Lange Produktionszeiten, fehlerhafte Produkte und kostspielige Maschinenwartung sind nur einige der vielen Probleme, mit denen Fertigungsunternehmen zu kämpfen haben. Mit der Einführung von datengesteuerter künstlicher Intelligenz beginnt für die Fertigungsindustrie von heute jedoch eine neue Ära. In diesem Artikel erfahren Sie 7 Anwendungsfälle von KI in der Fertigung, die Ihre Problem lösen und Ihre produktionsprezsse ioptimieren können.
KI-Technologie ist nicht nur etwas für große Hersteller. Es gibt heute viele wertvolle und kostengünstige KI-Lösungen, die Kosten senken, die Produktqualität verbessern oder Ausfallzeiten reduzieren.
KI passt perfekt zu den Bedürfnissen der Fertigungsindustrie. Denn in dieser Branche werden viele identische Teile und Produkte hergestellt. Die Fertigung erzeugt eine riesige Menge an Daten, die von Algorithmen der künstlichen Intelligenz genutzt werden können, um Probleme zu erkennen oder Prozesse zu optimieren.
Laut einer Umfrage des Weltwirtschaftsforums unter internationalen Herstellern planen 89 % der Unternehmen den baldigen Einsatz von KI inProduktionsprezessen, und 68 % haben bereits mit der Implementierung von KI-Lösungen begonnen. Die Studie von Capgemini zeigt, dass 44 % der Unternehmen im Fertigungssektor derzeit Prototypen künstlicher Intelligenz implementieren.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein multivektorieller mathematischer Algorithmus, der Muster erlernt, die das menschliche Denken simulieren. Der Bereich der KI umfasst neuronale Netze, Robotik und die Erstellung intelligenter Verhaltensmodelle. Diese Systeme können Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung.
Zu den typischen KI-Funktionen gehören heute Sprach-, Bild- und Videoerkennung, die Erstellung autonomer Objekte, die Verarbeitung natürlicher Sprache, intelligente Automatisierung, fortgeschrittene Simulationen sowie komplexe Analysen und Vorhersagen.
Die meisten Anwendungsfälle von KI in der Fertigung drehen sich um die folgenden Technologien:
1. Maschinelles Lernen: Die Fähigkeit von Algorithmen und Code, Daten zu nutzen und automatisch aus den ihnen zugrunde liegenden Mustern zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
2. Deep Learning: eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens (die große Datenmengen erfordert), die künstliche neuronale Netze zur Analyse und Interpretation von Bildern und Videos verwendet.
3 Autonome Objekte: Künstliche Agenten – z. B. kollaborative Roboter oder autonome Fahrzeuge -, die eine ihnen gestellte Aufgabe selbständig ausführen können.
Wie wird künstliche Intelligenz derzeit im Fertigungssektor eingesetzt?
Laut der Deloitte-Umfrage glauben 27 Prozent der Unternehmen, dass KI-Projekte bereits einen Mehrwert für ihr Unternehmen gebracht haben, und 56 Prozent glauben, dass diese Projekte innerhalb von 2-5 Jahren einen Mehrwert bringen werden. Dies zeigt das Potenzial von KI in Bezug auf die Verringerung kritischer Fehler, das Aufspüren von Produktmängeln, die Verbesserung der Planung oder die Erhöhung von Sicherheitsmaßnahmen.
Früher erschien eine Fabrik voller Roboter wie eine Szene aus einem Science-Fiction-Film, doch heute ist dies nur eines der realen Szenarien, die den Einsatz künstlicher Intelligenz durch die Hersteller widerspiegeln.
Heute interagieren autonome Roboter miteinander und lernen von ihren menschlichen Kollegen. KI für smarte Farbriken ist darauf trainiert, selbst kleinste Defekte in Maschinen und Produkten zu erkennen, und die Kombination aus künstlicher Intelligenz und IoT-Geräten ermöglicht eine vorausschauende Wartung, die die Bewertung der Anlagenleistung beeinflusst.
Viele bekannte Hersteller nutzen KI zur Optimierung ihrer Prozesse. Danone beispielsweise nutzt maschinelles Lernen zur Vorhersage von Nachfrageschwankungen und zur Planung. Die neue Funktion hat den Prognoseprozess verbessert und zu einer effizienteren Planung zwischen verschiedenen Funktionen wie Marketing und Vertrieb geführt. Dies hat zu einer 20-prozentigen Verringerung der Prognosefehler und zu einer 30-prozentigen Verringerung der Umsatzverluste geführt.
Das „Dreamcatcher”-System von General Motors hingegen nutzt maschinelles Lernen, um das Prototyping zu verändern. Die Lösung wurde kürzlich beim Prototyping von Teilen einer Sicherheitsgurtstütze getestet. Das Ergebnis ist ein einteiliges Design, das 40 % leichter und 20 % stärker ist als das ursprüngliche achtteilige Design.
