KI-Fine-Tuning als Wettbewerbsvorteil in der Industrie

Künstliche Intelligenz hat sich von einem Forschungsthema zu einem kritischen Element der Geschäftsstrategie entwickelt. Wir bei IONOS helfen durch unsere KI-Angebote wie dem AI Model Hub oder IONOS GPT bereits dabei, die Vorteile von KI in Geschäftsprozesse einfließen zu lassen. Besonders in der Fertigungsindustrie sind aktuell aber viele Potenziale noch weit davon entfernt, ausgeschöpft zu werden. Mit Fine-Tuning im IONOS AI Model Studio liefern wir hierfür Abhilfe.

Im Gegensatz zu rein textbasierten Anwendungsfällen wie z.B. der Auswertung von Kundenfeedback, der Generierung von Marketing-Texten oder dem Zusammenfassen von E-Mails, sind Industrie-Cases häufig komplex, hochspezialisiert und bringen besondere Herausforderungen mit sich. Häufig wird branchen- oder gar firmeneigenes Branchenwissen benötigt, um Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen und in unterschiedlichen Formaten berücksichtigt werden. Große, rein auf Allgemeinwissen trainierte Modelle kommen hier schnell an ihre Grenzen. Der Schlüssel zur Lösung ist das multimodale KI-Fine-Tuning – die Fähigkeit, verschieden fallbezogene Bild- und Textdaten für die Feinjustierung der Modelle zu verwenden und so relevante Ergebnisse zu erzielen. Hierfür werden meist externe KI-Dienstleister oder eigene Data Science Teams benötigt, welche in lang angelegten Projekten eine spezialisierte Lösung entwickeln.

Mit der Veröffentlichung des IONOS AI Model Studio demokratisieren wir diese Technologie. In Partnerschaft mit manufactAI stellen wir eine Plattform bereit, welche multi-modales Fine-Tuning für jedermann zugänglich macht. Dabei setzen wir auf besonders effiziente Fine-Tuning Methoden, die LoRA-Adaptoren, um eine maximale Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit während des Trainings mit eigenen Daten und der Inferenz zugewährleisten.

Die Wertschöpfung beginnt bei der Datenbasis: Spezialisierung durch Annotation

Die Leistungsfähigkeit jeder KI im industriellen Einsatz hängt direkt von der Qualität und Relevanz der Trainingsdaten ab. Beim multimodalen Fine-Tuning geht es darum, die Wissenslücke im Modell zu schließen: Das Modell muss lernen, eine visuelle Beobachtung (ein oder mehrere Bilder und Text) in eine professionelle, handlungsweisende Textantwort (dem Bericht / maschinenlesbare Ausgabe) umzuwandeln.

Diese präzise Verknüpfung erfolgt durch die Bereitstellung von Beispielpaaren bestehend aus Eingabe- und erwünschten Ausgabedaten. Um diese zu erstellen, benötigt es die sogenannte Datenannotation. Hierbei werden auf dem Bild kritische Bereiche (z.B. ein Riss, ein Hitzestau) mit speziellen Beschriftungstools, wie CVAT oder Label Studio, von einem Experten markiert. Diese Markierungen werden dann mit dem detaillierten, menschlich erstellten Ergebnis (z.B. “Ergebnis: Defekt, Grund: Riss”) verknüpft. So wird eine Lernbasis für das Modell erstellt, welches nach dem Training die Sprache der jeweiligen Produktionslinie spricht.

Strategische Anwendungsfälle für multimodales Fine-Tuning

Wenn Maschinen lernen, Bilder im jeweiligen Industriekontext zu „verstehen“ und dieses Verständnis in präzise Sprache zu übersetzen, entstehen völlig neue Möglichkeiten in der Anwendung. Gerade dort, wo Sicherheit, Effizienz und Zuverlässigkeit über Erfolg oder Stillstand entscheiden, zeigt das AI Model Studio sein volles Potenzial – von der Qualitätskontrolle bis hin zur vorausschauenden Wartung.

Qualitätskontrolle: Mehr Präzision, weniger Risiko

In Branchen wie der Automobil- oder Luftfahrtindustrie sind Prüfprozesse extrem anspruchsvoll. Eine fehlerhafte Schweißnaht oder ein unsichtbarer Riss kann enorme Folgekosten verursachen. Heute hängt die Beurteilung solcher Defekte noch häufig von der Erfahrung einzelner Prüfer ab – ein Risiko, das sich mit KI deutlich reduzieren lässt.

Ein fein abgestimmtes multimodales Modell erkennt kleinste Anomalien in Bauteilen und übersetzt sie in einen klaren, standardisierten Bericht. Es benennt den Defekt, lokalisiert ihn exakt und gibt eine verfahrenskonforme Empfehlung zur Nacharbeit.

