LLM-Apps in der Industrie: Vorteile und Beispiele nach Branche

LLM-Apps (Large Language Model) verändern die Art und Weise, wie Menschen mit Informationen umgehen, Probleme lösen und Werte schaffen. Dabei handelt es sich um eine Art künstlicher Intelligenz, die vom Unternehmensbereich bis hin zu Bildung, Forschung oder Kreativität komplexe Aufgaben automatisieren, Prozesse optimieren und Nutzern und Organisationen neue Erfahrungen bieten kann. Dank ihrer Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Rahmenbedingungen sind sie vielseitige und strategische Hilfsmittel für alle Arten von Unternehmen.

In diesem Beitrag analysieren wir die Anwendungen von LLMs in verschiedenen Branchen, ihre Vorteile und Grenzen und gehen näher auf ihre strategische Rolle in der Logistik und im Lager ein.

Was ist ein LLM und wie wird es in der Industrie angewendet?

Die Abkürzung LLM steht für „Large Language Model”, was auf Deutsch mit großes Sprachmodell oder umfangreiches Sprachmodell übersetzt werden kann. Dabei handelt es sich um Systeme künstlicher Intelligenz, die anhand von maschinellen Lernverfahren, insbesondere tiefen neuronalen Netzen, mit enormen Textmengen trainiert wurden. Es soll mehrere Aufgaben erfüllen, wie Muster erkennen, Sprache verstehen oder schlüssige Antworten generieren.

Diese Modelle stellen einen großen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar, da sie Sprache auf ähnliche Weise wie Menschen verarbeiten können: Sie beantworten Fragen, übersetzen, fassen Informationen zusammen, verfassen lange Texte und generieren sogar Programmiercode. LLMs sind derzeit für Nutzer und Unternehmen über Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini verfügbar. Darüber hinaus werden sie in zahlreichen Branchen und Aktivitäten eingesetzt. Dies erklärt das wachsende Interesse von Unternehmen an der Einbeziehung dieser Tools in ihren Arbeitsalltag.

Im Bereich der Wirtschaft und Industrie sind die Anwendungsmöglichkeiten von LLMs sehr vielfältig: vom Kundenservice mit jederzeit verfügbarem automatisiertem Support bis hin zur Erstellung von Inhalten. Sie werden auch in Schulungsprogrammen für Unternehmen eingesetzt, wo sie Situationen aus der Praxis simulieren, um Kommunikationsfähigkeiten oder Problemlösungskompetenzen zu verbessern. In Bereichen wie dem E-Commerce wird das Nutzererlebnis durch auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnittene Empfehlungen personalisiert. In der Fertigung tragen sie durch die Auswertung von Sensor- und Gerätedaten zur vorausschauenden Wartung und Prozessoptimierung bei.

Vorteile des Einsatzes von LLMs in der Industrie

Der Einsatz von LLMs bietet Vorteile für Unternehmen, die mit der Sprachverarbeitung verbundene Aufgaben (wie die Erstellung von Inhalten, die Analyse von Dokumenten oder die Kommunikation mit Kunden) automatisieren und optimieren möchten. 

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. LLMs helfen bei der Analyse großer Datenmengen und deren Zusammenfassung zu klaren Schlussfolgerungen, wodurch Trends, Risiken oder Chancen leichter erkannt werden können. Sie ersetzen nicht das menschliche Urteilsvermögen, sondern dienen als Grundlage für strategische Entscheidungen mit umfassenderen und leichter zugänglichen Daten.
• Prozessoptimierung. LLMs erleichtern in Kombination mit Sensordaten, technischen Berichten oder Betriebsaufzeichnungen die Interpretation von Informationen und die Identifizierung relevanter Muster. Sie unterstützen somit die frühzeitige Erkennung von Vorfällen und die Prozessplanung und tragen so zu einer agileren Verwaltung sowie zu einer Zeit- und Kostenersparnis bei.
• Höhere Produktivität. Dank ihrer Fähigkeit, Texte zu erstellen oder Programmcode zu generieren, wird die tägliche Arbeit von Fachkräften beschleunigt, sodass diese sich auf die Lösung komplexer Probleme und auf Innovationen konzentrieren können.
• Skalierbarkeit und Effizienz. LLMs verarbeiten große Datenmengen und analysieren gleichzeitig umfangreiche Dokumente. Sie ermöglichen somit die Bewältigung von Zunahmen der Arbeitsbelastung und passen sich dem Wachstum des Unternehmens an.

