Künstliche Intelligenz (KI) ist nach wie vor ein heißes Thema in fast allen Branchen. Ihre nahezu unzähligen Anwendungen führen zu weitreichenden Veränderungen und Optimierungen, die zu besseren Ergebnissen für Unternehmen führen. Für den Fertigungssektor, der schon seit einiger Zeit die vierte industrielle Revolution (4IR) durchläuft, ist dieses Tempo der raschen Innovation jedoch nichts Neues.
Die moderne Produktion ist äußerst fortschrittlich, komplex und wettbewerbsorientiert. Eine Vielzahl von Prozessen, Technologien und Menschen arbeiten harmonisch zusammen. Es besteht ständiger Druck, mit dem technologischen Fortschritt mitzuhalten, um die Effizienz der Produktion zu steigern und der Entwicklung einen Schritt voraus zu sein. Von Robotern an Fließbändern bis hin zu automatisierten Plattformen für Lieferketten- und Lagerverwaltung: die Fabriken von heute nutzen bereits eine Reihe modernster Technologien.
In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie KI und maschinelles Lernen die für Hersteller verfügbaren Technologien verbessern können und wie sich dies in einer Steigerung der Geschäftsergebnisse äußern kann.
Den wahren Wert von Daten durch Deep Learning erschließen
In unstrukturierten Daten verbirgt sich eine Menge Wert, und je mehr Daten Unternehmen generieren, desto schwieriger wird es, diese Ressource mit herkömmlichen Analyse- und Forschungsmethoden zu erschließen. Deep Learning (ein Teilbereich des maschinellen Lernens) funktioniert, indem Rohdaten durch einen Algorithmus geleitet werden, der sich auf die Suche nach Mustern spezialisiert und große Datenmengen, die in allen Phasen des Fertigungsprozesses gesammelt werden, in verwertbare Erkenntnisse umwandelt. Deep Learning lehnt sich an das menschliche Gehirn an und ermöglicht es dem System, zu lernen, wenn es mehr Daten erhält.
Simulation und Automatisierung
Anwendungen des Industrial Internet of Things (IIoT) haben große Auswirkungen auf alle Branchen, von der Automobilindustrie über den Energiesektor bis hin zur Luft- und Raumfahrt. Daten, die von Maschinen, Sensoren, Kameras und verschiedenen anderen Geräten gesammelt werden, bergen ein immenses Potenzial für die Optimierung von Produktionsprozessen und Arbeitsabläufen.
Eine Möglichkeit, dieses Potenzial zu nutzen, ist die Verbindung mit einem Digitalen Zwilling (Digital Twin): ein virtuelles Modell, das Echtzeitdaten empfängt und als genaues digitales Abbild einer physischen Anlage fungiert. Dabei wird alles berücksichtigt, von den Leistungskennzahlen und der Energieabgabe einzelner Maschinen bis hin zu den Wetterbedingungen und den Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Anlagen. Die Implementierung digitaler Zwillinge für bestimmte Produktionslinien oder für ganze Fabriken verbindet eine Vielzahl von Sensoren, um ein umfassenderes, vollständigeres Bild des Geschehens zu erhalten. Dies ermöglicht nicht nur ein höheres Maß an Kontrolle über den Fertigungsprozess – es eröffnet auch Möglichkeiten für digitale Experimente.
Die potenziellen Auswirkungen verschiedener Konfigurationen und Prozessänderungen können analysiert werden, bevor Budget und Ressourcen gebunden werden, während die Durchführung von Was-wäre-wenn-Szenarien dazu beitragen kann, mögliche Probleme vorherzusehen. Vorausschauende Wartung kann die Ausfallzeiten um die Hälfte reduzieren und die Lebensdauer von Industriemaschinen um bis zu 40%1 verlängern. Schließlich ist es kostengünstiger und weniger störend, Hardware durch rechtzeitigen Service betriebsbereit zu halten, anstatt sie zu reparieren, wenn sie ausfällt.
Im Hinblick auf den Fertigungsprozess selbst arbeiten künstliche Intelligenz und Robotik Hand in Hand. KI-gesteuerte Plattformen können lernen, traditionell manuelle Aufgaben auszuführen, die früher menschliche Interaktion erforderten: vom Anschließen von Kabeln über Montagearbeiten bis hin zur Teileauswahl und mehr. Die robotergestützte Prozessautomatisierung, die durch KI-Lösungen unterstützt wird, kann die Erträge um bis zu 30%2 steigern. In Verbindung mit der Automatisierung ist die KI-Technologie ein Schritt hin zu vollständig digitalisierten intelligenten Fabriken, die Daten nutzen, um die Leistung zu erhalten und zu verbessern, die Produktionskosten zu senken und die Gewinnspannen zu erhöhen.
Lieferkette und Qualitätskontrolle
Ein Fertigungsunternehmen umfasst mehr als nur Produktionslinien. Es braucht auch ein Lieferketten-, Logistik- und Bestandsmanagement – all das kann durch KI und maschinelles Lernen erheblich effizienter gestaltet werden. Dank intelligenter Echtzeit-Verfolgung kann die Lager- und Bestandsverwaltung gestrafft werden, um sicherzustellen, dass jeder Artikel und jedes Fahrzeug erfasst wird. Mögliche Engpässe im Prozess können schnell erkannt und beseitigt werden, was zu schnelleren Lieferzeiten und höchstmöglicher Effizienz führt.
Preisprognosen und die Analyse von Lieferanteninformationen ermöglichen es den Herstellern, flexibler zu sein und schnell auf veränderte Marktbedingungen zu reagieren. Die visuelle Inspektion mit Hilfe von Computer Vision ist ebenfalls ein leistungsstarkes Werkzeug für die Qualitätskontrolle. Deep-Learning-Algorithmen können so trainiert werden, dass sie Defekte und Fehler erkennen, was zur Risikominderung, Kostensenkung und Steigerung der Gesamtqualität der Produktion beiträgt.
