In der industriellen Fertigung entscheidet oft ein schmaler Korridor über Wirtschaftlichkeit und Qualität. Das gilt besonders für die Stahlproduktion – etwa bei der Feuerverzinkung. Dabei wird Stahlband durch ein Zinkbad geführt, um eine korrosionsschützende Beschichtung aufzubringen. Die Herausforderung: Ist die Zinkschicht zu dünn, leidet der Korrosionsschutz. Ist sie zu dick, steigen Materialkosten und Ressourcenverbrauch.

Traditionell wird die Beschichtungsdicke erst mit Verzögerung gemessen – wenn das Stahlband bereits mehrere Meter weitergelaufen ist. Korrekturen greifen deshalb in dem späten Stand zu spät und führen zu teuren Abwertungen.

Hier setzt der Einsatz von industrieller Künstlicher Intelligenz an. Eine gemeinsam entwickelte Lösung des Automatisierungsunternehmens EMG Automation und des Industrial-AI-Unternehmens NEUROLOGIQ analysiert kontinuierlich Prozessdaten aus der Anlage. Eine Kaskade von verschiedenen KI-Modellen prognostizieren die spätere Schichtdicke bereits während des laufenden Produktionsprozesses.

Die Anlagensteuerung kann dadurch in Echtzeit angepasst werden. Statt im Nachhinein auf Qualitätsabweichungen zu reagieren, wird der Prozess vorausschauend geregelt.

Initiiert wurde die KI-Entwicklung unter anderem von Simon Sack, Gründer und Geschäftsführer von NEUROLOGIQ. Sack gilt als führender Experte für Industrial AI und beschäftigt sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in komplexen industriellen Prozessen. Sein Ansatz: KI nicht als isolierte Technologie zu betrachten, sondern als integrierten Bestandteil moderner Produktionssysteme.

Die eingesetzten Modelle analysieren große Mengen historischer Produktionsdaten, erkennen Muster und berechnen innerhalb von Millisekunden neue Stellwerte für die Anlagensteuerung. Dadurch können Parameter wie Geschwindigkeit, Temperatur oder Luftdruck automatisch optimiert werden.

Die Effekte sind messbar: Der Materialeinsatz lässt sich reduzieren, Ausschuss vermeiden und die Prozessstabilität erhöhen. Gerade in material- und energieintensiven Industrien wie der Stahlproduktion können solche Optimierungen erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben.

Gleichzeitig zeigt das Beispiel, wie sich die Rolle von KI in der Industrie verändert. Während viele Projekte noch als Pilotanwendungen gestartet sind, entstehen zunehmend produktive Systeme, die direkt in industrielle Steuerungsarchitekturen integriert sind und operative Entscheidungen automatisiert unterstützen.

Der Einsatz von Industrial AI entwickelt sich damit vom experimentellen Innovationsprojekt zum produktiven Werkzeug der Prozessoptimierung – und zu einem zentralen Baustein der digitalen Transformation industrieller Produktion.