Daniel Seiler, CEO bei AT – Automation Technology

Bei AT nutzen wir generative KI-Werkzeuge seit mehr als einem Jahr in vielen Bereichen. Ein wichtiger Bereich, in dem wir mit Hilfe dieser Tools große Fortschritte gemacht haben, ist die Kundenkommunikation: Die Fähigkeit, schnell und präzise auf Kundenanfragen in verschiedenen Sprachen zu antworten, ist für international agierende High-Tech-Unternehmen wie AT unerlässlich. Hier kommt die generative KI ins Spiel, konkret die neuen Sprachmodelle (LLMs): Wir haben kürzlich einen innovativen Chatbot implementiert, der auf unsere umfangreiche Produkt-Doku zugreift und dann ein Sprachmodell wie GPT nutzt, um maßgeschneiderte Antworten in jeder Sprache zu liefern. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Kommunikation mit unseren Kunden weltweit zu verbessern, indem wir nicht nur den Tonfall anpassen, sondern auch sicherstellen, dass die Sprache und der Kontext perfekt auf die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind.

Auch im Bereich Videogeneration machen wir schnelle Fortschritte mit generativer KI und können dadurch Barrieren in der Kommunikation abbauen. Durch den Einsatz dieser neuen Werkzeuge können wir zukünftig ein nahtloses und hochgradig personalisiertes Erlebnis bieten, das nicht nur die Kundenzufriedenheit erhöht, sondern auch unsere Effizienz beim Kundensupport steigert.

Dies sind nur zwei Beispiele aus vielen Möglichkeiten – ich bin der festen Überzeugung, dass der Einsatz von generativer KI in der Branche über die Kundenkommunikation hinausgeht und das Potenzial hat, Prozesse, Produktentwicklung und Qualitätskontrolle zu verändern. Wir bei AT sind stolz darauf, an der Spitze dieser Entwicklung zu stehen und freuen uns darauf, weitere Innovationen in diesem Bereich zu entdecken.

Jannis Doppmeier, Produktmanagement Twincat bei Beckhoff 

Die generative KI bietet mit Large Language Models (LLMs) sowohl für Automatisierer als auch für das Unternehmensmanagement zahlreiche Vorteile. Für Automatisierer haben LLMs das Potenzial, den Entwicklungsprozess zu revolutionieren, indem sie Code automatisch erzeugen und vervollständigen. Dies beschleunigt den gesamten Prozess. Zudem kann man sich von LLMs sogar persönliche Tutorials erstellen lassen und gezielt nach Lösungen bei aufkommenden Problemen fragen, was den Prozess der Lösungsfindung beschleunigt. Aus der Perspektive des Unternehmensmanagements fördern LLMs den Wissenstransfer innerhalb des Unternehmens. Sie können als zentrale Wissensdatenbank fungieren, die wertvolle Informationen speichert und bei Bedarf bereitstellt. Zudem können LLMs den Support entlasten, indem sie als erster Ansprechpartner für Kundenanfragen dienen. Dies verbessert nicht nur die Antwortzeiten, sondern führt auch zu einer höheren Kundenzufriedenheit. Bezogen auf unser Tool Twincat Chat arbeiten wir derzeit, neben der PLC-Code-Erzeugung, auch an einem Chatbot, der automatisiert ein Twincat-HMI-Projekt erstellt. Ziel ist, dass ein Anwender nur noch formulieren muss, wie er sein HMI aufgebaut haben möchte und Twincat generiert im Hintergrund das komplette HMI-Projekt. Ein weiteres Projekt betrifft ein Chatbot-Interface zu unserem Dokumentationssystem, das immens viele Gigabytes an Wissen in Form von Dokumentationen enthält. Twincat Chat ermöglicht also in vielerlei Hinsicht eine signifikante Produktivitätssteigerung – gerade auch mit Blick auf den zunehmenden Fachkräftemangel.

Henning Grönzin, CTO bei Leuze

Während Reactive Machines bereits Einzug in die Automatisierungstechnik in Form von lernender Bilderkennung und lernenden Robotern gehalten hat, findet generative KI derzeit nur eine sehr geringe Verbreitung. Da sie noch eine größere Trainingsbasis benötigt als Reactive Machines, gibt es aktuell im Grunde nur zwei Umsetzungen von generativer KI: zur Generierung von Sprache und zur Generierung von Bildern. ChatGPT ist ein Beispiel der am weitest fortgeschrittenen Form von KI zur Generierung von Sprache. Beides findet in der industriellen Automatisierung jedoch keine unmittelbare Anwendung. Indirekt bietet generative KI aber auch hier eine Vielzahl von Potenzialen. Maßgeblich sind dabei drei Gebiete zu nennen: bei der Umsetzung eines sprachbasierten User Interfaces (UI), bei der Programmierung und als Unterstützung bei der eigenen Unternehmenssteuerung im weitesten Sinne. 

