Von der Idee zur Praxis: Fraunhofer skizziert nachhaltigen KI-Einsatz in Unternehmen

Fraunhofer hat das Whitepaper „AI Beyond The Prototype“ veröffentlicht, das Strategien für einen langfristig stabilen Einsatz maßgeschneiderter KI-Modelle in der Industrie aufzeigt. Im Fokus stehen unter anderem die frühzeitige Erkennung von Anomalien, die Optimierung der Ressourceneffizienz sowie die Robustheit von KI-Systemen für den Dauerbetrieb. Das Whitepaper wurde gemeinsam von mehreren Fraunhofer-Instituten und -Initiativen erstellt und steht Unternehmen kostenfrei zur Verfügung.

Unter dem Untertitel „Requirements for Long-Term Operations of AI in Industry“ gliedert das Dokument die entscheidenden Erfolgsfaktoren für KI-Projekte jenseits des Prototyps in sechs Kategorien: Autonomiegrad, Performance, Überwachung und Wartung, Integration und Deployment, Akzeptanz sowie Regulierungskonformität. Es bietet ein strukturiertes Vorgehensmodell für die Implementierung in realen OT-/IT-Umgebungen und fördert eine gemeinsame Sprache zwischen KI-Experten sowie Domänenfachleuten.

Robustheit, Drift-Handling, Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit als Kernanforderungen

„KI entfaltet ihren Mehrwert in der Industrie erst im langfristigen Betrieb. Deshalb müssen Teams die operativen Anforderungen – Robustheit, Drift-Handling, Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit – bereits während der Entwicklungsphase berücksichtigen“, erklärt Dr. Constanze Hasterok vom Fraunhofer IOSB. „Unser Whitepaper macht diese Anforderungen explizit und zeigt, wie OT-/IT-Integration, Monitoring und regulatorische Aspekte wie der EU AI Act von Anfang an sauber implementiert werden können.“

Konkrete Stellhebel für die Produktionsreife

Für die Umsetzung in die Produktion liefert das Whitepaper praxisnahe technische und organisatorische Leitplanken. Lukas Rauh vom Fraunhofer IPA betont: „Damit KI-Lösungen vom Prototyp in den operativen Alltag übergehen, braucht es mehr als gute Modelle. Neben MLOps sind stabile Dateninfrastrukturen und eine klare Strategie für das Zusammenspiel von Edge- und Cloud-Diensten entscheidend. Nur so werden KI-Systeme skalierbar und praxistauglich.“

Nachhaltiger Betrieb durch methodisches KI-Engineering

„Ein funktionierender Prototyp allein garantiert keinen langfristigen Erfolg von KI in der Industrie. Unternehmen benötigen robuste Prozesse, klar definierte Rollen und eine Organisationsstruktur, die den kontinuierlichen Betrieb unterstützt“, ergänzt Dr. Holger Kett vom Fraunhofer IAO. „Unser Whitepaper zeigt, wie methodisches KI-Engineering, MLOps und human-zentrierte Gestaltung zusammenspielen, um KI-Lösungen zuverlässig, nachvollziehbar und skalierbar in den Alltag zu bringen.“

Kerninhalte des Whitepapers

• Operationsszenarien vom »Proof of Concept« bis »Externe, kritische Deployment-Umgebung«
• Anforderungen an KI-Systeme: Autonomiegrad, Performance, Überwachung & Wartung, Integration & Deployment, Akzeptanz, Regulierungskonformität
• Performance & Robustheit von KI-Systemen by design
• Supervision & Maintenance, z.B. Erkennung von Datendrift, (automatisiertes) Nachtrainieren, Versionierung von Daten/Modellen/Systemen
• Integration & Deployment in verschiedenen Umgebungen: OT-/IT-Konvergenz, Edge-/Cloud-Strategien, Skalierbarkeit, Latenz/Bandbreite, IT-Sicherheit, föderiertes und verteiltes Lernen
• Akzeptanz & Human-Centered Quality mit Nutzerrollen, Explainability, Usability etc.
• Einordnung zum EU AI Act und anderen regulatorischen Vorgaben

Verfügbarkeit und Partner

Das Whitepaper ist frei verfügbar auf den Websites der beteiligten Institute und Initiativen sowie über Fraunhofer-Publica (DOI: https://dx.doi.org/10.24406/publica-4825, Lizenz: CC-BY-NC-ND). Es richtet sich an KI-Experten, Projektleitende und technische Entscheider in Unternehmen, die KI-Systeme jenseits von Prototypen in reale OT-/IT-Umgebungen überführen.

Beteiligt an der Entstehung und für alle Rückfragen ansprechbar sind die drei Fraunhofer-Institute für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO sowie für Produktionstechnik und Automatisierung IPA; außerdem das KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik« als anwendungsorientierter Zweig des Cyber Valley sowie CC-KING, das Kompetenzzentrum für KI-Engineering Karlsruhe.

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Bild/Quelle: https://depositphotos.com/de/home.html

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