KI — Künstliche Intelligenz in der Industrie
KI verändert Konstruktion, Betrieb und Wartung industrieller Anlagen: Bildverarbeitung für Qualität, prädiktive Instandhaltung, Engineering-Copilots, Energieoptimierung. Doch eine Anlage ist keine Web-App — Echtzeit, Sicherheit, knappe und verrauschte Daten und ein neuer Rechtsrahmen (EU AI Act, ISO/IEC 42001) ändern die Regeln.
Felder der Industrie-KI
Prädiktive Instandhaltung
Vibration, Thermografie, ML-Signaturen: Ausfälle vorhersehen und von kalender- zu zustandsbasiert wechseln.
→Bildverarbeitung & Qualität
2D/3D-Inspektion, Anomalieerkennung mit Deep Learning, industrielle OCR und Roboterführung an der Linie.
→Generative KI im Engineering
Copilots für Automatisierungscode, Spezifikations- und Dokumentationserstellung, Verfahrens- und Diagnoseassistenten.
→Regulierung & Governance
EU AI Act, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF: Risiko einstufen, dokumentieren, überwachen — und den Menschen in der Schleife halten.
→Warum eine Anlage keine Web-App ist
- Knappe und verrauschte Daten — Ausfälle sind (glücklicherweise) selten: wenige gelabelte Beispiele, unausgewogene Klassen, driftende Sensoren. Datenqualität schlägt Modellwahl.
- Echtzeit & Edge — Inferenz an der Linie zählt in Millisekunden; Training lebt in der Cloud, Inferenz am Edge (IPC, eingebettete GPU), nah am Prozess.
- Sicherheit & Erklärbarkeit — ein Modell entscheidet keine Notabschaltung allein: KI berät, die Sicherheitsfunktion (SIS) bleibt deterministisch und zertifiziert. Den Menschen in der Schleife halten.
- Drift & MLOps — ein Modell altert: Verschleiß, Jahreszeiten, Materialwechsel. Drift-Überwachung, Retraining und Versionierung von Daten und Modellen sind unverzichtbar.
- Cybersicherheit & Souveränität — OT mit Cloud-Modellen zu verbinden öffnet eine Angriffsfläche; Segmentierung, sicherer Fernzugriff und EU-gehostete Daten (IEC 62443, DSGVO).
Regulierung & Normen
- EU AI Act — Verordnung (EU) 2024/1689: erster umfassender, risikobasierter Rahmen (inakzeptabel / hoch / begrenzt / minimal), schrittweise Anwendung 2025-2027, Regeln für Allzweckmodelle.
- ISO/IEC 42001:2023 — AIMS — KI-Managementsystem. Das ISO-27001-Äquivalent für KI: Politik, Rollen, Risikomanagement und kontinuierliche Verbesserung.
- ISO/IEC 23894 & 22989 — KI-spezifisches Risikomanagement (23894) und grundlegende Konzepte/Begriffe (22989).
- NIST AI RMF 1.0 — US-freiwilliger Rahmen: Funktionen Governance / Map / Measure / Manage. Praktische Ergänzung zum EU AI Act.
Verwandte Normseite auf IndustryHub
Plattformen & Akteure
Industrieanbieter
Siemens (Industrial AI, Senseye), Schneider (EcoStruxure AI), ABB (Genix), AVEVA, Honeywell Forge, Rockwell.
Hyperscaler
AWS (IoT TwinMaker, SageMaker), Microsoft (Azure AI, Copilot), Google Cloud Manufacturing.
Vision & Edge
Cognex, Keyence, NVIDIA (Jetson, Metropolis), Landing AI, Intel OpenVINO.
MLOps-Plattformen
Databricks, Seeq, TwinThread, Dataiku, MLflow.
Prägende Fakten
| Meilenstein | Jahr | Warum es zählt |
|---|---|---|
| AlexNet — Deep-Learning-Durchbruch | 2012 | AlexNets ImageNet-Sieg machte Deep-Learning-Vision praktikabel — Ursprung der modernen industriellen Qualitätsinspektion. |
| Transformer ("Attention is all you need") | 2017 | Die Architektur hinter den heutigen großen Sprachmodellen und Engineering-Copilots. |
| ISO/IEC 42001 & generative Copilots | 2023 | Erste KI-Managementnorm; generative Copilots halten Einzug in Engineering-Workflows. |
| EU AI Act | 2024 | Erstes umfassendes, risikobasiertes KI-Gesetz. In Kraft 2024, schrittweise Anwendung bis 2027. |