Bei der digitalen Transformation zur intelligenten Fabrik der Industrie 4.0 spielen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zwangsläufig eine große Rolle. Aber wie bei jeder Technologieanpassung muss dabei sachlich vorgegangen werden, damit die Situation überschaubar bleibt und ein messbarer Wettbewerbsvorteil geschaffen werden kann.
Obwohl es zahlreiche Möglichkeiten zur Umsetzung von KI und maschinellen Lernprozessen in einem weiten Fertigungsumfeld gibt, bestehen immer noch Herausforderungen bei der Festlegung einzelner klarer Anwendungsfälle, insbesondere für kleinere Unternehmen, die auf ein sorgfältiges Budgetmanagement bei Einsatz neuer Technologien achten müssen.
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Die Forschungsergebnisse, die zu Beginn des Jahres vom Capgemini-Forschungsinstitut veröffentlicht wurden, weisen darauf hin, dass KI für Hersteller wesentlich ist, die in Zukunft auf Echtzeit-Anwendungen setzen möchten.
Aus Gesprächen mit echten Herstellern ergaben sich im Capgemini-Bericht „Scaling AI in Manufacturing Operations: A Practitioner's Perspective“ viele Beispiele für die Umsetzung von KI, wobei ein spezieller Fokus auf Echtzeit-Überwachung mittels KI gelegt wurde, um Anlagen- und Produktionskapazitäten aufrechterhalten zu können. Der beliebteste Anwendungsfall für KI in der Fertigung ist laut Angaben des Capgemini-Forschungsberichts die vorausschauende Wartung, wobei diese Arbeiten in einem optimalen Zeitraum vor einem wahrscheinlichen Ausfall der Maschinen oder Ausrüstungen durchgeführt werden können. Komplexe KI-Algorithmen und maschinelle Lernprozesse ermöglichen zuverlässige Prognosen bezüglich des Zustandes der Anlagen und Produktionskapazitäten, und eine immer bessere vorbeugende Wartung verlängert die Lebensdauer der Anlagen.
Vorausschauende Wartung ist nur einer der vielen Vorteile von KI und maschinellem Lernen für die Echtzeit-Überwachung im Fertigungsumfeld. In diesem Bereich kann auch die Fehlersuche und -behebung von Produktionsverzögerungen und die Überwachung von Ausschussraten unterstützt werden, wobei einem Hersteller ermöglicht werden kann, Prozesse und Arbeitsabläufe über die Anwendung von maschinellen Lernmodellen auf der Grundlage von kontextuell relevanten Daten besser nachzuvollziehen.
Aber auch Qualitätskontrollen sind mittels KI möglich, indem die Produkte durch Bildanalyse mit hochauflösenden Kameras in Echtzeit bewertet werden, damit sie den Leistungsmaßstäben und Konformitätsverpflichtungen in regulierten Industriebranchen, wie z. B. der Automobilindustrie, entsprechen. Durch Bewertung von Bauteilbildern, die direkt in einer Produktionslinie aufgenommen wurden, können mit einem Vergleich mit genehmigten Bildern aus einer Datenbank automatisch Abweichungen von den festgelegten Qualitätsstandards erkannt werden. Wenn diese Aufnahmen nicht den festgesetzten Standards entsprechen, kann ein menschliches Inspektionsteam beauftragt werden.
Und da Industrie 4.0 auch die gesamte Lieferkette über die Fertigungshalle hinaus abdeckt, bieten sich auch hier Möglichkeiten im Bereich KI und maschinelles Lernen. Letzteres kann dazu dienen, die Genauigkeit der Bedarfsprognose in Übereinstimmung mit Produktförderung und Marketingaufwand zu verbessern, sodass eine ausreichende Anzahl von Produkten in den Vertriebskanälen, einschließlich Verkaufsregalen, bereitgestellt wird. Durch Nutzung von maschinellen Lernprozessen zur Koordinierung der gemeinsamen Anstrengungen zwischen Marketing, Verkauf, Buchhaltung und Lieferkette kann ein Hersteller den Gesamtertrag steigern, indem Prognosefehler vermieden werden, die zu Umsatzausfällen, einer die Nachfrage übersteigenden Produktion und Produktveralterung führen können.
Gerade weil es so viele Möglichkeiten im Bereich KI und maschinelles Lernen gibt, um die Transformation des Fertigungsumfelds zu einer intelligenten Fabrik zu unterstützen, kann es für Hersteller sehr wichtig sein, zu wissen, womit begonnen werden kann und dass die Umsetzung von KI und maschinellen Lernprozessen auch mit Herausforderungen verbunden ist.
Datenwissenschaft gehört wesentlich zur KI-unterstützten Fertigung
Wenn Sie auf vorteilhafte Weise KI und maschinelle Lernprozesse nutzen möchten, ist es sehr wichtig, einen klaren Anwendungsfall vor Augen zu haben. Die Qualitätskontrolle oder vorbeugende Wartung durch Nutzung dieser Technologien zu verbessern, ist ein guter Anfang, auch wenn Sie sich im Klaren darüber sind, dass einige wichtige Hindernisse überwunden werden müssen.
