Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der digitalen Transformation
Die Begriffe künstliche Intelligenz (KI) und digitale Transformation (DX) sind miteinander verbunden. Selbst wenn Unternehmen oder Vordenker nur einen der beiden Begriffe nennen, beziehen sie sich wahrscheinlich auf beide, wenn sie zusammenarbeiten. Kurz gesagt, KI ist bereits jetzt und wird auch in Zukunft die nächste Phase der DX-Initiativen und -Software vorantreiben und Möglichkeiten und Verbesserungen schaffen, die zuvor nicht möglich waren.
Da es für KI je nach Umgebung und Verwendung unzählige Definitionen gibt, müssen wir zunächst ihre Bedeutung im Zusammenhang mit dem DX-Konzept erläutern.
Was bedeutet künstliche Intelligenz (KI) in der digitalen Transformation?
Wenn im Zusammenhang mit Technik und Fertigung von KI die Rede ist, ist meist von künstlicher Intelligenz die Rede. Dabei geht es nicht um Maschinen, die wie Menschen denken, sondern um hochentwickelte Algorithmen, die für eine vordefinierte Aufgabe mit einer genau definierten Anzahl von Eingaben entwickelt wurden. Künstliche Intelligenz im engeren Sinne, die beispielsweise für CAD-Anwendungen entwickelt wurde, wird niemals einen "Gedanken" haben, der außerhalb dieser spezifischen, vorher festgelegten Parameter liegt.
Im Gegensatz zur Standardautomatisierung können KI-gestützte Prozesse auf neue Informationen oder unerwartete Änderungen reagieren. Das ist ihr größter Vorteil. Da KI-Algorithmen nicht durch vorgegebene Ergebnisse eingeschränkt sind, lernen sie aus Erfolgen und Misserfolgen. Sie sind in der Lage, sich selbst zu korrigieren, und können Daten analysieren, um kommende Herausforderungen zu erkennen, bevor sie auftreten.
Aus einem anderen Blickwinkel betrachtet, bietet die Automatisierung einen optimalen Nutzen, wenn sie in einem bereits bestehenden, genau definierten Prozess eingesetzt wird, z. B. in etablierten Fertigungsstraßen. Der Benutzer diktiert immer die Automatisierungsprozesse innerhalb der Grenzen einer Reihe von vorgegebenen Eingaben. KI hingegen wird am besten eingesetzt, wenn es darum geht, komplexere oder nicht durch vorgegebene Regeln definierte Herausforderungen zu bewältigen. Wenn der Benutzer einer KI eine Reihe von Eingaben macht, analysiert die KI die Daten und schlägt die optimale Vorgehensweise vor oder führt sie einfach automatisch aus (je nach Situation).
Warum KI für die digitale Transformation wichtig ist
Wir bei PTC sind davon überzeugt, dass die größte Stärke der digitalen Technologie darin besteht, die physische Welt zu verändern und damit Produktivität, Innovation und Wirkung zu verbessern. Zu diesem Zweck ist die KI für viele komplexe DX-Anwendungen unerlässlich. Ohne sie würde die Digitalisierung von Produkten und Prozessen Datenmengen produzieren, die kein Mensch innerhalb eines akzeptablen Zeitrahmens analysieren und bearbeiten könnte. Wenn Sie die Haube eines beliebigen PTC-Produkts öffnen, werden Sie feststellen, dass KI kritische Anwendungen unterstützt, z. B. das generative Design in Creo oder die prädiktive Analyse in Thingworx.
Nehmen wir Vuforia als Beispiel. Vuforia ist eine leistungsstarke, skalierbare Augmented-Reality-Plattform (AR) für Unternehmen - aber was macht sie so besonders? Nun, im Gegensatz zu einfacheren GPS- oder QR-/Barcode-basierten AR-Programmen, die sich für die AR-Funktionalität auf außerhalb des Objekts gespeicherte Daten stützen, verwenden Vuforia-Produkte zunehmend Computer Vision, um die Hardwarekomponenten, die der Benutzer betrachtet, anhand der Form und anderer visueller Merkmale zu identifizieren. Dazu benötigt es Zugriff auf eine Datenbank und muss in der Lage sein, die Muster in den Formen zu lesen, um genau zu erkennen, was der Benutzer sieht. Dadurch wird die Effizienz für den Benutzer erhöht.
