Kunstig intelligens i industrien – anvendelser, sikkerhed og udfordringer

Den moderne industri gennemgår en dynamisk transformation drevet af kunstig intelligens (AI). Virksomheder implementerer i stigende grad AI i industrien for at optimere produktionen, automatisere processer og udnytte data bedre. Maskinlæringsteknikker og big data-analyse åbner helt nye muligheder for produktionsvirksomheder, når det gælder om at effektivisere driften og styrke konkurrenceevnen. Samtidig rejser der sig spørgsmål om sikkerheden ved sådanne løsninger – især i relation til maskinsikkerhed og de nyeste reguleringer som Maskinforordningen 2023/1230. Nedenfor ser vi nærmere på anvendelser af AI i industrien, de fordele der følger med, samt de udfordringer og risici, der ledsager denne teknologiske revolution.

Anvendelser af kunstig intelligens i industrien

Kunstig intelligens anvendes i mange områder inden for produktion og virksomhedsledelse. Med AI får industriel automation et nyt intelligensniveau – systemer kan selv lære på baggrund af data og træffe beslutninger i realtid. Nedenfor er udvalgte områder, hvor AI allerede nu skaber målbare resultater:

Eksemplerne ovenfor er kun en del af mulighederne. Stadig flere virksomheder investerer i AI-løsninger for at øge produktiviteten og gøre produktionen mere fleksibel. For eksempel kan maskinlæringsmodeller analysere hundredvis af procesparametre i realtid – når de registrerer en afvigelse, kan systemet automatisk korrigere maskinindstillingerne eller tilkalde service, før der opstår et alvorligt nedbrud. Andre systemer lærer ud fra historiske data, hvordan en produktionslinje bedst konfigureres ved skift i sortimentet.

Fordele ved at implementere AI i produktionssektoren

Implementering af kunstig intelligens i et industrielt miljø giver en række forretningsmæssige og driftsmæssige fordele:

• Højere produktivitet og mindre nedetid: Med AI får maskiner sjældnere uplanlagte nedbrud, fordi systemet opdager tegn på fejl i god tid. Optimale planer for produktion og vedligehold minimerer nedetider.
• Bedre produktkvalitet: Automatisk inspektion og analyse af procesdata gør det muligt hurtigere at fange afvigelser fra normen. Færre defekte produkter betyder mindre materialespild og et bedre omdømme.
• Lavere driftsomkostninger: Industriel automation understøttet af AI reducerer behovet for manuel indgriben i rutineopgaver. Processer bliver mere energieffektive – AI kan fx slukke for udstyr, der ikke er i brug, eller optimere energiforbruget.
• Større produktionsfleksibilitet: AI-baserede systemer tilpasser sig hurtigt ændringer – fx svingende markedsbehov eller ændringer i produktdesignet. Det gør det lettere at indføre produktpersonalisering og forkorter reaktionstiden på trends.
• Bedre arbejdssikkerhed: AI kan ikke kun skabe risici, men også øge sikkerheden. Et eksempel er intelligente overvågningssystemer, der registrerer farlige situationer (som når et menneske kommer for tæt på en robot) og igangsætter nødprocedurer. På den måde hjælper teknologien med at beskytte medarbejderne.

Alle disse fordele omsættes til en konkurrencefordel. Virksomheder, der udnytter AI, kan producere hurtigere og billigere, samtidig med at kvaliteten fastholdes eller forbedres. Derudover understøtter effektiv styring af data og processer bedre strategiske beslutninger. Det er dog værd at bemærke, at omfanget af gevinsterne afhænger af en korrekt implementering – det kræver investeringer ikke kun i hardware og software, men også i uddannelse af medarbejdere og tilpasning af organisationen til nye arbejdsmetoder.

