probleme zu reagieren, nachdem diese aufgetreten sind, können diese Fabriken Muster frühzeitig erkennen und Prozesse nahezu in Echtzeit anpassen. Genau diese Fähigkeit zur kontinuierlichen Anpassung unterscheidet KI-native Umgebungen von früheren Smart-Factory-Initiativen.

Der Unterschied zwischen früheren Smart-Factory-Ansätzen und KI-nativen Fabriken wird deutlicher, wenn man die Funktionsweisen in der Praxis vergleicht:

Wie physische KI die Fertigung verändert

Physische KI bringt Intelligenz direkt in die physische Umgebung und ermöglicht es KI-Systemen, mit Maschinen, Robotern, Sensoren und Produktionslinien zu interagieren, anstatt nur auf Analyseplattformen zu arbeiten.

In der Praxis wird die vorausschauende Wartung zur kontinuierlichen Leistungsoptimierung, die Qualitätskontrolle entwickelt sich zur Fehlervermeidung in Echtzeit und die Prozessoptimierung wird anpassungsfähiger, da die Systeme auf Live-Bedingungen reagieren. Diese Veränderungen spiegeln einen umfassenderen Wandel wider: Herkömmliche Anwendungsfälle werden nicht mehr als separate Tools betrachtet, sondern Teil vernetzter Systeme, die sich kontinuierlich anpassen und auf Echtzeitdaten reagieren können.

Ein von Edmunds angeführtes Beispiel ist New Belgium Brewing: Dort ist ein in Echtzeit agierender digitaler Zwilling mit einer Produktionszentrifuge verbunden und nutzt Live-Betriebsdaten, um Ergebnisse zu simulieren und Entscheidungen nahezu in Echtzeit zu unterstützen.

Bei diesem Modell gehen digitale Zwillinge über die reine Visualisierung hinaus. Wie Edmunds erklärt, bedeutet physische KI, dass virtuelle Modelle nicht nur Abläufe widerspiegeln, sondern „kontinuierlich entscheiden, wie [die Fabrik] betrieben werden soll”.

Derselbe Wandel zeigt sich auch bei Engineering-Workflows. Die DeepPCB-Plattform von InstaDeep nutzt Reinforcement Learning und agentenbasierte KI, um das Design von Leiterplatten zu automatisieren und die Entwicklungszeit um das Zehnfache zu verkürzen. Das Unternehmen berichtet, dass seine Infrastruktur, die mit Dell PowerEdge-Systemen und NVIDIA-GPUs aufgebaut wurde, die Rechenkapazität um das Zehnfache erhöht, die Effizienz der Modelloptimierung um bis zu 40 % verbessert und die Infrastrukturkosten um 30 % gesenkt hat. 

Welche Infrastruktur die KI-gestützte Fertigung unterstützt

Je näher KI der Produktion kommt, desto entscheidender wird die Infrastruktur. Edmunds merkt an, dass Latenz eine wesentliche Einschränkung darstellt, da Systeme mit einer verzögerten Verarbeitung keine Echtzeit-Entscheidungsfindung in der Fabrik unterstützen können. Um diesem Problem zu begegnen, nutzen viele Fertigungsunternehmen Edge- und On-Premise-Umgebungen, damit die Workloads dichter bei den Betriebsabläufen sind.

Dieser Wandel treibt die Einführung der Edge-Inferenz voran, bei der KI-Modelle nicht über die zentralisierte Cloud-Verarbeitung, sondern nahe der Datenquelle ausgeführt werden. Das Hin- und Hersenden von Daten verursacht Verzögerungen, die die Echtzeitsteuerung einschränken. Daher ist eine Verarbeitung mit geringer Latenz direkt vor Ort für KI-native Betriebsabläufe essenziell.

Diese Umgebungen umfassen in der Regel GPU-beschleunigte Systeme, Edge-Plattformen und leistungsstarken Speicher. Bei Bereitstellungen wie denen bei Sandisk und InstaDeep bietet Dell AI Factory with NVIDIA eine integrierte Grundlage, die Dell Infrastruktur mit NVIDIA-beschleunigtem Computing, KI-Software und Netzwerktechnologie kombiniert. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Komplexität bei der KI-Bereitstellung in großem Maßstab zu reduzieren und unterstützt den Übergang von der Experimentierphase zum produktiven Einsatz.

Die Datenbereitschaft bleibt eine große Herausforderung. Studien von Dell Technologies zeigen, dass 95 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, Daten für KI-Workloads auf effektive Weise zu identifizieren, aufzubereiten oder zu nutzen. In Fertigungsumgebungen, in denen Daten oft in verschiedenen Systemen verteilt sind, wird die Herausforderung noch deutlicher.

Was für eine unternehmensweite KI-Bereitstellung erforderlich ist

In großen Fertigungsunternehmen ist für die Skalierung von KI mehr als die Bereitstellung individueller Lösungen erforderlich. Sie benötigen eine konsistente Grundlage, die mehrere Anwendungsfälle über Standorte und Regionen hinweg unterstützen kann.

Edmunds beschreibt dies als die Notwendigkeit eines standardisierten „Enterprise-Edge“, bei dem Infrastruktur, Daten und KI-Funktionen standortübergreifend aufeinander abgestimmt sind. Damit können Unternehmen erfolgreiche Bereitstellungen replizieren, ohne sie jedes Mal von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

Integrierte Plattformen spielen hierbei eine wichtige Rolle. Durch die Standardisierung der Infrastruktur, Daten und KI-Tools helfen Systeme wie Dell AI Factory with NVIDIA Fertigungsunternehmen dabei, erfolgreiche KI-Anwendungsfälle effizienter auf andere Standorte auszuweiten.