LLMs optimieren nicht nur Prozesse und senken Kosten, sie definieren auch die Art und Weise neu, wie Unternehmen innovieren. Durch die Entlastung der Fachkräfte von sich wiederholenden Aufgaben können sie sich auf Tätigkeiten konzentrieren, die einen höheren Mehrwert und mehr Kreativität bieten.

Einschränkungen bei LLM-Apps

LLM-Apps in der Industrie eröffnen zwar eine Vielzahl von Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen, doch müssen ihre Grenzen und möglichen Fehler bekannt sein, um sie sinnvoll nutzen zu können:

• Halluzinationen. LLM können Muster oder Zusammenhänge erkennen, die in Wirklichkeit nicht existieren, und erfundene oder ungenaue Informationen generieren. Dies kann zu überzeugenden Antworten führen, die jedoch keine tatsächliche Grundlage haben oder Fehler enthalten.
• Verzerrungen. Da sie mit großen Datenmengen trainiert werden, die die Realität widerspiegeln, übernehmen umfangreiche Sprachmodelle auch deren Vorurteile. Dies kann zu Antworten führen, die Klischees verstärken, einseitige Sichtweisen wiedergeben oder bestimmte soziale Gruppen ausschließen.
• Datenschutz. Es besteht das Risiko, dass LLMs Fragmente vertraulicher Informationen, die während ihres Trainings verwendet wurden, speichern und unbeabsichtigt in ihren Antworten wiedergeben. Dadurch werden Daten offengelegt, die eigentlich privat bleiben sollten.
• Begrenzte Argumentation. LLMs sind nicht autonom. Ihre Hauptaufgabe ist die Generierung von Text anhand von Mustern. Daher benötigen sie menschliche Aufsicht, um die Antworten zu validieren und ihre Anwendung auf konkrete Ziele auszurichten.

Diese Einschränkungen spiegeln sich auch in bestimmten Kontexten wider, beispielsweise in der Logistik und im Lieferkettenmanagement. Eine Studie der Universität Cambridge warnt davor, dass die Verwendung generischer Modelle wie ChatGPT nicht immer wirksam ist. Da diese Systeme nicht an den jeweiligen Rahmenbedingungen des Unternehmens angepasst sind, können sie wenig hilfreiche oder unvollständige Antworten liefern. Die Forscher schlagen zur Überwindung dieser Einschränkung vor, eigene Modelle zu erstellen, die mit internen Daten trainiert werden. Damit lassen sich Ergebnisse erzielen, die den tatsächlichen Anforderungen viel besser entsprechen. Diese Alternative erfordert jedoch große Datenmengen und eine umfangreiche IT-Infrastruktur, was für viele Unternehmen eine große Herausforderung darstellt. Die Hürden sind zwar erheblich, doch Fortschritte in der Forschung und bei den spezialisierten Tools zeigen, dass die Integration von LLM in der Industrie zunehmend gangbar wird.

Wichtigste allgemeine Anwendungsbereiche von LLM

Große Sprachmodelle bieten eine Vielzahl praktischer Anwendungsmöglichkeiten, die bereits jetzt die Art und Weise verändern, wie Menschen und Unternehmen arbeiten, lernen und kommunizieren. Vor diesem Hintergrund muss unbedingt verstanden werden, wie künstliche Intelligenz eingesetzt werden muss, damit sie ihr volles Potenzial entfalten kann:

• Analyse und Verständnis unstrukturierter Daten. Dank ihres Trainings mit enormen Textmengen können sich LLMs an verschiedene Spracharten und Formate anpassen. So können sie selbst in Dokumenten mit unklaren Strukturen relevante Informationen identifizieren, wichtige Elemente erkennen und den jeweiligen Kontext berücksichtigen.
• Automatisierung der internen Kommunikation. LLMs können als Assistenten fungieren, um die Bearbeitung von Anfragen in Bereichen wie der Personalabteilung zu beschleunigen und sofort auf Fragen zu Genehmigungsrichtlinien oder Gehaltsabrechnungen zu reagieren. Auch in der IT-Abteilung sind sie zur Lösung einfacher Probleme oder zur Ausführung von Routineaufgaben wie der Erstellung von Konten nützlich. Außerdem helfen sie bei der Standardisierung von Newslettern und E-Mail-Vorlagen, wodurch eine einheitliche Sprache in der gesamten internen Kommunikation gewährleistet wird.
• Unterstützung bei der Programmierung. LLMs unterstützen Softwareentwickler, indem sie Codefragmente vorschlagen, die Fehlererkennung verbessern und Alternativen zur Fehlerbehebung anbieten. Sie passen sich auch an verschiedene Programmiersprachen an und bieten kontextbezogene Empfehlungen für eine schnellere Entwicklungsarbeit.
• Virtuelle Unterstützung. LLMs ermöglichen die Erstellung von Dialogassistenten, die Kundenfragen beantworten, interne Aufgaben ausführen und klare Informationen in natürlicher Sprache bereitstellen können. Dadurch werden sie in Self-Service-Lösungen integriert, die das Kundenerlebnis verbessern.
• Erstellung von technischer Dokumentation und Inhalten. LLMs können Texte in verschiedenen Formaten und Stilen erstellen, sich an die Vorgaben der Nutzer anpassen und so zu einer besseren Abstimmung auf den jeweiligen Kontext beitragen. Sie dienen als wertvolle Unterstützung bei sich wiederholenden Aufgaben oder bei der Erstellung erster Entwürfe.
• Übersetzung und sprachliche Anpassung. LLMs ermöglichen schnelle Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen und helfen bei der Interpretation großer Textmengen, wie z. B. Kundenkommentaren oder internen Dokumentationen. Unternehmen können ihre globale Kommunikation dadurch flexibler gestalten.

Beispiele für die Anwendung von LLM nach Branchen

Inzwischen haben sich die großen Sprachmodelle in ganz unterschiedlichen Branchen durchgesetzt und passen sich den jeweiligen Herausforderungen und Besonderheiten an. Hier sind einige Beispiele für die Anwendung von LLMs in verschiedenen Branchen, in denen diese Tools die Art und Weise, wie wir arbeiten, lernen, produzieren und konsumieren, grundlegend verändern:

• Automobilindustrie. Eine Studie des Instituts für Kraftfahrzeugtechnik der Universität Stuttgart in Zusammenarbeit mit der Mercedes-Benz AG zeigt, dass LLMs eine wichtige Rolle in der Automobilindustrie spielen können. Dies gilt insbesondere für die Entwicklung von Software im Zusammenhang mit der Produktion. Durch die Anwendung von LLMs lassen sich die Auswirkungen von Updates und kürzeren Versionszyklen auf die Fertigungslinie vorhersagen. So kann die Qualität der Fahrzeuge aufrechterhalten und die Koordination zwischen den Softwareentwicklungs- und Produktionsteams verbessert werden. Zwar sind noch manuelle Validierungen und solidere Bewertungsmethoden erforderlich, doch dieser Ansatz zielt auf eine größere Stabilität in industriellen Prozessen und eine engere Verflechtung von digitaler Innovation und Fertigung ab.
• Elektronischer Handel. Eine Studie der Michtom School of Computer Science der Brandeis University in Zusammenarbeit mit eBay zeigt, dass LLMs bereits für grundlegende Aufgaben in diesem Bereich eingesetzt werden. So werden beispielsweise Produktbeschreibungen erstellt, Bewertungen zusammengefasst, Suchanfragen erweitert und Fragen von Käufern und Verkäufern beantwortet. Darüber hinaus analysieren sie große Datenmengen, erkennen Verbrauchsmuster, optimieren die Warenverwaltung und bieten personalisierte Empfehlungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der betrieblichen Effizienz.
• Fertigung. Eine Analyse des MIT in Zusammenarbeit mit den Universitäten Washington und Harvard zeigt, dass LLM den gesamten Design- und Fertigungsprozess unterstützen können. Diese Tools können eine in natürlicher Sprache ausgedrückte Idee in technische Spezifikationen umwandeln, Designvarianten generieren, diese Designs in Maschinenbefehle übersetzen und sogar die Funktionsfähigkeit des Endprodukts abschätzen. Die Studie hat gezeigt, dass LLM die Prototypenentwicklung beschleunigen und den Weg von der ersten Idee zum physischen Produkt verkürzen können. Experten weisen jedoch auf die Einschränkungen hin, die insbesondere bei geometrisch komplexen Konstruktionen bestehen. Daher muss ihr Einsatz mit menschlicher Erfahrung und spezialisierten Hilfsmitteln kombiniert werden.
• Chemie. Forscher der Carnegie Mellon University veranschaulichten, wie LLMs die Optimierung chemischer Prozesse wesentlich schneller und effizienter gestalten können. Diese Art der Optimierung erfordert in der Regel sehr komplexe Berechnungen und die vorherige Kenntnis aller Betriebsbedingungen, was nicht immer möglich ist. Der neue Ansatz nutzt mehrere LLM-basierte Agenten, die gemeinsam Betriebsgrenzen vorschlagen und automatisch die besten Parameter finden. Dadurch wird der Weg frei für die Anwendung dieser Techniken in bestehenden Chemiewerken oder neuen Prozessen, wodurch Kosten gesenkt und Innovationen beschleunigt werden.