Daten für wichtige Geschäftsentscheidungen
KI kann bei der Analyse von Kundendaten helfen und Führungsteams dabei unterstützen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. KI-gestützte Produktentwicklung kann das Prototyping beschleunigen, dank fortschrittlicher Algorithmen und Simulationen Zeit und Geld für Tests einsparen und Ingenieuren helfen, innovative und bessere Produkte zu entwickeln.
KI kann auch den Kaufprozess und das Kundenerlebnis optimieren, ähnlich wie sie bei der Optimierung einer Produktionslinie hilft. Hierbei werden historische Verkaufsdaten, Brancheninformationen und geografische Regionen berücksichtigt. Durch den Einsatz von prädiktiver Analytik können Hersteller Zielkäufergruppen effektiv ansprechen. Genauere Nachfrageprognosen führen zu einer besseren langfristigen Nachhaltigkeit und zu mehr Wachstum. Indem man lernt, wie Kunden Produkte kaufen und nutzen, können Hersteller diese umfassenden Daten verwenden, um Vertrauen aufzubauen, Reibungsverluste zu beseitigen und Erstkäufer zu Stammkunden und treuen Markenbotschaftern zu machen.
Gesundheit und Sicherheit
Fabrikmitarbeiter arbeiten täglich mit gefährlichen Maschinen, und selbst wenn alle Sicherheitsvorschriften eingehalten werden, sind ihre Arbeitsplätze nicht ohne Risiko. Gesundheit und Sicherheit sind nach wie vor eine der höchsten Prioritäten in der Fertigung. Anwendungen des maschinellen Lernens verhindern Unfälle, indem sie Daten von Kameraübertragungen und IoT-Geräten analysieren, den Standort und die Vitalwerte der Arbeiter verfolgen und sogar die ordnungsgemäße Verwendung der persönlichen Schutzausrüstung überwachen. Wenn eine gefährliche Situation eintritt, kann die KI viel schneller reagieren als ein menschlicher Arbeiter, Maschinen abschalten und eine schnelle Reaktion sicherstellen, die die potenziellen Auswirkungen des Unfalls verringert.
Neben der Erkennung, ob Personen vor Ort Schutzhelme und Warnwesten tragen und ob die Maschinen ordnungsgemäß funktionieren, können maschinelles Lernen und prädiktive Analytik zur Bestimmung der Ursachen vergangener Unfälle und zur Vermeidung zukünftiger Unfälle eingesetzt werden.
KI ermöglicht es Herstellern, proaktiv auf Sicherheitsprobleme einzugehen, indem sie die zugrundeliegende Ursache der Probleme angehen, anstatt nur zu reagieren. Das Ergebnis: geringere Verletzungshäufigkeit, weniger Produktivitätsausfälle und schnellere Behebung von Vorfällen.
Die Zukunft von KI in der Produktionsindustrie
Das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz ist noch nicht vollständig erschlossen. Die Technologie entwickelt sich schneller als je zuvor und bringt der Produktion auf allen Ebenen einen Mehrwert: Kostensenkung, Automatisierung, Steigerung von Effizienz und Sicherheit.
Theoretisch könnte die von KI-Lösungen gesteuerte Fabrikautomatisierung in Zukunft beispiellose Produktivitätsniveaus erreichen und rund um die Uhr mit geringer menschlicher Aufsicht arbeiten, ohne dass beispielsweise das Licht in einer Fabrik eingeschaltet werden muss. Einem von MDPI veröffentlichten Artikel zufolge haben Digitalisierung und künstliche Intelligenz bereits enorme Auswirkungen auf die Energieeffizienz 3 und helfen den Unternehmen, den Verbrauch und die Intensität zu senken, während die Qualität beibehalten und das Produktionsvolumen erhöht wird.
Derzeit zielen die Anwendungen der KI jedoch darauf ab, allen Ebenen der Interessengruppen – sowohl den Entscheidungsträgern als auch Arbeitern auf der Fabriketage – alles zur Verfügung zu stellen, was sie brauchen, um ihre Aufgaben effizient, sicher und in perfekter Abstimmung zu erledigen. Daten spielen dabei eine zentrale Rolle und treiben die Unternehmen auf eine Reise der Verbesserung.
Der größte Nutzen von KI liegt in einem tieferen Verständnis des Geschäfts. Es ermöglicht Herstellern eine noch nie zuvor gegebene Kontrolle über jeden Prozess und eröffnet in Zusammenarbeit mit Technologieexperten neue Horizonte für die digitale Transformation und umfassende Modernisierung. In einer Welt des zunehmenden Wettbewerbs und der steigenden Nachfrage nach Qualität und Sicherheit bieten Anwendungen von KI und maschinellem Lernen einen Weg zu mehr Umsatz und Nachhaltigkeit, ohne dass die Qualität und die Kundenzufriedenheit darunter leiden.
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Referenzen
[1] V. Dilda, L. Mori, O.Noterdaeme, and C. Schmitz, Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability, McKinsey
[2] Smartening up with Artificial Intelligence (AI) – What’s in it for Germany and its Industrial Sector?, McKinsey Digital
https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/semiconductors/our%20insights/smartening%20up%20with%20artificial%20intelligence/smartening-up-with-artificial-intelligence.ashx
[3] X. Zhang, P. Liu and H. Zhu, The Impact of Industrial Intelligence on Energy Intensity: Evidence from China
Stoye, G., Warner, M. and Zaranko, B., 2021, Could NHS Waiting Lists Really Reach 13 Million?, Institute for Fiscal Studies. Available at: <https://ifs.org.uk/publications/15557>.