Udfordringer ved implementering af kunstig intelligens i industrien

På trods af det enorme potentiale er implementering af AI i fabrikker og produktionsanlæg forbundet med en række udfordringer:

• Høje omkostninger og afkast af investeringen: Udvikling og træning af AI-modeller kan være dyrt, især når det vedrører specifikke industrielle processer. Indkøb af sensorer, IT-infrastruktur samt arbejdet fra AI-specialister er betydelige udgifter. For nicheprægede eller enkeltstående processer kan traditionelle algoritmer og automationsløsninger være billigere og mere rentable end fulde AI-løsninger.
• Adgang til data og datakvalitet: Effektive AI-modeller kræver store mængder data i den rette kvalitet. I anlæg, der først er ved at påbegynde digitalisering, kan data være ufuldstændige eller spredt på flere steder. Ofte er det nødvendigt at modernisere maskinparken (tilføje sensorer, SCADA-systemer) og integrere forskellige informationskilder, før IT- eller ingeniørafdelinger kan klargøre data til træning af modeller.
• Mangel på specialister: Udvikling og drift af AI-systemer kræver kompetencer i krydsfeltet mellem IT og ingeniørfag. Arbejdsmarkedet mangler erfarne eksperter, der både behersker maskinlæring og kender de industrielle processers særlige karakter. Virksomheder må investere i kompetenceudvikling eller benytte eksterne specialister (outsourcing) med den nødvendige knowhow.
• Integration med eksisterende processer: Implementering af AI handler ikke kun om teknologi, men også om tilpasning til de eksisterende procedurer. AI-systemet skal kunne samarbejde med både maskiner og mennesker på produktionsgulvet.
• Teknologiske begrænsninger: Ikke alle industrielle opgaver egner sig til at blive løst med AI-metoder. Mange processer har veldefinerede fysiske eller logiske regler – her fungerer traditionelle styringsalgoritmer fremragende. AI har især en fordel dér, hvor processen er kompleks, variabel eller vanskelig at modellere med klassiske metoder. Ellers kan brugen af AI give ingen væsentlig fordel i forhold til en enklere løsning, men i stedet tilføre unødig kompleksitet.
• Accept og ændring af arbejdskultur: Indførelse af intelligente systemer hænger ofte sammen med medarbejdernes bekymringer om arbejdspladser eller ændrede opgaver. Det er nødvendigt med målrettet oplæring og opbygning af forståelse for, at AI er et støtteværktøj og ikke en trussel. Virksomheder, der overser den menneskelige faktor, kan møde modstand mod den nye teknologi, hvilket gør det sværere at udnytte den effektivt.

At identificere disse udfordringer tidligt gør det muligt at planlægge implementeringen hensigtsmæssigt. Ofte anbefales det først at igangsætte et pilotprojekt i mindre skala, drage erfaringer og først derefter udrulle AI bredere i hele virksomheden. På den måde kan man bedre vurdere de reelle omkostninger og gevinster samt finjustere systemintegrationen, før den bliver kritisk for kerneprocesserne.

Maskinsikkerhed og AI – regulering og god praksis

Indførelse af kunstig intelligens i maskiner og produktionsudstyr kræver særlig opmærksomhed på sikkerhed. Traditionelle maskiner arbejder efter forudprogrammerede mønstre, mens AI-systemer kan træffe beslutninger autonomt på baggrund af data. Det rejser spørgsmålet: Er AI-styrede maskiner lige så sikre som de klassiske? Lovgiverne har set problemstillingen, hvilket blandt andet fremgår af Forordning (EU) 2023/1230 om maskiner (den såkaldte nye Maskinforordning).

De nye regler, som fra 2027 erstatter den nuværende Maskindirektiv 2006/42/EC, tager bl.a. højde for risici som følge af digitalisering og anvendelse af AI-systemer. Maskiner udstyret med elementer af kunstig intelligens skal opfylde yderligere sikkerhedskrav og krav til overensstemmelsesvurdering for at sikre beskyttelse af brugerne. I praksis betyder det, at producenten af en sådan “intelligent” maskine skal gennemføre en udvidet risikoanalyse, hvor der tages højde for atypiske scenarier for algoritmens adfærd. Det er også nødvendigt at sikre, at AI-systemet ikke på egen hånd kan ændre maskinens funktion på en måde, der bringer operatører eller omgivelser i fare.