LLMs in der Logistik

Die Logistik ist ein ideales Betätigungsfeld für LLM: Diese Modelle können überall dort, wo Informationen und Entscheidungen anstehen, einen wesentlichen Unterschied bewirken. Die Anwendung künstlicher Intelligenz in Lagern optimiert insbesondere Prozesse, beugt Zwischenfällen vor und erleichtert die Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Ein Artikel der MIT Sloan School of Management zeigt auf, dass digitale Technologien die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Entscheidungen in Bezug auf die Lieferkette treffen. Die Logistikverantwortlichen müssen jedoch weiterhin die Empfehlungen der Systeme verstehen und in vielen Fällen die Szenarioanalyse von Experten durchführen lassen. Mit LLM kann dieser Vorgang beschleunigt werden – was früher Stunden oder Tage dauerte, kann nun in Sekundenschnelle erledigt werden, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz führt.

Unternehmen können LLMs zur Stärkung ihrer Logistik einsetzen:

• Datenanalyse. Sie ermöglichen das Stellen von Fragen (z. B. „Was passiert, wenn sich die Nachfrage ändert?“ oder „Welche Verträge sollte ich prüfen?“). Das System fragt die interne Datenbank ab und liefert eine klare Antwort, ohne sensible Informationen an Dritte weiterzugeben.
• Abfrage von Szenarien. Die Planung der Lieferkette erfordert in der Regel die Bewertung von hypothetischen Situationen: plötzliche Nachfragesteigerungen, Produktionsausfälle in Fabriken oder Schwankungen der Rohstoffpreise. LLMs übertragen diese Anfragen in mathematische Berechnungen und generieren leicht verständliche Erklärungen, die bei der Entscheidungsfindung helfen.
• Verwaltung in Echtzeit. Bei Problemen – beispielsweise bei der Entscheidung, wo Lagerbestände zugewiesen werden sollen – kann das Ganze einfach in natürlicher Sprache beschrieben werden. Das LLM-Modell passt die Berechnungen an und schlägt alternative Pläne in einem für fachfremde Teams verständlichen Format vor.

Ein Beispiel dafür, wie diese Ideen bereits in die Praxis umgesetzt werden, liefert Mecalux mit seiner in das Lagerverwaltungssystem Easy WMS integrierten Lösung Easy AI. Mit diesem Tool können Nutzer über einen Chat in sieben Sprachen komplexe Fragen stellen und Antworten erhalten. Die Nutzer können Daten aus dem Lager in natürlicher Sprache abfragen und Antworten in verschiedenen Formaten (Zahlen, Tabellen oder Grafiken) erhalten, personalisierte Dashboards mit KPIs erstellen, Berichte zum Herunterladen generieren, jederzeit zugängliche Ansichten entwerfen und bestimmte Aktionen ausführen, wie z. B. die Freigabe von Eilaufträgen oder von Gängen. Dank dieser Integration können Unternehmen ihre täglichen Aufgaben in ihren Anlagen beschleunigen, Prozesse optimieren und effizienter auf Informationen zugreifen.

LLMs in der Industrie: Auf dem Weg zu einer intelligenten Transformation

LLM-Apps stellen einen Wendepunkt in der Art und Weise des Zugangs, der Interpretation und der Nutzung von Informationen durch Unternehmen dar. Dank ihrer Fähigkeit, Daten in praktisches Wissen umzuwandeln, werden schnellere und präzisere Abläufe möglich. Bei ihrer Einführung müssen jedoch Einschränkungen wie mögliche Fehler oder Verzerrungen in Betracht gezogen werden, weshalb eine verantwortungsvolle und überwachte Nutzung unerlässlich ist.

Im Bereich der Logistik bieten LLMs ein riesiges Potenzial – von der Bestandsoptimierung bis hin zur Erstellung von Echtzeitberichten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Lösungen wie Easy AI von Mecalux zeigen, dass es darauf ankommt, über speziell auf die Anforderungen des Lagers zugeschnittene Tools zu verfügen. Die Zukunft deutet auf ein industrielles Umfeld hin, in dem künstliche Intelligenz menschliche Teams nicht ersetzt, sondern ergänzt und die Produktivität und Resilienz fördert.