Künstliche Intelligenz in der Produktion

Wie KI die Fertigung positiv beeinflussen kann: Künstliche Intelligenz in der Produktion. Ein bekanntes Beispiel zeigt sich bereits in der Robotik. Durch die Automatisierung von manuellen und sich wiederholenden Aufgaben ergibt sich eine Steigerung der Effizienz.

Industrieroboter übernehmen Aufgaben wie Montage, Heben und Verpacken. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, dass Menschen routinemäßige, manuelle Aufgaben ausführen. Mitarbeiter:innen können sich somit komplexeren Tätigkeiten widmen.

Bei der Verwendung von autonomen Robotersystemen zeigt sich jedoch das Problem, dass infolge der gezielten Programmierung zur Ausführung einer Tätigkeit die Reaktion auf Veränderungen entfällt.

Machine Learning überwindet diese Herausforderung, indem es riesige Datenmengen analysiert, um aussagekräftige Muster zu identifizieren. Daraus lernt und verbessert sich das System kontinuierlich. Die Programmierung einer einzelnen Aufgabe ist nicht erforderlich. Die Integration von KI-Systemen und Sensoren hat erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitssicherheit: Gefahrensituation sind auf einmal erkennbar und vorbeugende Maßnahmen lassen sich durchführen, um Verletzungen zu vermeiden.

Machine Learning

Eine Entwicklung in diesem Bereich sind Cobots. Kollaborative Roboter, die dazu beitragen sichere Arbeitsumgebungen (indem sie gefährlichere Tätigkeiten ausführen) und eine intelligente Produktionsumgebung zu schaffen. Künstliche Intelligenz unterstützt den Menschen in der Produktionsarbeit.

KI führt regelrecht zu Fortschritten in der physikalischen Umgebung. Je intelligenter Cobots ihre Umgebung interpretieren und dann entscheiden können, welche Handlung sie als Nächstes durchführen, desto einfacher können sie eingesetzt werden.

Cobot & Mensch in der Produktion

Welche Vorteile ergeben sich durch den Einsatz von KI im Produktionsbereich?

KI-Systeme sind in der Lage, Herstellungsprozesse zu optimieren, indem sie jede Phase des Produktionszyklus überwachen. Ein gutes Beispiel hierfür sind Vorlaufzeiten und verwendete Mengen.

Um die Produktionseffizienz zu steigern, sind KI-gestützte Systeme außerordentlich nützlich. Gerade im Bereich der Bedarfsprognose lassen sich durch Algorithmen aussagekräftige Muster erkennen, durch welche Hersteller Erkenntnisse zur Nachfrage gewinnen. Die Produktion einzelner Produkte lässt sich folge dessen gezielt priorisieren.

Technologische Entwicklungen wie Cloud Computing, Data Analytics und Machine Learning haben erhebliche Auswirkungen auf die Art und Weise, wie Produkte hergestellt werden. Künstliche Intelligenz ist der logische nächste Schritt in dieser Entwicklung und wird eine Schlüsselrolle spielen, um eine bessere Produktivität, Wirksamkeit und Transparenz in allen Fertigungsabläufen zu erreichen.

Produzierende Unternehmen müssen flexible Fertigungsprozesse betreiben. Das bedeutet sie müssen in der Lage sein, sich schnell an die Nutzung neuer Technologien anzupassen und auf sich ständig ändernde Kundenbedürfnisse und Marktlandschaften zu reagieren.

Sensorik, Video-Analytics sowie Edge-Intelligenz sind Komponenten, die uns hier in Zukunft technisch unterstützen.

Verringert der Einsatz von KI die Anzahl der Arbeitsplätze?

Es wurde oft über die Option gesprochen, dass KI und Automatisierung menschliche Arbeitskräfte ablösen, aber dies ist keineswegs der Fall. KI ersetzt die menschliche Intelligenz nicht. Vielmehr wird KI die Rolle des Menschen unterstützen und verbessern, indem sie wiederholende, manuelle Aufgaben übernimmt und die Möglichkeit menschlicher Fehler beseitigt.

Die Anforderungen und nötigen Fähigkeiten für die Arbeit werden sich ändern. Den Beschäftigten werden die stetig wachsenden monotonen Aufgaben, Überprüfungen und Bestätigungen abgenommen – dadurch können sie einen Teil ihrer Arbeitszeit der Kreativität und Umsetzung von Verbesserungsideen widmen. Außerdem kann das Personal umgeschult werden, um komplexere Aufgaben auszuführen.