Hersteller können von KI-Implementierungen auf verschiedene Weise profitieren. Im Folgenden werden wir einige Beispiele für KI-Anwendungen in der Fertigung erörtern, die es wert sind, in Betracht gezogen und auf Ihr Unternehmen angewendet zu werden.
Aktuelle Trends beim Einsatz von KI in Produktionsprezessen
1. Vorausschauende Wartung und Anlagenüberwachung
Eine der einflussreichsten Anwendungen von KI in der Fertigungsindustrie ist die vorausschauende Wartung. Durch die Analyse von IoT-Sensordaten und der Maschinenleistung in Echtzeit können KI-Algorithmen vorhersagen, wann die Geräte gewartet werden müssen. So können Hersteller rechtzeitig Reparaturen durchführen und unerwartete Ausfälle vermeiden, die kostspielige Ausfallzeiten verursachen können.
Intelligente Wartung bringt viele Vorteile mit sich. Sie ermöglicht u. a.:
- Empfehlungen des optimalen Zeitpunkts für die Durchführung der Wartung (Wartung auf der Grundlage des aktuellen Zustands),
- Analyse derUrsachen und Ermittlung die Faktoren, die zu Maschinenstillständen führen, um zukünftige Ausfälle zu vermeiden,
- Analyse der Auswirkungen von Problemen auf die Maschinenleistung und Ausfälle,
- Minimierung der Produktionsverluste und Erhöhung der Gesamteffizienz der Anlagen,
- „Richtigen Warnungen zur richtigen Zeit”, um zu viele Fehlalarme zu vermeiden, die dan nicht mehr ersnt genommen werden (ein Fallstrick bei vielen intelligenten Wartungslösungen).
2. Optimierung der Lieferketten
Die Fähigkeit von künstlicher Intelligenz, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Optimierung der Lieferkette. Dies führt zu niedrigeren Bestandskosten, weniger Verschwendung und einer verbesserten Widerstandsfähigkeit der Lieferkette, so dass Hersteller besser mit globalen Störungen wie Pandemien oder geopolitischen Ereignissen umgehen können.
Im Hinblick auf die Optimierung von Lieferketten ermöglicht KI:
- Finden der Muster und Beziehungen, die in großen Datensätzen verborgen sind und die Verwaltung von Logistiknetzwerken, einschließlich Frachtschiffen, Lieferwagen, Lagern und Vertriebszentren, erleichtern,
- Verfolgen physischer Waren bei jedem Besitzerwechsel.
- Prognose der Produktionskapazität und Optimierung der Lagerkapazität auf der Grundlage der Kundennachfrage,
- Signalisieren potenzieller Verzögerungen und Geräteausfälle, bevor diese Produktionsprobleme verursachen,
- Schlussfolgerungen aus den großen Datenströmen, die von den in Lager- und Transportinfrastrukturen installierten IoT-Sensoren ausgehen.
3. Automatisierung und Robotik auf der Grundlage künstlicher Intelligenz
Die Automatisierung ist seit langem ein wichtiger Bestandteil der Fertigung, aberkünstliche Intelligenz hebt sie auf die nächste Stufe. Derzeit brauchen hochbezahlte Ingenieure etwa zwei Wochen, um Roboter so zu optimieren, dass sie in Zukunft wirklich das tun können, was sie tun sollen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern, die eine umfangreiche Programmierung erfordern, können KI-Roboter von ihrer Umgebung lernen und ihre Handlungen in Echtzeit anpassen.
Da Roboter über vorgefertigte Muster verfügen, auf denen sie aufbauen können, sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben wie Qualitätskontrolle, Montage und Materialhandhabung mit minimalem menschlichem Eingriff auszuführen. Eine auf künstlicher Intelligenz basierende Automatisierung erhöht nicht nur die Produktivität, sondern verbessert auch die Sicherheit, indem sie die menschliche Beteiligung an gefährlichen oder sich wiederholenden Aufgaben verringert.
4. KI zur Qualitätskontrolle in der Fertigung
Die Gewährleistung der Produktqualität ist in der Fertigung von entscheidender Bedeutung, und künstliche Intelligenz spielt in diesem Bereich eine wichtige Rolle. Obwohl KI im gesamten Fertigungssektor Potenzial bietet, zeigt die obige Grafik, dass sich die größten Anstrengungen auf die Wartung (29 % aller KI-Implementierungen) und die Qualität (27 %) konzentrieren. Die Umfrage wurde unter den 75 umsatzstärksten Unternehmen in den Bereichen Automobil, industrielle Fertigung, Konsumgüter sowie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung durchgeführt.
Visuelle Systeme, die auf künstlicher Intelligenz beruhen, können in Kombination mit fortschrittlichen Sensoren Mängel und Abweichungen in Echtzeit erkennen, oft genauer als das Prüfpersonal. Diese Systeme können Produkte schnell scannen und selbst kleinste Mängel erkennen, die zu kostspieligen Rückrufaktionen oder unzufriedenen Kunden führen können.