In der Vorbereitung werden dafür reale Prüfaufnahmen mit Fachexperten durchgesehen. Diese markieren relevante Stellen im Bild – etwa Haarrisse oder Materialunregelmäßigkeiten – mit Annotierungs-Tools und verknüpfen sie mit den entsprechenden Befundtexten. Mit dieser belastbaren Lernbasis wird nun ein Modell im AI Model Studio angelernt, visuelle Beobachtungen in eindeutige Qualitätsurteile zu übersetzen.

Anlageneffizienz: Wartung im richtigen Moment

In der Schwerindustrie oder aber auch bei der Fließbandproduktion können ungeplante Maschinenausfälle innerhalb weniger Stunden hohe Verluste verursachen. Deshalb ist vorausschauende Wartung längst ein zentraler Bestandteil moderner Betriebsstrategien. Multimodales Fine-Tuning mit dem AI Model Studio geht hier einen Schritt weiter: Es verknüpft Thermografieaufnahmen und Textwissen aus Wartungsprotokollen zu einem ganzheitlichen Verständnis des Anlagenzustands.

Damit das Modell solche Zusammenhänge erlernen kann, werden typische Fehlerbilder aus historischen Wärmebildern annotiert – etwa überhitzte Lagerstellen oder auffällige Temperaturmuster – und mit Wartungseinträgen oder Störmeldungen aus der Praxis gekoppelt. Dadurch erkennt das System später, welche visuellen Signale auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten und wie sie im Betriebsalltag zu interpretieren sind.

Wenn das System etwa eine subtile Temperaturabweichung erkennt, setzt es diese in den richtigen Kontext: „Überhitzung an Pumpe ID 4A – Inspektion im nächsten Wartungsfenster empfohlen“. Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt für gezielte und effiziente Eingriffe. Die Lebensdauer der Anlagen verlängert sich, und teure Stillstände lassen sich vermeiden.

Montageprozesse: Effizienz durch Verständnis

Auch in der Montage komplexer Produkte, etwa in der Elektronikfertigung, kann multimodale KI einen entscheidenden Beitrag leisten. Wo früher Mitarbeiter mühsam prüfen mussten, ob jede Schraube sitzt und jedes Modul korrekt montiert ist, kann ein trainiertes Modell heute Abweichungen sofort erkennen.

Für die Erstellung der Trainingsdaten werden dafür Referenzbilder fehlerfreier Produkte mit Aufnahmen von Montageabweichungen kombiniert. Fachkräfte markieren auf diesen Bildern fehlende, falsch montierte oder beschädigte Bauteil. Zudem ergänzen Sie, wie der jeweilige Sollzustand auszusehen hätte. So lernt das Modell, zwischen „akzeptabel“ und „abweichend“ zu unterscheiden – und die passende textliche Diagnose zu formulieren.

Statt nur ein Bild mit einem markierten Fehlerbereich zu liefern, erzeugt die KI eine konkrete Textmeldung – zum Beispiel: „Fehler erkannt: Bauteil P/N 1184-A fehlt.“ Diese Information fließt direkt in das ERP-System, löst automatisch einen Nacharbeitsauftrag aus und aktualisiert den Bestand. So entstehen geschlossene Kreisläufe zwischen Sichtprüfung, Dokumentation und Produktionssteuerung – ein Gewinn an Geschwindigkeit und Genauigkeit zugleich.

Nach dem Hype: KI als echter Wettbewerbsvorteil

Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren erste Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz gesammelt. Oft starteten diese Pilotprojekten ambitioniert, fanden aber selten den Weg in den produktiven Einsatz. Häufig fehlte der direkte Bezug zur Wertschöpfung oder die technische Umsetzung erwies sich als zu komplex. Multimodales Fine-Tuning ändert diese Perspektive grundlegend. Es ermöglicht, KI-Modelle gezielt mit eigenen Bild- und Textdaten zu trainieren. Dadurch wird das Wissen aus der Produktion, der Wartung oder der Qualitätskontrolle unmittelbar nutzbar gemacht.

Gerade in der Industrie zeigt sich, dass multimodale Ansätze weit über reine Automatisierung hinausgehen: Sie schaffen Kontext, interpretieren visuelle Informationen im Lichte fachlicher Expertise und liefern handlungsrelevante Erkenntnisse – in Echtzeit und mit höchster Präzision. Das ist kein theoretischer Zugewinn, sondern ein messbarer Beitrag zur Wertschöpfung. Weniger Stillstände, geringere Ausschussraten, bessere Dokumentation und eine höhere Prozesssicherheit sind das Ergebnis.

Mit dem IONOS AI Model Studio präsentieren wir eine Plattform, die diesen Mehrwert ohne langwierige Entwicklungsprojekte zugänglich macht. Durch effizientes LoRA-Fine-Tuning können Unternehmen eigene Daten gezielt einbringen und Modelle entwickeln, die auf ihren individuellen Kontext abgestimmt sind. Damit wird KI zu einem produktiven Werkzeug, welches echte, nachhaltige Wettbewerbsvorteile schaffen kann.