Ein weiterer Anwendungsfall ist die Verwendung des generativen Designs im CAD-Bereich. Es ist kein Geheimnis, dass viele Ingenieure heute 3D-CAD-Programme (wie z. B. Creo) als wichtige Werkzeuge für die Erstellung und Entwicklung von Produktdesigns verwenden. Dieser Prozess ist zwar definitiv schneller als die Erstellung von Kopien auf Papier, aber er ist dennoch nicht unbedingt optimiert. So werden beispielsweise vielen Ingenieuren die Anforderungen an das Systemdesign vorgegeben, bevor sie beginnen - und in einem nicht KI-gestützten Programm müssten sie das Design von Grund auf neu erstellen. Generatives Design nutzt KI, um diesen komplexen Prozess zu automatisieren und automatisch das optimale Design mit minimalen manuellen Eingaben zu erstellen. Es handelt sich um eine leistungsstarke Technologie, die Ingenieure schneller und effizienter macht und zu innovativen Designs führt.
Es reicht nicht aus, Daten aus DX-Initiativen zu sammeln. Ohne eine KI-Komponente ist die Wahrscheinlichkeit, dass die gesammelten Informationen aus den verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus genutzt werden, um die Effizienz zu verbessern oder Ausfälle zu reduzieren, gering. Darüber hinaus laufen Unternehmen, die derzeit keine KI-Initiativen im Rahmen einer größeren DX-Strategie verfolgen, Gefahr, zum digitalen Nachzügler zu werden. Eine Studie von PwC aus dem Jahr 2021 ergab, dass 86% der Befragten KI als eine Mainstream-Technologie betrachten. Etwa 33% haben bereits damit begonnen, begrenzte KI-Anwendungsfälle zu implementieren, während ein Viertel der Befragten vollständig aktivierte, KI-unterstützte Prozesse in der breiten Anwendung hat.
Was sind die Vorteile von KI bei der digitalen Transformation?
Jede Technologie, auch KI, muss mit Blick auf die Rentabilität eines Unternehmens betrachtet werden. Unternehmen versuchen heute bereits, DX-Initiativen in einem sehr kontrollierten Rahmen anzuwenden, in dem die Ergebnisse mit dem Endergebnis abgewogen werden können. Es reicht nicht aus, einfach zu sagen: "Durch den Einsatz dieser DX-Technologie wird dieser Prozess besser". Unternehmen sollten messen, um genau zu ermitteln, wie und warum sich ihre Investitionen auf ihre Arbeitsabläufe auswirken. Diese Denkweise beseitigt Unklarheiten und ermöglicht es den Führungskräften, mit größerer Zuversicht über die Ausrichtung des Unternehmens zu sprechen und zu handeln. Mit diesem Ansatz im Hinterkopf haben wir vier wichtige, messbare Vorteile von KI in DX-Initiativen identifiziert:
1. Effizientere Entscheidungsfindung
Wichtige Entscheidungen können, anders als in vielen Filmen und Serien, nicht nur aus dem Bauch heraus getroffen werden. Auch eine erfahrene Führungskraft braucht Zugang zu allen relevanten Daten, um die optimale Entscheidung zu treffen. Zeit ist immer ein Faktor, daher muss diese Entscheidung oft schnell getroffen werden. KI kann dabei helfen, wichtige Informationen zur Produktleistung, zur Optimierung von Arbeitsabläufen und zur Vorhersage von Ergebnissen zu identifizieren und hervorzuheben. Ein gut definiertes Programm kann zum Beispiel Millionen von Simulationen durchführen, um auf der Grundlage der verfügbaren Daten zu berechnen, wie sich ein neues Produkt in den ersten sechs Monaten seines Lebenszyklus verhalten sollte. Mit diesen Informationen können Entscheidungsträger besser einschätzen, welche Arbeiten noch zu erledigen sind, wo potenzielle Fallstricke liegen und genauere Schätzungen und Vorhersagen über die Zeit und die Ressourcen machen, die sie benötigen werden, um voranzukommen.