Im ersten Fall bietet generative KI ganz neue Möglichkeiten, mit einer Maschine zu interagieren, welche vor allem bei der Einrichtung große Potenziale aufweist. Im zweiten Fall kann generative KI Programmierer bei ihrer Arbeit unterstützen. Programmiersprachen stellen eine hoch strukturierte Form von Sprache dar, die für KI besonders einfach umzusetzen ist. ChatGPT kann zum Beispiel problemlos Programmteile zur Umsetzung von Standardanwendungen in allen gängigen Sprachen generieren, wie beispielsweise bei der Erstellung eines Medienkonverters oder bei der Übersetzung einer Funktion von einer Programmiersprache in eine andere. Dies kann insbesondere für Programmierer mit begrenzter Erfahrung eine wertvolle Unterstützung sein. Zur Unternehmenssteuerung kann generative KI bei der Strukturierung und Bereitstellung von Daten helfen. Dazu zählen zum Beispiel die Durchsuchung von Verträgen oder ERP-Daten nach bestimmten Inhalten. 

Michael Heßhaus, Marketing & Vertrieb bei A.B.Jödden 

Ein Bereich, in dem generative KI eingesetzt werden kann, ist die Produktentwicklung. Durch den Einsatz von generativen Design-Algorithmen können Unternehmen komplexe Designprobleme lösen und optimierte Produkte erstellen, die Kosten senken und die Leistung verbessern. Ein weiterer Bereich ist die Prozessoptimierung. Hier kann KI verwendet werden, um Produktionsprozesse zu analysieren und zu verbessern, indem sie automatisch alternative Wege zur Ressourcennutzung identifiziert und so die Effizienz steigert. Des Weiteren kann KI helfen, den Materialverbrauch zu reduzieren und umweltfreundlichere Fertigungsmethoden zu entwickeln.

Durch das Training von Modellen auf großen Datenmengen können Unternehmen innovative Lösungen für komplexe Probleme finden und neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die den Markt revolutionieren können. Generative KI bietet auch die Möglichkeit, die Sicherheit und Qualität in der Produktion zu verbessern. Durch die Analyse von Sensordaten und die Vorhersage von Fehlern können Unternehmen proaktiv Maßnahmen ergreifen, um Ausfälle zu vermeiden und die Produktqualität zu erhöhen.

Insgesamt kann die Industrie diese neue Technik nutzen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, Kosten zu senken, Innovationen voranzutreiben und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Es ist wichtig, dass Unternehmen die Potenziale dieser Technologie erkennen und gezielt in ihre Strategien integrieren, um langfristigen Erfolg zu sichern. 

Dieses Statement wurde durch die K.I. Chat GPT erzeugt und von mir gegengelesen und gekürzt. Eine Krawatte habe ich nie getragen. So lässt sich K.I. im Marketing einsetzen.

Alexander Mühlens, Geschäftsbereichsleiter Low-Cost-Automation bei Igus

Generative KI spielt für die Robotik der Zukunft eine immer wichtigere Rolle. Sie hilft dabei, Automatisierungslösungen schneller, einfacher und genauer zu realisieren. Auch wir setzen bei unserer Low-Cost-Automation auf KI. Hauptsächlich, um Roboter zu überwachen und Vision-Sensorik einfach und schnell zu integrieren. Bei der Kombination von Robotern und Kamera-Systemen wird KI vor allem für Klassifizierungen genutzt. Sie leitet Informationen von Bildsensoren ab und greift zum Beispiel auf ROS-Datenbanken zurück, um Objekte zu erkennen und zu unterscheiden. Einer unserer Kunden nutzt einen Igus-Delta-Roboter als Unkrautlaser und setzt dabei auf KI, um präzise zu unterscheiden, wo Unkraut und wo Gras auf dem Feld wächst. Vor allem in puncto Sicherheit spielt die Klassifizierung eine wichtige Rolle. Mithilfe von Tiefensensorik können Roboter erkennen, ob es sich bei einem Hindernis zum Beispiel um eine Wand oder einen Menschen handelt.

Das ist vor allem für unsere mobile Robotik elementar. Wir bieten zudem Produkte mit KI-basierter Sprach- und Gestensteuerung an. So lässt sich Amazon Alexa direkt mit den Igus-Robotern verbinden oder über ROS 2 eine Gestensteuerung integrieren. Eine solche intuitive Bedienbarkeit in Kombination mit einem niedrigen Preis ebnet der Low-Cost-Robotik den Weg in den Massenmarkt. Vor allem in der Service-Robotik wird die Steuerung per Spracherkennung immer mehr genutzt – und hier sehen wir noch viel Potenzial. Wir arbeiten an Robotik und Automatisierungstechnik, die ganz ohne Programmierung wie ein Computerspiel eingelernt werden kann – und da ist KI ein Gamechanger.