Das Werk von Sandisk in Penang ist ein gutes Beispiel dafür, wie diese Systeme in der Praxis zusammenwirken. Durch die Kombination von Automatisierung, Robotik und KI konnte das Unternehmen den Anteil der vollautomatisierten Produktion von 80 % auf 95 % steigern und gleichzeitig die Fabrikkosten um 32 % senken, den Energieverbrauch um 46 % reduzieren und Fehler von 800 auf 100 ppm (parts per million) verringern.

Diese Ergebnisse zeigen, wie die Kombination von KI mit einer skalierbaren Infrastrukturgrundlage messbare Verbesserungen erzielen kann.

Wie Fertigungsunternehmen KI-gestützte Betriebsabläufe in regionsübergreifenden Umgebungen sichern

Mit der zunehmenden Integration von KI in Produktionssysteme werden Sicherheit und Daten-Governance komplexer. Fertigungsunternehmen müssen nicht nur KI-Modelle, sondern auch die Datenpipelines, Edge-Systeme und operativen Workflows schützen, die diese unterstützen, insbesondere in Umgebungen, in denen IT- und OT-Systeme fragmentiert sind.

Edmunds hebt die Bedeutung einer einheitlichen Datenarchitektur hervor und merkt an, dass viele Unternehmen wegen isolierter Systeme „in Daten ertrinken und nach Erkenntnissen hungern“. Ansätze wie ein einheitlicher Namespace tragen dazu bei, die Datenweitergabe in verschiedenen Umgebungen zu standardisieren und so sicherzustellen, dass KI-Modelle mit konsistenten und zuverlässigen Informationen arbeiten können.

Auch Sicherheitsbedenken nehmen zu. Eine Ernst & Young Technology Pulse Poll-Umfrage ergab, dass sich 49 % der Führungskräfte im Technologiesektor bei der Bereitstellung von agentenbasierten KI-Systemen am meisten um Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen sorgen. Governance-Lücken erhöhen die Komplexität zusätzlich. Rund 52 % der KI-Initiativen auf Abteilungsebene werden ohne formelle Genehmigung oder Überwachung durchgeführt.

Warum KI am besten als Multiplikator funktioniert

Die Rolle der KI in der Fertigung wird oft auf Automatisierung reduziert, aber das ist nur ein Teil der Geschichte. In der Praxis geht es genauso sehr darum, Mitarbeitern zu helfen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Edmunds beschreibt KI als einen Multiplikator, der die Arbeitsweise der Menschen nicht ersetzt, sondern unterstützt. Entwickler können KI-gestützte Simulationen nutzen, um in kürzerer Zeit mehr Designoptionen zu testen, während sich Bediener auf KI-gestützte Copilots verlassen können, um Daten auszuwerten und Empfehlungen für die nächsten Schritte in der Fabrikhalle zu erhalten.

Das nimmt bereits Gestalt an. Bei Sandisk helfen auf generativer KI basierende Tools den Mitarbeitern, Informationen aus der Dokumentation zu extrahieren, Code zu schreiben und die Produktentwicklung zu unterstützen. Das beschleunigt und vereinfacht alltägliche Aufgaben, ohne dass die Mitarbeiter aus dem Prozess ausgeschlossen werden.

Mitarbeiter werden entlastet und können sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, während die KI die routinemäßigen Analysen übernimmt.

Die Zukunft der KI-nativen Fabrik

Der Wechsel zur KI-gestützten Fertigung ist bereits im Gange, aber die nächste Phase wird davon abhängen, wie gut Unternehmen KI in großem Umfang operationalisieren können.

Edmunds nennt einige Bereiche, die entscheidend dafür sind, wie schnell die Fertigungsunternehmen Fortschritte erzielen:

• Standardisierung der Infrastruktur an allen StandortenFertigungsunternehmen setzen zunehmend auf konsistente Edge- und On-Premise-Umgebungen, in denen KI-Modelle und -Anwendungen an mehreren Standorten bereitgestellt und verwaltet werden können, ohne jedes Mal von Grund auf neu beginnen zu müssen.
• Aufbau einer einheitlichen DatengrundlageFragmentierte IT- und OT-Systeme bleiben ein großes Hindernis. Eine gemeinsame Datenschicht, die oft durch Ansätze wie einen einheitlichen Namenspace erreicht wird, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme auf zuverlässige Echtzeitinformationen zugreifen können.
• Integration von KI in Kern-WorkflowsKI wird Teil des alltäglichen Betriebs, von Design und Engineering bis hin zu Produktion und Wartung. Mit der Zeit werden immer mehr Entscheidungen von KI unterstützt oder gesteuert, anstatt manuell getroffen zu werden.
• Skalierung von Pilotprojekten zur ProduktionViele Unternehmen befinden sich noch in den frühen Phasen der Einführung. Der nächste Schritt besteht darin, über isolierte Anwendungsfälle hinauszugehen und wiederholbare, produktionsfähige Bereitstellungen im gesamten Unternehmen zu realisieren.
• Stärkung der Zusammenarbeit von Mensch und MaschineMit zunehmender Leistungsfähigkeit von KI-Systemen wird sich der Fokus darauf verlagern, wie Menschen und Maschinen zusammenarbeiten. KI wird Routineanalysen übernehmen, während sich die Menschen auf Überwachung, Problemlösung und kontinuierliche Verbesserung konzentrieren.

Zusammengenommen zeigen die Veränderungen, wie KI zu einem festen Bestandteil des täglichen Fertigungsbetriebs wird und Entscheidungen in den Bereichen Design, Produktion und Lieferkette beeinflusst.

Häufig gestellte Fragen