Auch wenn beim industriellen Internet der Dinge Sensoren und Kameras verwendet werden, um Daten aus der Fertigungshalle zu sammeln, ist für die Schaffung einer digitalen Intelligenz über KI und maschinelles Lernen viel Wissensdokumentation erforderlich – immerhin verfügen die Mitarbeiter über einen enormen Einblick und ein absolutes Verständnis des Arbeitsumfelds, einschließlich des Personals im Fertigungsbereich, das sich mit Wartungsaufgaben, Rohstoffbeschaffung und Vertrieb der Endprodukte beschäftigt. Sie müssen in der Lage sein, alle diese Gebietssachkenntnisse zu kodifizieren.
Vorbeugende Wartung mittels KI und maschinellen Lernprozessen kann zahlreiche Einsparung in der Fertigung bewirken, da kostspielige Ausfallzeiten vermieden und kleinere Probleme gelöst werden können, bevor sie überwältigende Ausmaße annehmen. Es nützt nichts: Auch dabei müssen die Sicherheitsvorschriften erfüllt werden.
Insgesamt gesehen, sind für die Nutzung von KI und maschinellen Lernprozessen ausgezeichnete Fähigkeiten im Bereich Datenmanagement notwendig, sodass Hersteller aktuell um die Aneignung von datenwissenschaftlichem Know-how bemüht sind und lernen möchten, wie dieses Wissen in das vielfältige Fertigungsumfeld zu integrieren ist.
Sie benötigen qualitativ hochwertige Daten für die Umsetzung von KI und maschinellen Lernprozessen. Ohne diese Daten werden Sie nicht in der Lage sein, die mögliche Automatisierung und Analyse der vernetzten Fabrik wirksam umzusetzen. Selbst vor Einführung von Industrie 4.0 war die Integration unterschiedlicher Daten in verschiedenen Formaten bereits eine Herausforderung, wobei jetzt diese Daten nicht nur aus Informationstechnologie (IT), sondern auch aus Betriebstechnologie-Systemen extrahiert werden müssen. Wenn Sie bereits mit der digitalen Transformation begonnen haben, dann sollten Sie vor Ort über Mitarbeiter als Bindeglied zwischen IT und OT sowie Produktionsexperten verfügen – Sie brauchen Leute, die die Produktionsprozesse und Informationssysteme verstehen.
In einem Fertigungsumfeld gibt es sehr vielfältige Daten, sodass Sie nicht nur alle relevanten Daten zusammentragen müssen, sondern diese Daten auch „bereinigen“ und in einem sinnvollen Format zusammenfassen sollten. Um von KI und maschinellen Lernprozessen genutzt werden zu können, müssen diese Daten konsistent sein, und die unterschiedlichen Datenströme müssen kombiniert werden, wenn Sie Kontext hinzufügen möchten, um intelligentere Entscheidungen in Organisationen zu unterstützen. In einigen Fällen möchten Sie sicherlich, dass KI und maschinelle Lernprozesse in Echtzeit Entscheidungen an ihrer Stelle anhand einer kleinen Datenmenge treffen; andernfalls könnten Sie es mit einer großen Menge an Stammdaten zu tun haben, die im Laufe der Zeit zusammenkommen.
Erfolgreiches Datenmanagement ermöglicht Ihnen nicht nur, KI und maschinelle Lernprozesse anzuwenden, um Wartung und Qualitätskontrolle zu verbessern, sondern auch Ihr Fertigungsgeschäft zu verändern und neue Marktchancen zu schaffen.
KI, maschinelle Lernprozesse für neue Nutzungsmöglichkeiten der gesamten Lieferkette
Zusätzlich zur Verbesserung bestehender Abläufe in der Produktion, kann mit KI und maschinellen Lernprozessen auch eine bessere Produktentwicklung unterstützt werden.
Über generative Gestaltung kann KI detaillierte Informationen, wie verfügbare Zeit, Ressourcen und Budget, nutzen und neue Optionen bei Herstellung eines Produkts anbieten. Diese Ansätze können dann durch Anwendung von Modellen nach dem Prinzip „tiefes Lernen“ weiter ausgebaut werden. Mit ausreichender KI-Maturität zur wirksamen Nutzung von Echtzeitdaten können Lieferketten im laufenden Betrieb auf der Basis von KI-Vorschlägen angepasst werden, die zahlreiche Faktoren berücksichtigen, wie Konjunkturentwicklungen, Kundenverhalten, Regierungspolitik und Ausfällen aufgrund von politischen Unruhen oder Naturkatastrophen. Unter Berücksichtigung dieser Faktoren können effizientere Möglichkeiten für den Erwerb von Rohstoffen und die Verringerung von Verzögerungen und Ausfällen oder Durchführung von Ausbauentscheidungen unter Einsatz von Prognosemodellen auf der Basis von Stammdaten umgesetzt werden.
Durch verstärkte Integration von KI und maschinellen Lernprozessen in das Fertigungsumfeld können Organisationen eine intelligente Fabrik schaffen, die sich selbst optimieren kann, um bestehende Prozesse und Produkte zu verbessern, und die bereit ist, sich schnell an neue Geschäftschancen anzupassen.