2. Gesteigerte Rentabilität
KI ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen, kann aber ein äußerst effektives Werkzeug sein, wenn es darum geht, die Zeit bis zur Wertschöpfung zu optimieren. Hersteller sind ständig mit der Notwendigkeit konfrontiert, konstant funktionierende Produkte zu liefern, die alle Vorschriften innerhalb eines festgelegten (und in der Regel immer kürzer werdenden) Zeitrahmens erfüllen. Künstliche Intelligenz hilft bei der Optimierung von Produktzeitplänen in vielerlei Hinsicht, sei es bei der Erkennung von Problemen, bevor sie auftreten, bei der Durchführung von Simulationen oder bei der Überprüfung von Fakten anhand vorhandener geschützter Daten. Durch die vollständige Automatisierung vieler zeitaufwändiger Aufgaben wie dieser setzt KI-Software Personalressourcen frei, die besser für die eher kognitiven Aspekte der Produktentwicklung eingesetzt werden können, während gleichzeitig die benötigten Ressourcen reduziert und somit die Gewinnspannen erhöht werden.
3. Verbesserte Analytik
Datensätze können riesig und komplex sein und aus verschiedenen Quellen und geografischen Standorten stammen. In der Vergangenheit war es sehr zeit- und personalaufwändig, diese Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Auch wenn der Mensch bei der abschließenden Analyse auf jeden Fall eine wichtige Rolle spielen sollte, kann KI jeden Aspekt dieses Prozesses schnell rationalisieren und Datenergebnisse in einem Bruchteil der Zeit liefern. Für große Hersteller mit zahlreichen, über den ganzen Globus verteilten Anlagen ist KI wohl unerlässlich, um zeitnah verwertbare Erkenntnisse zu liefern.
4. Ganzheitliche Sicht auf den Kunden
Die digitale Welt basiert auf Daten, und was diese Daten sind und woher sie kommen, ändert sich ständig. In der Vergangenheit wurden Tools wie Cookies verwendet, um Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten zu geben. Inzwischen haben jedoch Datenschutzbedenken und andere Faktoren zu einem starken Rückgang der Cookie-Nutzung geführt, sodass Unternehmen neue Tools benötigen, um das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen. KI-gestützte Software kann und wird wahrscheinlich diese nächste Iteration sein und Entscheidungsträgern dabei helfen, ihre Kunden besser und umfassender zu verstehen, als dies mit Cookies möglich war.
Wie KI Initiativen zur digitalen Transformation vorantreibt
Angesichts dieser Vorteile ist es nicht verwunderlich, dass KI bereits jetzt und auch in Zukunft DX-Initiativen in einer Vielzahl von Branchen vorantreiben wird. Zur besseren Veranschaulichung betrachten wir zwei spezifische Möglichkeiten, wie KI einen Unterschied macht: Automatisierung und Datenanalyse.
Automation
Die Automatisierung war immer nur so gut wie das Programm, das sie steuert. Ja, eine Maschine kann bestimmte Montageprozesse automatisieren, aber die Arbeit hört sehr plötzlich auf, wenn diese Maschine nicht weiß, dass sie mit einer größeren Montagelinie verbunden ist oder welcher Prozess als nächstes kommt. Software steuert die Automatisierung schon seit geraumer Zeit, und KI-Programme wie maschinelles Lernen optimieren die Automatisierung seit Jahren - und wir erwarten, dass sich diese Entwicklung fortsetzen wird. Automatisierung ist ein entscheidender Aspekt von DX, denn mit der Automatisierung kommt oft auch die Transparenz. Sobald ein Unternehmen einen Prozess automatisiert hat, versteht es ihn vollständig, kann die durchschnittliche Bearbeitungszeit, die durchschnittliche Ausfallzeit und andere wichtige Details sehen.
Wenden Sie nun eine gut konzipierte KI-Anwendung an, z. B. maschinelles Lernen, um diese Daten besser zu verstehen, um zu erkennen, wo die Engpässe liegen, warum/wann die Ausfallzeiten am häufigsten auftreten, und zwar nicht nur für ein automatisiertes System, sondern für das gesamte Ökosystem. Diese Informationen stammen von Software, aber auch von IoT-Sensoren, Edge-Computing-Geräten, Serviceberichten und vielen anderen Aspekten, die bereits häufig von der DX-Technologie abhängig sind. Durch die Implementierung der richtigen KI-Tools in bestehende DX-Implementierungen können Unternehmen noch mehr Vorteile erzielen.
Daten-Analyse
Wie bereits erwähnt, ergänzen sich KI und Datenanalyse hervorragend. Wichtige Informationen stammen aus vielen Quellen, noch bevor das Produkt in die reale Welt eingeführt wird. Mit Hilfe von KI können Unternehmen beginnen, die Leistung des Digital Threads voll auszuschöpfen. Dabei handelt es sich um einen vernetzten, geschlossenen Kreislauf von Daten, die von einem Produkt in jeder Phase seines Lebenszyklus stammen, vom Entwurf bis zum Service am Ende des Lebenszyklus. Diese Fülle an Informationen bietet ein noch nie dagewesenes Maß an Produktverständnis und PLM-Optimierungsmöglichkeiten.