Forordning 2023/1230 introducerer også begrebet højrisikomaskiner – kategorier af udstyr, som på grund af potentielle farer (fx som følge af autonom drift) kræver ekstra certificering fra en uafhængig instans. Det gælder bl.a. autonome mobile maskiner og kollaborative industrirobotter. Her er producentens egen overensstemmelseserklæring ikke længere tilstrækkelig; der kræves ekstern involvering af en bemyndiget organ samt tests, der bekræfter opfyldelse af skærpede krav. Det er værd at nævne, at definitionen af den såkaldte “sikkerhedskomponent” er blevet udvidet – den omfatter nu ikke kun fysiske enheder (fx nødstop), men også digitale elementer og software. Det betyder, at fx et system, der overvåger sikkerhedszoner ved hjælp af AI, har samme status som en mekanisk afskærmning eller en lysgardin.

Anvendelsen af AI i industrien foregår derfor ikke i et juridisk tomrum – tværtimod bliver den nøje fulgt af myndigheder og regulatorer. Formålet med disse tiltag er, at innovation går hånd i hånd med sikkerheden for medarbejdere og forbrugere. Den gode nyhed er, at når en virksomhed lever op til strenge sikkerhedskrav, opbygger den samtidig tillid til sine produkter og ydelser. CE-certificering af maskiner med avancerede styresystemer bliver et bevis på, at man selv i AI-æraen kan sikre et højt sikkerhedsniveau.

Risici forbundet med brugen af AI i industrien

Ud over implementeringsudfordringer findes der også visse risici forbundet med anvendelsen af kunstig intelligens i et industrielt miljø. De skal identificeres og overvåges, så man kan modvirke dem i tide:

• Uforudsigelig systemadfærd: AI bygger på data og statistik, hvilket betyder, at den i atypiske situationer kan træffe uventede beslutninger. Fejl i algoritmen eller i inputdata kan føre til farlig maskinadfærd (fx en forkert robotbevægelse). Derfor er det vigtigt, at enhver maskine med AI har traditionelle sikkerhedsforanstaltninger – såsom nødstop eller mekanismer til manuel kontrol, så operatøren straks kan standse udstyret.
• Softwarefejl og opdateringer: AI-software kræver regelmæssige opdateringer og rettelser. En ny version af algoritmen kan medføre utilsigtede bivirkninger. Hvis procedurerne for softwarekvalitetskontrol svigter, kan den opdaterede maskine opføre sig uønsket, selv om den tidligere version fungerede korrekt. Derfor anbefales det at gennemføre tests, der simulerer reelle driftsforhold, før en opdatering tages i brug.
• Angreb via manipulation af data: AI kan “narres” ved at få tilført manipulerede data. I industrien er en reel trussel bevidst forstyrrelse af sensoraflæsninger eller tilførsel af falske oplysninger til algoritmen, hvilket kan udløse uønskede reaktioner (fx produktionsstop eller manglende reaktion på en reel fare). Derfor bør man ved design af AI-systemer indarbejde mekanismer til anomalidetektion og filtrering af inputdata.
• Afhængighed af teknologileverandører: Mange virksomheder benytter eksterne leverandører af AI-systemer eller cloudplatforme til dataanalyse. Det skaber en risiko for afhængighed af “black box”-teknologi, hvis virkemåde man ikke fuldt ud forstår. Hvis leverandøren stopper supporten af produktet eller pålægger ugunstige vilkår, kan virksomheden få problemer. Kritiske processer bør derfor baseres på gennemsigtige løsninger, og viden om dem bør gradvist forankres internt i virksomheden.
• Indvirkning på medarbejdere: AI-baseret automatisering kan føre til færre stillinger eller ændringer i jobprofiler. Det er en social risiko – hvis virksomheden ikke sikrer omskoling og kompetenceudvikling, vil AI udelukkende blive opfattet som en trussel mod arbejdspladser, hvilket påvirker moral og medarbejdernes villighed til at samarbejde om implementering af ny teknologi negativt.