Fabian Hofmann, Geschäftsführer (COO) bei Michael Koch 

Wir sehen in generativer KI viele positive Nutzen. Also selbst bei uns im kleineren Mittelstand ohne eine riesige Anzahl an Transaktionen finden sich viele Ansatzpunkte für KI-Anwendungen, von denen wir auch schon einige im Einsatz haben. ChatGPT und Genisis von Google AI sind unsere Helfer bei der Suche im Internet, bei der Überprüfung und Erstellung von Texten und Übersetzungen sowie bei automatisierter Kommunikation. Hin und wieder probieren wir auch die Generierung von Bild­inhalten aus, sind dabei aber wenig professionell unterwegs. Dies ist anders, wenn wir einige größere Datensammlungen in Vertrieb und Entwicklung analysieren, denn dabei wollen wir konkret schneller zu den notwendigen Entscheidungen kommen, was auch recht gut funktioniert. Viele unserer wiederkehrenden Prozesse stehen auf dem Prüfstand, mit Hilfe von KI-Unterstützung automatisiert oder zumindest beschleunigt zu werden. Wer wie wir Microsoft Office 365 einsetzt, der kommt an dem Thema Copilot nicht vorbei, mit dem wir uns nun auch intensiver beschäftigen. Wir erwarten uns deutliche Produktivitätsfortschritte bei den Büroarbeiten. In der Software-Entwicklung setzen wir ebenfalls schon KI-gestützte Code-Generatoren ein. Auf der anderen Seite verstärken wir gleichzeitig unsere Anstrengungen in Bezug auf Cybersicherheit. Wir gehen davon aus, dass die Cybersicherheit durch KI-Anwendungen stärker gefährdet wird, und wollen uns dadurch keine offenen Flanken schaffen.

Michael Overdick, Technology Management bei Sick 

Kreative Köpfe des Science-Fiction-Genres haben schon seit jeher KI thematisiert. Diese Fiktion ist bereits real geworden. Längst sind KI-Systeme und Deep Learning ein fester Bestandteil des Industriesektors. Solche Systeme und Methoden kommen vielfältig zum Einsatz, vor allem beim Optimieren vieler Automatisierungsaufgaben. Mit generativen Methoden und daraus entstandenen KI-Systemen wie Chatbots, stehen neue Möglichkeiten zur Verfügung, die aller Voraussicht nach eine Umgestaltung industrieller Abläufe und Prozesse hervorrufen werden. Wir sehen bei Produktentwicklung und -design sowie bei administrativen Aufgaben, Prozessoptimierungen oder auch Informationssuche und -aufbereitung wesentliche Anwendungsbereiche. Generative KI wird bei vielen Arbeitsaufgaben unterstützen, Informationen leichter und verständlicher verfügbar machen und damit Entscheidungen erleichtern. So kann der Mensch seine Expertise effektiver zur Geltung bringen und höhere Produktivität erreichen. Wir beschäftigen uns schon seit langem mit KI und haben bereits nutzerfreundliche Deep-Learning-Tools und Applikationen entwickelt, auf deren Basis wir erfolgreiche Lösungen im Bereich der industriellen Bildverarbeitung erstellt haben. Generative KI hat großes Potenzial, das wir ebenfalls prüfen. Nicht nur um unsere internen Prozesse zu optimieren, sondern auch um unsere Lösungen und Anwendungen für unsere Zielgruppen kontinuierlich zu verbessern. Es bleibt weiterhin eine spannende Aufgabe, die rasante Entwicklung im Sinne unserer Kunden zu nutzen.

Generative KI eröffnet der Industrie vollkommen neue Möglichkeiten, indem sie Prozesse vereinfacht und die Produktivität steigert. Durch den Einsatz von generativen Methoden können Hersteller ihre Abläufe optimieren und Innovationen schneller vorantreiben. In der Produktentwicklung transformiert generative KI die Qualitätssicherung und das Testen, indem sie die Generierung von Testfällen erleichtert. Dies reduziert nicht nur den manuellen Aufwand, sondern steigert auch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit, was letztlich die Produktqualität verbessert. Auch in nicht technischen Bereichen erleichtert die Verarbeitung natürlicher Sprache die Erstellung umfassender technischer Dokumentationen, gewährleistet Konsistenz und Zugänglichkeit unterschiedlicher Kanäle bis hin zum Marketing und verbessert so interne Abläufe bis hin zum Kundensupport. Der Einsatz von KI-Services verbessert die betriebliche Effizienz, erfordert jedoch einen soliden Governance-Rahmen, um die Mitarbeiter bei der verantwortungsvollen Nutzung von KI anzuleiten und das volle Potential der Lösungen zu heben sowie die Übereinstimmung mit den Unternehmenswerten und den rechtlichen Anforderungen zu gewährleisten. Die Nutzung generativer KI in die Fertigungsindustrie ist daher keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit zur Zukunftssicherung der Wertschöpfungsketten und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.

Dieser Beitrag wurde zu 100 Prozent durch generative KI generiert...oder doch nicht? Entscheiden Sie selbst.