Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig, auch der Einsatz in der Elektro-und Digitalindustrie weckt große Erwartungen. Aber was steckt eigentlich hinter der industriellen KI oder Industrial AI? Was unterscheidet Industrial AI von generativer KI und welche Vorrausetzungen braucht der Einsatz von industrieller KI in der EDI? Das zeigt das neue Whitepaper des ZVEI, das zum kostenfreien Download zur Verfügung steht.
Industrial AI ist keine neue Technologieklasse
Mit der Publikation möchte der Verband der Elektro- und Digitalindustrie ein gemeinsames Verständnis über die Charakteristiken, Anwendungsmöglichkeiten und systemischen Voraussetzungen von industrieller KI schaffen. Aus Sicht des ZVEI ist industrielle KI keine Einzeldisziplin, sondern eine neue Technologieklasse, die zum Hebel für die Zukunftsfähigkeit der Elektro- und Digitalindustrie wird. Der ZVEI sieht sich dabei als Knotenpunkt für strategische Orientierung, industriepolitisches Engagement und konkrete Unterstützung für die Elektro- und Digitalindustrie.
Nutzung von KI in industrienahen Systemen
Industrial AI beschreibt den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen und industrienahen Systemen. Ziel ist es, Prozesse, Produkte und Infrastrukturen über deren gesamten Lebenszyklus hinweg intelligenter, effizienter, resilienter und nachhaltiger zu gestalten. Dabei vereint Industrial AI klassische Ingenieurwissenschaften, tiefes Domänenwissen und moderne daten- sowie modellbasierte Verfahren der KI, insbesondere maschinelles Lernen. Industrial AI wird dort wirksam, wo hohe Systemkomplexität, Echtzeitanforderungen, funktionale Sicherheit und hohe Verfügbarkeiten aufeinandertreffen. Anders als generische KI-Lösungen ist Industrial AI kontext-spezifisch, eingebettet in technische Systeme und präzise auf industrielle Anforderungen zugeschnitten.
Um die Besonderheiten von Industrial AI zu verstehen, ist eine Abgrenzung zu anderen Formen von KI entscheidend:
- Generative KI (z. B. ChatGPT, DALL-E) erzeugt Inhalte wie Text, Code oder Bilder. Sie ist domänenübergreifend einsetzbar, aber für industrielle Steuerungssysteme ohne gezielte Anpassung ungeeignet.
- Consumer-KI (z. B. Alexa, Siri) unterstützt den Alltag, etwa durch Sprachsteuerung oder personalisierte Empfehlungen. Ihr Fokus liegt auf Nutzerkomfort, nicht auf industrieller Robustheit.
- Business-KI (z. B. in CRM-Systemen oder für Betrugserkennung) optimiert datengetriebene Prozesse in Büro- und Verwaltungsumgebungen. Sie arbeitet zumeist offline oder mit weichen Echtzeit-
Anforderungen.
Industrial AI hingegen steuert, überwacht und optimiert reale physische Systeme wie Maschinen, Produktionslinien, Energie- oder Verkehrsinfrastrukturen. Hier gelten oft harte Echtzeitanforderungen, sicherheitskritische Rahmenbedingungen (z. B. funktionale Sicherheit nach IEC 61508) und hohe Verfügbarkeitsanforderungen. Nicht jede KI ist für den industriellen Einsatz geeignet. Gerade generative oder sprachbasierte KI-Systeme müssen technisch und regulatorisch angepasst werden, um im industriellen Umfeld zu bestehenIndustrial AI ist daher kein allgemeines KI-Modul, sondern eine auf domänenspezifische Anforderungen zugeschnittene Technologieklasse.
Das gesamte Whitepaper steht zum kostenfreien Download zur Verfügung:
Zum DownloadWeitere Informationen gibt es unter www.zvei.org.