Alle ovenstående risici betyder, at det er nødvendigt at følge princippet om begrænset tillid til AI. Det vil sige, at selv om systemet arbejder autonomt, bør virksomheden etablere tilsyn med det. Regelmæssig risikovurdering og verifikation af beslutninger truffet af AI (særligt i kritiske anvendelser) gør det muligt tidligt at opdage eventuelle uregelmæssigheder. I praksis anvendes ofte en “human-in-the-loop”-tilgang, dvs. at et menneske bevarer rollen som kontrollør af centrale beslutninger, indtil AI har bevist sin pålidelighed over en længere periode.

Cybersikkerhed og kunstig intelligens i industrien

Den stigende anvendelse af AI hænger også sammen med nye udfordringer inden for cybersikkerhed. Industrivirksomheder bliver stadig mere digitaliserede og netværksforbundne – maskiner, IoT-sensorer, SCADA-systemer og AI-platforme udveksler data internt på fabrikken og ofte også med skyen. Det udvider den potentielle angrebsflade for cyberkriminelle. Truslerne omfatter bl.a.:

• Ransomwareangreb og produktionssabotage: Kriminelle kan forsøge at inficere virksomhedens netværk med malware for at overtage kontrollen over styresystemerne eller kryptere dem. Når AI styrer kritiske processer, kan konsekvenserne af et vellykket angreb være alvorlige – fra produktionsstop til skader på udstyr eller masseproduktion af defekte produkter. Derfor er det afgørende at følge gennemprøvede standarder for cybersikkerhed i industriel automation (f.eks. standarder i IEC 62443-familien) samt at segmentere OT-netværket (Operational Technology), så produktionssystemer adskilles fra internettet.
• Tyveri af data og immaterielle rettigheder: AI-systemer trænes på produktionsdata, som kan indeholde følsomme oplysninger om teknologiske processer eller recepter. Stjålne data kan udnyttes af konkurrenter eller til industrispionage. Implementering af stærke beskyttelsesmekanismer (kryptering af kommunikation, flertrinsadgangskontrol, netværksovervågning) er en nødvendighed i Industri 4.0-tidsalderen.
• Manipulation af AI-modeller: En mere avanceret angrebsvektor er at forsøge at påvirke selve AI-modellen – f.eks. ved at “forgifte” den i træningsfasen med forkerte data. Det kan få modellen til at lære falske mønstre og begynde at træffe forkerte beslutninger. Denne type trussel kræver en meget bevidst tilgang til modeltræningen: træningsdata skal beskyttes, og deres integritet skal verificeres.
• Angribere, der udnytter AI: Kunstig intelligens er et tveægget sværd – lige så vel som den kan hjælpe med at forsvare systemer, kan den også bruges af hackere. AI gør det f.eks. lettere at skabe overbevisende phishing-beskeder eller at finde sårbarheder i sikkerheden. Modsvaret er at anvende tilsvarende avancerede værktøjer på forsvarssiden, f.eks. indtrængningsdetekteringssystemer baseret på maskinlæring, der analyserer netværkstrafik for anomalier.

For industrivirksomheder betyder det, at AI-strategien skal integreres med cybersikkerhedsstrategien. Hver ny AI-baseret komponent bør gennemgå en IT-sikkerhedsvurdering. Det er også en fordel, at teams med ansvar for OT samarbejder tæt med IT-sikkerhedsafdelingerne – en kultur for sikker udvikling (DevSecOps) bør også omfatte AI-projekter. Kun på den måde vil innovationer ikke svække, men styrke sikkerheden i hele virksomheden.

Spørgsmål før implementering af AI i produktionsprocessen

Før du underskriver en aftale om det første pilotprojekt, bør du – og teamet – besvare mindst fem centrale spørgsmål. Hvis blot ét af dem ikke kan besvares klart og positivt, så vent med investeringen og luk hullet i forberedelserne.