Aber Daten, die aus so vielen Quellen stammen, müssen so schnell wie möglich aggregiert werden, und KI kann Informationen einfach schneller zusammenstellen als jeder Mensch es kann. Sie versteht vielleicht nicht, was sie sieht, aber KI kann alle relevanten Informationen aufzeigen, um die richtige Entscheidung zu treffen. Ein Beispiel dafür ist dieses Video von Open AI, in dem gezeigt wird, wie Daten schnell zu einem lesbaren Diagramm zusammengestellt werden können:
Wie KI in Verbindung mit der Cloud die digitale Transformation unterstützt
Häufige Leser oder aktuelle Kunden von PTC haben vielleicht eine Verschiebung in unserer Kommunikation bemerkt, da wir die zunehmend cloudbasierte Natur unserer Software fördern. KI ist ein Teil des Grundes für diese Verschiebung. KI benötigt Rechenleistung, und die meisten Unternehmen haben vor Ort nicht den Platz für umfangreiche Serverräume. Software as a Service (SaaS)-Produkte wie Onshape und Arena nutzen KI in besonderem Maße, denn je größer die Datenbank, desto leistungsfähiger und effizienter wird die KI.
SaaS-Lösungen, bei denen der größte Teil der Computerverarbeitung in der Cloud stattfindet, bieten die Vorteile der KI, ohne so viele Belastungen mit sich zu bringen. KI ist der Schlüssel dazu, dass Unternehmen bei der Problemlösung agiler und reaktiver, ja sogar vorausschauender werden. Eine traditionell automatisierte Lösung braucht die Cloud nicht in dem Maße wie KI, aber sie nutzt auch nicht annähernd die gleiche Menge an Rechenleistung, um die Daten so zu analysieren, dass ein Wettbewerbsvorteil entsteht. Weitere Informationen darüber, welche Auswirkungen dies haben wird, finden Sie in diesem Video von LiveWorx 2021:
Praktische Anwendungsfälle von KI und digitaler Transformation
Die Entscheidungsträger verstehen den Wert der Technologie, aber sie müssen von ihrer Praktikabilität überzeugt werden. KI ist keine Lösung für "ein paar Jahre" oder gar "ein paar Monate". Sie ist jetzt schon umsetzbar und viele Unternehmen nutzen sie bereits, um ihr Angebot zu erweitern und interne Arbeitsabläufe zu verbessern. Hier sind drei kurze Beispiele für den Einsatz von KI im Rahmen von DX-Initiativen zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz:
1. Kundenservice
Chatbots sind nichts Neues und bleiben die häufigste Form des KI-Kundendienstes, an die viele Menschen denken. Chatbots können effektiv sein, aber sie sind oft extrem eingeschränkt, da sie einfach eine Kundenanfrage mit einer von vielen voreingestellten Antworten abgleichen. Diese Voreinstellungen bestehen oft aus den häufigsten Fragen und Antworten, so dass sie zwar viele, aber bei weitem nicht alle Kundenfragen lösen können. Große Sprachmodelle - wie ChatGPT - sind dagegen fortschrittlicher.
Diese neuen Modelle stützen sich nicht auf Voreinstellungen. Stattdessen ist der Wert eines großen Sprachmodells oft an die Informationen gebunden, die es abruft. ChatGPT ist zwar beeindruckend, kann aber die Wahrheit nicht von der Fiktion unterscheiden, so dass seine Verlässlichkeit direkt davon abhängt, woher das Modell stammt. Ein großes Sprachmodell, das auf das gesamte Internet zurückgreift, ist möglicherweise nicht hilfreich, da es widersprüchliche und falsche Informationen enthalten könnte, die die tatsächlichen Antworten verwässern. Allerdings kann diese neue Form der generativen KI auch für sehr viel spezifischere Sprachmodelle eingesetzt werden. So könnte PTC beispielsweise ein ChatGPT-ähnliches Programm erstellen, das nur Informationen von PTC- und verwandten Websites bezieht. Das bedeutet, dass es nur nach Informationen aus zugelassenen Quellen sucht, und sein Wissen ist viel wahrscheinlicher genau.
