10 Gewachsene IT trifft KI und Quantum Computing Die zentrale Aufgabe besteht nicht darin, eine neue Fabrik auf der grünen Wiese zu errichten. Anspruchsvoller ist es, gewachsene Strukturen intelligent weiterzuentwickeln. Traditionelle IT- und ERP-Systeme müssen dafür sinnvoll mit KI-Komponenten verbunden werden. Machine Learning macht aus vorhandenen Datenbeständen vorausschauende Systeme. Produktions- und Liefernetzwerke gewinnen an Robustheit, weil sie Auffälligkeiten erkennen können, bevor daraus Stillstände entstehen. Parallel dazu werden die Versorgungsprozesse in Fabriken zunehmend autonom. Fahrerlose Transportsysteme (FTS), die nicht mehr an Magnetstreifen Der Takt der neuen Industrie Wie KI, Resilienz und Autonomie die automobile Wertschöpfung verändern Von Prof. Dr. Klaus-Jürgen Schmidt, Institut für Produktions- und Logistiksysteme Die Automobil- und Zulieferindustrie erlebt derzeit eine außergewöhnlich spannende Phase. Wer die Entwicklung der vergangenen Jahre aufmerksam verfolgt, sieht einen grundlegenden Wandel, der weit über den Wechsel der Antriebstechnologien hinausreicht. Sein Zentrum liegt in den Strukturen, die den industriellen Alltag zusammenhalten: Logistik, Supply Chain und Produktion. Dort entscheidet sich, wie leistungsfähig die Branche künftig sein wird. Die Ära linearer Lieferketten, die fast ausschließlich auf Kosteneffizienz ausgerichtet waren, ist vorbei. Just-in-Time und Just-in-Sequence galten über Jahrzehnte als feste Leitbilder, weil geopolitische und wirtschaftliche Stabilität weitgehend vorausgesetzt wurde. Die Erfahrungen der letzten Jahre haben diese Annahme widerlegt. Effizienz bleibt unverzichtbar, ist inzwischen aber eine Grundvoraussetzung. Resilienz entscheidet darüber, ob Unternehmen wachsen und im Wettbewerb bestehen. Wer weiterhin in starren Ketten statt in beweglichen Wertschöpfungsnetzwerken denkt, verliert Tempo und gefährdet seine Wettbewerbsfähigkeit. Von linearen Ketten zu vorausschauenden Datennetzwerken Der Schritt von reaktiven Abläufen zu vorausschauenden, anpassungsfähigen Strukturen ist keine theoretische Übung, sondern eine operative Notwendigkeit. Supply Chains werden künftig nicht nur verwaltet, sondern mithilfe von Algorithmen koordiniert. Dann lautet die entscheidende Frage nicht mehr allein „Wo befindet sich mein Material?“, sondern: „Welche weltweiten Ereignisse könnten seine Ankunft in den nächsten 48 Stunden gefährden, und welche Alternativrouten kann das System selbstständig einleiten?“ Solche vorausschauenden Netzwerke funktionieren nur, wenn Unternehmen ein überholtes Prinzip aufgeben: Daten isoliert zu sammeln und zurückzuhalten. Transparenz über Unternehmensgrenzen hinweg wird zur Voraussetzung. Weiß ein OEM nicht in Echtzeit, dass einem Tier-3Zulieferer am anderen Ende der Welt eine kritische Komponente fehlt, kann selbst der beste Algorithmus am eigenen Band den Ausfall nicht verhindern. Initiativen und Datenräume wie Catena-X zeigen, dass Datensouveränität und gemeinsame Transparenz keine Gegensätze sind. Sie müssen zusammen gedacht werden. Bild: IPL, KI-generiert Bild: IPL, KI-generiert
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