1. Har jeg tilstrækkeligt med gode data til at træne modellerne?
   Data skal være konsistente, komplette og dokumenterede. Manglende målehistorik eller hyppige huller i registreringerne betyder, at modellen ikke lærer brugbare regler.
2. Hvilke konkrete forretningsmål og KPI’er vil jeg opnå med AI?
   Definér en målbar effekt – f.eks. at reducere nedetid med 20 % eller at øge OEE med 5 pp. Uden et klart mål er det svært at vurdere projektets succes og beregne ROI.
3. Vil mine maskiner og linjer opfylde kravene i Forordning 2023/1230 efter integration af AI?
   Sørg for, at sikkerhedssystemerne – både hardware og software – fortsat vil være i overensstemmelse med kommende standarder, og at du har en plan for certificering af CE for maskiner efter ændringer.
4. Hvordan minimerer jeg risikoen for cyberangreb mod AI-løsninger?
   Planlæg netværkssegmentering, flertrinsautentificering og overvågning af anomalier. Husk, at angribere kan forsøge at “forgifte” modeller med falske data.
5. Er organisationen kulturelt klar til forandringen?
   Undersøg, om operatører, vedligehold og ledelse forstår AI’s rolle, ved hvordan de skal arbejde med den, og ikke frygter at miste deres job. Uden dette vil selv den bedste teknologi ikke give de forventede gevinster.

Svarene ja på alle spørgsmål betyder grønt lys til at starte pilotprojektet. Hvis et af emnerne stadig giver anledning til tvivl, så planlæg at få lukket manglerne – før algoritmen tager styringen over din produktionslinje.

Fremtiden: AI som standard i industrien?

På trods af de nævnte udfordringer og trusler synes udviklingsretningen i industrien at være klar – kunstig intelligens i industrien vil med tiden blive lige så udbredt som automatisering og robotisering. Allerede nu baserer nogle fabrikker, der omtales som “smart factory”, størstedelen af beslutningerne på dataanalyse og intelligente algoritmer. I fremtiden kan vi forvente en yderligere forfinelse af disse teknologier: AI-modeller bliver mere specialiserede (f.eks. dedikeret til meget snævre teknologiske operationer) og samtidig lettere at implementere takket være værktøjer som AutoML og færdige cloudtjenester.

Næste skridt kan være en bredere udbredelse af digitale tvillinger – troværdige digitale modeller af produktionslinjer eller hele fabrikker, som løbende forsynes med realtidsdata. AI, der arbejder på en sådan “tvilling”, vil kunne afprøve forskellige optimeringsscenarier uden risiko for den faktiske produktion. Denne tilgang kan revolutionere design og konstruktion af maskiner ved at forkorte tiden fra idé til idriftsættelse gennem simuleringer og automatisk identificering af de bedste konstruktionsløsninger.

Man må heller ikke glemme den menneskelige faktor. Konceptet Industri 5.0 bygger på et harmonisk samarbejde mellem mennesker, robotter og AI, så teknologien understøtter menneskets kreativitet og evner – og ikke blot erstatter dem. I dette fremtidsbillede bliver maskinoperatøren en slags “pilot”, der overvåger en flåde af intelligente enheder, mens rutineprægede og farlige opgaver primært udføres af autonome systemer. Mennesket kan i højere grad fokusere på overvågning, planlægning og løbende forbedring af processer.

Opsummeret har kunstig intelligens et enormt potentiale til fortsat at ændre industriens ansigt – øge effektiviteten, forbedre sikkerheden og fremme bæredygtig udvikling. Nøglen er dog en bevidst og ansvarlig tilgang til implementeringen. Virksomheder, der allerede nu investerer i AI og samtidig prioriterer sikkerhedsaspektet (både fysisk og digitalt), opnår en fordel og forbereder sig bedre på den kommende fremtid. Kunstig intelligens i industrien er ikke en forbigående trend, men fundamentet for den næste industrielle æra – derfor er det værd at lære den bedre at kende og at lære at samarbejde sikkert med den.