5. Digitale Zwillinge und virtuelle Simulationen
Das Konzept der digitalen Zwillinge – virtuelle Nachbildungen physischer Systeme – wird in Fertigungsunternehmen immer beliebter. Laut einer McKinsey-Umfrage gaben 86 % der Befragten aus verschiedenen Branchen an, einschließlich der Fertigungsindustrie, dass digitale Zwillinge für ihr Unternehmen in Frage kommen. Darüber hinaus haben 44 % dieser Befragten bereits digitale Zwillinge implementiert, weitere 15 % planen dies zu tun.
Digitale Zwillinge sind besonders wertvoll bei der Bewältigung von Herausforderungen wie Material- und Arbeitskräftemangel, Engpässen in der Lieferkette und der Notwendigkeit einer besseren Transparenz der Fertigung. Sie geben Herstellern die Werkzeuge an die Hand, um schnellere, intelligentere und kosteneffizientere Fertigungsentscheidungen zu treffen.
Durch die Simulation verschiedener Szenarien können Hersteller Ineffizienzen erkennen, neue Strategien testen und fundierte Entscheidungen treffen, ohne die eigentliche Produktion zu unterbrechen. Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und die Gesamtproduktivität verbessert.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in diesem Artikel:
Simulatoren vs. digitale Zwillinge: Wie wählen Sie die beste Lösung für Ihr Projekt?
6. Nachhaltigkeit durch KI-Optimierung
Nachhaltigkeit ist eine wachsende Priorität in der Fertigung, und künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle dabei, Unternehmen bei der Erreichung ihrer Umweltziele zu unterstützen.
Künstliche Intelligenz wird u. a. eingesetzt für
- Optimierung des Energieverbrauchs,
- Abfallminimierung,
- Identifizieren Sie ineffiziente Prozesse, die zu viel Energie verbrauchen oder zu viel Abfall erzeugen.
- Optimierung des Materialeinsatzes zur Reduzierung des Abfalls.
Es gibt in Großbritannien ein Unternehmen, das Lösungen zur Optimierung des Energieverbrauchs und der Energieerzeugung anbietet. Der Kunde hat Vorhersagemodelle (ML) zur Optimierung des Energieverbrauchs eingesetzt, um die Kosten oder die CO2-Emissionen je nach gewähltem Ziel zu minimieren, indem er optimale Entscheidungen über die erzeugte und aus dem Stromnetz entnommene Energie trifft. Mithilfe künstlicher Intelligenz kann der Kunde eine Strategie ohne CO2-Emissionen verfolgen, bei der jedes Unternehmen und jede Gemeinde seine eigene erneuerbare Energie erzeugen und nutzen kann. Weitere Einzelheiten zu diesem Projekt finden Sie in dem Artikel Anwendung von ML bei der Optimierung des Stromverbrauchs.
7. Verbesserung der Mitarbeiterkapazitäten
Während die KI-gestützte Automatisierung häufig Befürchtungen über Entlassungen hervorruft, ist es in Wirklichkeit wahrscheinlicher, dass die KI die Produktivität der Arbeitnehmer erhöht, als dass sie qualifizierte Fachkräfte ersetzt.
Aktuelle Trends deuten darauf hin, dass künstliche Intelligenz zunehmend zur Unterstützung von Mitarbeitern eingesetzt wird, indem sie Einblicke in Aufgaben in Echtzeit gewährt, Entscheidungen unterstützt oder sich wiederholende Aufgaben automatisiert.
Beispielsweise können KI-Systeme die Mitarbeiter unterstützen, indem sie:
- Produktionsdaten analysierej, um Empfehlungen für die Prozessoptimierung zu geben oder
- Mitarbeiter auf potenzielle Probleme hinweisen, bevor sie eskalieren oder
- komplexe Maschinen leichter steuern, die weniger Spezialausbildung erfordern.
Der Einsatz von KI wird in jedem Fall bei den täglichen Aufgaben die Produktivität steigern und dazu beitragen, technologisch versiertere Teams aufzubauen.
Zusammenarbeit mit einem erfahrenen KI-Branchenpartner
Da die Fertigungsindustrie an der Spitze der digitalen Transformation steht, wird künstliche Intelligenz zu einer Notwendigkeit. Von der vorausschauenden Wartung über digitale Zwillinge bis hin zur Qualitätskontrolle – KI verändert die Arbeitsweise der Hersteller. Die Anwendung von KI in diesem Bereich hat enorme Auswirkungen auf die Prozesseffizienz und Sicherheit.
Um das Potenzial der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen zu können, müssen die Hersteller langfristig strategische Maßnahmen ergreifen. Dazu gehört die Entwicklung einer umfassenden KI-Strategie, die auf die Unternehmensziele abgestimmt ist, die Investition in die notwendige Infrastruktur und die Entwicklung eines Innovationsumfelds.
Wenn Sie mit erfahrenen Experten auf diesem Gebiet sprechen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf. Wir analysieren gerne den Bedarf Ihres Unternehmens und beraten Sie bei der Auswahl der richtigen technologischen Lösungen.
