{"id":1142776,"date":"2026-03-31T09:27:13","date_gmt":"2026-03-31T08:27:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=1142776"},"modified":"2026-07-01T14:09:53","modified_gmt":"2026-07-01T13:09:53","slug":"ia-industrie-resilience-securite-performance","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/ia-industrie-resilience-securite-performance\/","title":{"rendered":"Kann man die Widerstandsf\u00e4higkeit, die Sicherheit und die Leistungsf\u00e4higkeit des Industriesektors der KI anvertrauen?"},"content":{"rendered":"<p>Am 31. M\u00e4rz dieses Jahres fand die <strong>Artefact Webtalks Data &amp; KI<\/strong> \u2013 KI f\u00fcr die Industrie zum Thema \u00ab <strong>Kann man die Widerstandsf\u00e4higkeit, die Sicherheit und die Leistungsf\u00e4higkeit des Industriesektors der KI anvertrauen?<\/strong> \u00bb. Dieser strategische Artikel fasst die Beitr\u00e4ge und Erfahrungsberichte aus der Praxis der Experten von Artefact und seiner Technologiepartner zusammen <a href=\"https:\/\/www.aveva.com\/fr-fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AVEVA<\/a>, weltweit f\u00fchrend im Bereich Industriesoftware und digitale Transformation, sowie <a href=\"https:\/\/neo4j.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Neo4j<\/a>, Pionier im Bereich der graphorientierten Datenbanken. Bei der Erforschung der <strong>Transformation der Wertsch\u00f6pfungskette<\/strong>, die operative Intelligenz, die Strukturierung von Daten mittels Graphen und das Aufkommen der\u2019<strong>Agentenbasierte KI<\/strong>, In diesem exklusiven Webinar wird erl\u00e4utert, wie<strong> Der Mensch bleibt der Hauptakteur<\/strong> der Fabrik von morgen.<\/p>\n<h2>1 \u2013 Der KI-Wandel in der Industrie: Anwendungsbeispiele entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette<\/h2>\n<p>Die Herausforderungen in der Industrie sind unver\u00e4ndert. Von der Optimierung der Investitionsausgaben bis hin zur Abstimmung einer globalen Lieferkette \u2013 die Probleme, mit denen wir uns heute befassen, sind dieselben wie vor zwanzig Jahren. Was sich jedoch grundlegend ge\u00e4ndert hat, sind Art und Wirksamkeit der L\u00f6sungen, die wir darauf anbieten k\u00f6nnen. Mithilfe der KI lassen sich Informationen, die fr\u00fcher in Silos isoliert waren, zusammenf\u00fchren, um eine <strong>bereichs\u00fcbergreifende Transparenz<\/strong>, wodurch fragmentierte Prozesse in ein flie\u00dfendes Entscheidungskontinuum umgewandelt werden.<\/p>\n<p>Wie Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner und Global Lead Industry bei <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/\">Artefact<\/a>, jede KI-Strategie, die keinen Bezug zur betrieblichen Realit\u00e4t hat, ist zum Scheitern verurteilt. Um einen Mehrwert zu schaffen, muss sie in <strong>die Fertigung<\/strong>. Der Experte muss zun\u00e4chst den genauen Schwachpunkt identifizieren. Ausgehend von den \u201cReibungspunkten\u201d in der Praxis werden Anwendungsf\u00e4lle entwickelt, um <strong>fort ROI<\/strong>. Ohne diese intensive Auseinandersetzung bleibt die Technologie eine leere H\u00fclle, die von denjenigen, die sie nutzen sollen, ignoriert wird.<\/p>\n<p>Heute pr\u00e4gen vier wesentliche Entwicklungen den Markt und bestimmen den Erfolg der Transformation:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Die Vereinheitlichung des Datenbestands<\/strong> : Die F\u00e4higkeit, die Silos zwischen Technik und Produktion aufzubrechen und eine zentrale Datenquelle zu schaffen, ist die unverzichtbare Grundlage. Dies erm\u00f6glicht eine Optimierung der CAPEX-Zuweisung, indem die Auswirkungen von Investitionen genauer simuliert werden.<\/li>\n<li><strong>Innovative Werkzeuge f\u00fcr operative Exzellenz<\/strong> : Durch den Einsatz neuer technologischer Hilfsmittel lassen sich die Qualit\u00e4tskontrollprozesse optimieren und die Maschinenverf\u00fcgbarkeit steigern.