Weitere Vorteile

Künstliche Intelligenz in der Produktion lässt sich noch weiter ausdehnen, indem sie die Planungsprozesse der Lieferkette optimiert. Mithilfe der maschinellen Lerntechnologie können produzierende Unternehmen potenzielle Nachfragemuster für verschiedene Produkte identifizieren, einschließlich Schlüsselvariablen wie zum Beispiel Marktverhalten, politische oder sozioökonomische Entwicklungen. Dies ist ein wertvoller Beitrag, um die zukünftige Marktnachfrage zu prognostizieren. Wiederum wäre das eine Auswirkung auf die Art und Weise der Rohstoffbeschaffung und eine Hilfe für Produzierende, um wichtige Finanz- und Einstellungsentscheidungen zu treffen.

Eine solche Optimierung des gesamten Entscheidungsprozesses entlang der Lieferkette kann auch dazutun, Lieferungen zu beschleunigen sowie Angebot und Nachfrage auszugleichen.

Wesentlich für jeden Produktionsbetrieb ist die Verfügbarkeit einer funktionsfähigen Produktionsanlage. Für einen reibungslosen und effizienten Produktionsprozess ist es daher von großem Vorteil, Geräteausfälle oder Fehlfunktionen ankündigen und verhindern zu können. Die Wartung von Produktionsanlagen erfolgt jedoch in der Regel nach einem festen Zeitplan, unabhängig vom aktuellen Betriebszustand, wodurch wertvolle Arbeitszeit verschwendet und das Risiko unerwarteter Anlagenausfälle erhöht wird.

Predictive Maintenance

Produzierende Unternehmen erkennen daher zunehmend die Bedeutung von Predictive-Maintenance-Lösungen – zum Beispiel den Einsatz von Sensoren zum Auslesen von Maschinensteuerungsdaten, um den Zustand und die Leistung von Maschinen zu verfolgen. Hierfür sind Zustandsparameter sowie Wartungsergebnisse eine essenzielle Basis für statistische Auswertungen. Vorhandene Daten unterstützen die vorausschauende Wartung zur vorbeugenden Instandhaltung.

Maschinelle Lernsysteme sind in der Lage, riesige Datenmengen zu analysieren, um zukünftige Störungen vorherzusagen (wie beispielsweise Verschleißmuster, Anomalien- und Ausreißer). Dies würde die Produktivität erheblich steigern und dazu beitragen, die Wartungskosten im Zusammenhang mit teuren Ersatzteilen zu senken.

Vernetzte Werkzeuge sind der Schlüssel in der digitalen Produktion. Im Fokus stehen die Datenverarbeitung sowie ein gezieltes Monitoring. Je transparenter das Toolmanagement, umso genauer lassen sich smarte Werkzeug-Komponenten in den Produktionsablauf einbinden.

Ein Großteil der Zukunft im Produktionsumfeld wird in der Massenfertigung liegen. Hier ergibt sich durch das Thema Individualisierung eine starke Herausforderung. Da Verbraucher:innen zunehmend personalisierte Produkte erwarten, müssen Hersteller Wege finden, diese Nachfrage zu befriedigen, ohne Beeinträchtigung der Effizienz.

Anpassungen von traditionellen Massenproduktionsansätzen sind in der Regel teuer und zeitraubend. Das Aufkommen neuer Technologien stellt teils bestehende Fertigungsmodelle auf den Kopf.

Der Einsatz von KI hilft produzierenden Unternehmen langfristig, um das volle Potenzial aus großen Datenmengen zu schöpfen.

Künstliche Intelligenz trägt vor allem dazu bei, relevante Erkenntnisse entlang der Wertschöpfungskette zu gewinnen, welche die Realisierung individueller Optimierungen um ein Vielfaches beschleunigt.

Prescriptive Maintenance

Erweitert die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Ausfällen, in Form von Handlungsempfehlungen. Algorithmen sagen voraus, wann zum Beispiel ein Lager einer Pumpe zur Reparatur fällig ist. Darauf aufbauend kann proaktiv geplant werden, in welchem Zeitraum die Stilllegung der Pumpe zum Austausch des Lagers erfolgen soll. Der Prozess der Beschreibung, welche Aktivitäten hierzu erforderlich sind (wann die Bestellung geschehen soll, der Service Ingenieur bestellt werden muss und dergleichen) ist das Resultat der automatischen Zustandserkennung. Eine mögliche Störung kann somit gezielt umgangen werden.

In Form von speziellen Software-Lösungen lassen sich adäquate Prescriptive Maintenance Lösungen erarbeiten.

FAZIT: Zusammengefasst handelt es sich um einen schlussfolgenden Prozess: Wissen aus Daten schöpfen, Muster erkennen und Entscheidungen generieren. Gemeinsam mit unserem Data-Insights-Team erkennen Sie Muster und gewinnen die Erkenntnisse, die Sie geschickt einsetzen können, um Ihren Unternehmenswert zu steigern.

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