Diese neue Welle von Chatbots wird in der Lage sein, auf den Kunden zu reagieren und ihm direkt zu antworten. Es ist immer noch kein perfektes System, aber es ist ein deutlicher Fortschritt gegenüber früheren Chatbot-Modellen, die auf Voreinstellungen basieren.
2.Fertigung
Die Fertigung im weitesten Sinne hat viele Segmente und viele Bereiche, in denen KI eingesetzt werden kann. Der Kürze halber konzentrieren wir uns daher auf die intelligente Fertigung. Wie der Name schon sagt, geht es bei der intelligenten Fertigung um die Anwendung intelligenter, vernetzter Technologien (einschließlich KI) in verschiedenen Bereichen der traditionellen Fertigung. Zum Beispiel die Vorhersage von Ausfällen: Verstehen, wann und wo Maschinen ausfallen werden, um Techniker besser auszustatten und vorzubereiten. Ohne Fehlervorhersage reagieren Unternehmen lediglich auf Ausfallzeiten, was häufig zu einer Verlängerung der Stillstandszeit und zu einer Verschlimmerung der mit jedem einzelnen Ausfall verbundenen Kosten führt.
Menschen sind zwar durchaus in der Lage, Fehlervorhersagen zu berechnen, aber das ist ein intensiver Prozess. In der intelligenten Fertigung kann KI die Daten sofort lesen und analysieren und den menschlichen Bedienern starke Indikatoren dafür liefern, wann und wo Maschinenausfälle auftreten werden. Dadurch können Unternehmen bei der Wartung strategischer und proaktiver vorgehen und die Erstbehebungsrate erheblich steigern. Natürlich geht die KI weit über diese Rolle in der intelligenten Fertigung hinaus. Mehr dazu erfahren Sie in diesem PTC-Webinar über KI in der Produktion.:
3. Gesundheitswesen
Vorbeugende Wartung spart in der Fertigung Geld. Fortgeschrittene, KI-gestützte Analysen im Gesundheitswesen können Leben retten und die Gesundheitsvorsorge verbessern - Probleme werden gelöst, bevor sie lebensbedrohlich werden. Mithilfe von KI können Millionen von Röntgenbildern in Sekundenschnelle analysiert und Probleme erkannt werden, die selbst erfahrenen Technikern entgehen könnten. Dasselbe gilt für CAT-Scans, Ultraschallaufnahmen und praktisch alle anderen Daten. All diese Daten können mit einer viel größeren Anzahl von Ergebnissen verglichen werden, was Ärzten hilft, Muster zu erkennen und Behandlungsstrategien mit einem höheren Informationsgehalt zu formulieren..
Wie sieht die Zukunft der KI in der digitalen Transformation aus?
Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz im DX-Bereich sind bereits heute an mehreren Stellen zu spüren. Ingenieure, die CAD-Dateien mit generativer KI entwerfen, können automatische Aktualisierungen ihrer Konstruktionsparameter sehen, was neue Konstruktionsmöglichkeiten eröffnet, einschließlich praktikabler Alternativen, die zuvor nicht in Betracht gezogen wurden - und die, wenn sie verwendet werden, leichter sein können, die Materialkosten senken und bei der Konstruktion und Bereitstellung von Teilen sparen.
Die Führungskraft, die versucht, die Effizienz in ihrem Unternehmen mit mehreren Standorten zu verbessern, hat Zugang zu Analysen, die von den KI-Plattformen angeboten werden, und nicht nur zu einem Überschuss an Daten. Damit kann sie eine KI-Unternehmensstrategie besser umsetzen. Zu den Verbesserungen gehört eine größere Transparenz der Unternehmensinitiativen (entweder auf Unternehmens- oder Abteilungsebene), die die Genehmigungs- und Produktionsprozesse für neue Produkte und Lösungen beschleunigen und so die Zeit bis zur Markteinführung verkürzen kann, ohne dass wichtige Schritte umgangen werden.
PTC erwartet, dass in Zukunft mehr Unternehmen KI in ihre DX-Initiativen einbeziehen werden, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. KI ist ein wesentlicher Bestandteil einiger unserer interessantesten Produkte und wird auch in den kommenden Jahren die Lösungen von PTC unterstützen. Dabei geht es nicht darum, Menschen durch Computersoftware zu ersetzen. Es geht darum, Cloud-basierte Daten effizient zu analysieren und darauf zu reagieren und den Menschen die Werkzeuge an die Hand zu geben, die sie brauchen, um heute und morgen erfolgreich zu sein.