<\/li>\n<li><strong>Die Erweiterung der Kompetenzen des Ingenieurs<\/strong> : Die KI fungiert als kognitiver Begleiter und gew\u00e4hrleistet den Informationsfluss zwischen den oft voneinander getrennten Phasen des Produktlebenszyklus.<\/li>\n<li><strong>Die Pr\u00e4zision der neuen Steuerhebel<\/strong> : Auch wenn die Herausforderungen nach wie vor klassischer Natur sind, erm\u00f6glichen die L\u00f6sungen (pr\u00e4diktive KI, autonome Agenten) eine so detaillierte Steuerung, dass sie neue Leistungsstandards setzen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>2. Optimierung der Leistung von Werkzeugen und Prozessen: Die Digitalisierung als Kernst\u00fcck des industriellen Wandels mit AVEVA<\/h2>\n<p>Der Industriesektor basiert auf Determinismus: Eine Ma\u00dfnahme muss zu einem vorhersehbaren und erkl\u00e4rbaren Ergebnis f\u00fchren. Im Gegensatz dazu ist die generische KI probabilistisch und funktioniert oft wie eine \u201cBlack Box\u201d. F\u00fcr S\u00e9bastien Ory, Pr\u00e4sident von AVEVA France und Vizepr\u00e4sident des Industrieausschusses von Numeum, liegt der Erfolg in \u00ab <strong>Industrielle Intelligenz<\/strong> \u00bb, ein Ansatz, der die Leistungsf\u00e4higkeit von Algorithmen mit der Pr\u00e4zision der Industrie verbindet.<\/p>\n<p>Um KI zu einem Leistungsmotor zu machen, sind drei Voraussetzungen unerl\u00e4sslich:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>F\u00fchrung und F\u00fchrungsvision<\/strong> : Die Transformation muss von der F\u00fchrungsspitze vorangetrieben werden, um kulturelle Widerst\u00e4nde zu \u00fcberwinden. Die F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen ihre eigene Datenkultur entwickeln, um dieses Ziel zu verwirklichen.<\/li>\n<li><strong>Spezialisierte Dateninfrastruktur<\/strong> : Industriedaten sind komplex, verrauscht und heterogen (Zeitreihen, 3D, Instandhaltung). Eine generische Infrastruktur reicht nicht aus. Es bedarf von Systemen, die in der Lage sind, das Rauschen der Sensoren herauszufiltern und die Integrit\u00e4t der technischen Daten zu gew\u00e4hrleisten, damit die KI verwertbare Ergebnisse liefern kann.<\/li>\n<li><strong>Zielgerichtete Anwendungsf\u00e4lle und \u201cQuick Wins\u201d<\/strong> : Anstelle eines technologischen \u201cBig Bang\u201d sollten spezifische Anwendungen angestrebt werden, die einen unmittelbaren ROI bieten und so die Akzeptanz bei den Teams vor Ort f\u00f6rdern.<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz soll den Entscheidungstr\u00e4ger nicht ersetzen, sondern ihn unterst\u00fctzen.<\/strong>, insbesondere bei kritischen Prozessen. Nehmen wir das Beispiel der Wartung einer Turbine. Eine generische KI w\u00fcrde sagen: \u201cDie Ausfallwahrscheinlichkeit betr\u00e4gt 73 %.\u201d Diese Information ist f\u00fcr einen Bediener nutzlos, ja sogar beunruhigend. Die industrielle Intelligenz hingegen erkennt, dass diese Wahrscheinlichkeit auf einer Schwingungsabweichung und einem spezifischen Temperaturanstieg beruht. Sie schl\u00e4gt daraufhin drei physische Kontrollpunkte vor, die aus der Wissensdatenbank des Unternehmens stammen. Der Bediener beh\u00e4lt das letzte Wort und best\u00e4tigt die Empfehlung der KI auf der Grundlage greifbarer Parameter.<\/p>\n<h2>3. Vernetzte St\u00fcckliste: Wie l\u00e4sst sich die Markteinf\u00fchrungszeit mithilfe von KI und Neo4j verk\u00fcrzen?<\/h2>\n<p>La <strong>St\u00fcckliste (BOM)<\/strong>, ist das semantische Herzst\u00fcck der Branche. Dennoch ist sie h\u00e4ufig auf die Bereiche Entwicklung, Fertigung und Service aufgesplittert. Diese Fragmentierung, die oft \u00fcber Excel-Dateien verwaltet wird, ist eine wesentliche Ursache f\u00fcr Ineffizienz. Wenn eine Konstruktions\u00e4nderung nicht in Echtzeit an die Fertigungslinie weitergeleitet wird, steigen die Kosten f\u00fcr Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel.<\/p>\n<p>F\u00fcr Nicolas Rouyer, Senior Manager Solutions Engineering bei Neo4j, scheitern klassische relationale Datenbanken angesichts der Komplexit\u00e4t moderner Produkte. Ein Hubschrauber oder eine Turbine kann Baumstrukturen mit einer Tiefe von 20, 30 oder sogar 40 Ebenen aufweisen. Wo ein herk\u00f6mmliches System bei der Berechnung der Abh\u00e4ngigkeiten an seine Grenzen st\u00f6\u00dft, durchl\u00e4uft die Graph-Technologie diese Beziehungen in einem Bruchteil einer Sekunde und verkn\u00fcpft dabei Bauteile, Lieferanten, Zertifizierungen und Prozesse miteinander.<\/p>\n<p>Wenn in der Konstruktion ein Aluminiumteil vorgesehen ist, in der Fertigung jedoch aufgrund einer Informationsl\u00fccke Titanschrauben verwendet werden, kommt es zu beschleunigter Korrosion, was das Betriebsrisiko perfekt veranschaulicht. Die Erkennung dieses Fehlers an einer Montagelinie ist unendlich viel teurer als die sofortige Identifizierung \u00fcber eine vernetzte St\u00fcckliste, die die <strong>semantische \u00dcbereinstimmung<\/strong> der Baugruppen bereits in der Konstruktionsphase.<\/p>\n<p>Die Kombination von Graphen und KI erm\u00f6glicht <strong>chemische Arbeitsabl\u00e4ufe<\/strong> revolution\u00e4r. Ein Nutzer kann Anfragen in nat\u00fcrlicher Sprache stellen, und die KI durchsucht das Graphenmodell sofort, um eine pr\u00e4zise und mit Quellenangaben versehene Antwort zu liefern.<\/p>\n<h2>4. Die Herausforderungen der agentenbasierten KI f\u00fcr die Industrie 4.0\/5.0<\/h2>\n<p>Wenn<strong>\u2018Industrie 4.0\u201c<\/strong> hat die Konnektivit\u00e4t, die\u2019<strong>Industrie 5.0<\/strong> den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen und Technologie dazu zu nutzen, seine F\u00e4higkeiten zu erweitern, anstatt ihn zu ersetzen. Florence B\u00e9n\u00e9zit, Expertin bei Artefact, betont, dass agentische KI den Alltag des Bedieners grundlegend ver\u00e4ndert:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Demokratisierung des Zugangs zu Daten<\/strong> : Ein Techniker kann den Verlauf einer Maschine oder einen komplexen Vorgang in nat\u00fcrlicher Sprache abfragen, ohne sich durch Fachsoftware navigieren zu m\u00fcssen. Dies erm\u00f6glicht eine lokale und eigenst\u00e4ndige Probleml\u00f6sung.<\/li>\n<li><strong>Erweiterte Logb\u00fccher<\/strong> : Die KI kann aus den Maschinendaten Ereignisse ableiten, um automatische Berichte zu erstellen. Dies erh\u00f6ht die Zuverl\u00e4ssigkeit der Schicht\u00fcbergabe und verringert das Risiko, dass wichtige Informationen zwischen zwei Schichten verloren gehen.<\/li>\n<li><strong>Kontextbezogene Anleitung<\/strong> : In Echtzeit fungiert die KI als Mentor, schl\u00e4gt Anpassungen der Parameter vor oder f\u00fchrt den Bediener durch strenge Sicherheitsprotokolle.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Agentenbasierte KI ersetzt den Menschen nicht<\/strong> ; sie gibt ihm seine Rolle als Steuerer in einem industriellen Umfeld zur\u00fcck, das f\u00fcr eine rein manuelle Steuerung zu komplex geworden ist. Somit h\u00e4ngt der industrielle Erfolg nicht von der Komplexit\u00e4t des Algorithmus ab, sondern von dessen Verkn\u00fcpfung mit dem Fachwissen vor Ort. Durch die Vernetzung von Daten mittels Graphen und die Unterst\u00fctzung des Menschen durch agentenbasierte KI gewinnt die Industrie an Agilit\u00e4t. Pragmatismus muss die goldene Regel bleiben: Technologie ist lediglich ein Hebel im Dienste der operativen Umsetzung.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>Sehen Sie sich die vollst\u00e4ndige Aufzeichnung des Webinars replay an:<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/jWJkHw3yx9o?si=ZMeSxizh_4JGoRU-\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Am 31. 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