Das neue Fraunhofer-Whitepaper „AI Beyond The Prototype“ beleuchtet Herausforderungen und Lösungen für einen nachhaltigen Einsatz maßgeschneiderter KI-Modelle in der Industrie. Es zeigt auf, wie Anomalien frühzeitig erkannt, Ressourceneffizienz optimiert und KI-Systeme für einen stabilen Dauerbetrieb robust gemacht werden können. Das von mehreren Fraunhofer-Instituten und -Initiativen veröffentlichte Whitepaper steht Unternehmen kostenfrei zur Verfügung.
Das Whitepaper mit dem Untertitel „Requirements for Long-Term Operations of AI in Industry“ strukturiert die Anforderungen, die für einen Projekterfolg „jenseits des Prototyps“ entscheidend sind, in sechs Kategorien: Autonomiegrad, Performance, Überwachung und Wartung, Integration und Deployment, Akzeptanz sowie Regulierungskonformität. Es beschreibt ein strukturiertes Vorgehen für die Umsetzung in realen OT-/IT-Umgebungen und etabliert eine gemeinsame Sprache zwischen KI- und Domänenexpertinnen und -experten.
Robustheit, Drift-Handling, Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit
„KI schafft ihren Mehrwert in der Industrie erst im langfristigen Betrieb. Deshalb müssen Teams die operativen Anforderungen – Robustheit, Drift-Handling, Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit – bereits während der Entwicklung antizipieren“, sagt Dr. Constanze Hasterok vom Fraunhofer IOSB. „Unser Whitepaper macht diese Anforderungen explizit und zeigt, wie sich OT-/IT-Integration, Monitoring und regulatorische Aspekte wie EU AI Act von Beginn an sauber aufsetzen lassen.“
Für den Weg in die Produktion liefert das Whitepaper konkrete technische und organisatorische Stellhebel. „Damit KI-Lösungen den Sprung vom Prototyp in den Alltag schaffen, braucht es mehr als gute Modelle – neben MLOps insbesondere stabile Dateninfrastrukturen und eine klare Strategie, wie Edge- und Cloud-Dienste zusammenspielen“, sagt Lukas Rauh vom Fraunhofer IPA. „Erst dann werden Systeme für KI-Lösungen skalierbar und wirklich praxistauglich.“
„Für den langfristigen Erfolg von KI in der Industrie reicht ein funktionierender Prototyp nicht aus. Unternehmen brauchen robuste Prozesse, klare Rollen und eine Organisationsstruktur, die den kontinuierlichen Betrieb unterstützt“, sagt Dr. Holger Kett vom Fraunhofer IAO. „Unser Whitepaper zeigt, wie methodisches KI-Engineering, MLOps und human-zentrierte Gestaltung zusammenspielen, damit KI-Lösungen im Alltag zuverlässig, nachvollziehbar und skalierbar eingesetzt werden können.“
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
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-Expertinnen und -Experten, Projektleitende und technische Entscheiderinnen und 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.
Text- und Bildquelle: Fraunhofer
