3 mögliche Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in der Fabrik der Zukunft

Künstliche Intelligenz ist in der breiten Öffentlichkeit ein viel diskutiertes Thema – doch sie entwickelt sich auch im industriellen Sektor weiter. Dieser Beitrag stellt vier mögliche Anwendungen der KI in der Fabrik von morgen vor, von der Fertigung bis zur Wartung.

Die gesamte Wertschöpfungskette der Unternehmen wird transformiert werden, um die Produktivität und die Arbeitsbedingungen zu verbessern und die Kundenbedürfnisse optimal zu erfüllen.

Die Digitalisierung der Produktionssysteme ist eine der Kernaufgaben der Industrie 4.0 bzw. der Fabrik der Zukunft. Diese Systeme sind oft veraltet, wenig zuverlässig und kaum agil.

Durch das Hinzufügen einer Reihe von Sensoren ist es heute möglich, eine immense Datenmenge zu erfassen, um eine erhebliche Anzahl von Maschinen zu visualisieren und zu steuern. All diese Daten werden über die verschiedenen Unternehmensbereiche hinweg zusammengeführt und bilden so ein Netzwerk: im Kern die Verbindung der Produktion mit Qualität, Logistik und Kundendienst.

Das bedeutet, den bestehenden ERP-Systemen eine zusätzliche, intelligente Schicht hinzuzufügen.

Durch die Vernetzung aller Unternehmensbereiche kann das Unternehmen schneller auf Kundenbedürfnisse reagieren, agiler werden und den Markttrends noch näher folgen.

Dahinter stecken wesentliche Vorteile:

• als Erster ein Bauteil für einen potenziellen Kunden fertigen zu können

• die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Über die Kundennachfrage hinaus werden vernetzte Fertigungsprozesse auch Materialien und Prozesssimulationen einbeziehen, bevor die Teile produziert werden.

Das Bauteil muss von bestmöglicher Qualität sein. Die Maschine lernt durch Machine Learning aus ihren Fehlern und leitet Korrekturmaßnahmen ein – abhängig von den Eingangsmaterialien, dem Maschinenverschleiß oder der Kundennachfrage. Die Produktpalette kann erweitert werden, während gleichzeitig die Qualität verbessert wird.

Sie haben es verstanden – vernetzte Fertigung bedeutet vor allem:

• ein Maschinenpark, der mit allen Unternehmensbereichen zusammenarbeitet

• ein intelligenter Maschinenpark, der in der Lage ist, seine Zukunft aus seiner Vergangenheit zu simulieren

Prädiktive Wartung

Die Wartung des Maschinenparks kostet ein Unternehmen aus zwei Gründen enorm viel Geld:

Erstens ist die Maschine während der Wartung außer Betrieb, was die Gesamtanlageneffektivität (OEE) erheblich senkt.

Die Maschinenauslastung wirkt sich direkt auf deren Rentabilität aus.

Maschinen in der Industrie werden immer komplexer und damit immer kostspieliger. Um die Investition zu amortisieren, muss die Maschine daher so lange wie möglich genutzt werden.

Zweitens erfolgt die Wartung häufig zu spät. Dadurch können Schäden an den Maschinen entstehen. Teile, die eigentlich noch nicht hätten ausgetauscht werden müssen, müssen dann doch gewechselt werden, und die Maschinen stehen länger still.

Man versteht schnell, welchen Stellenwert die prädiktive Wartung einnimmt.

Prädiktive Logistik ist eine weitere Anwendung der künstlichen Intelligenz. Dank KI-Algorithmen und Machine Learning können Logistiker nun Verzögerungen und Inkonsistenzen in der gesamten Lieferkette vorausschauend erkennen. Dies wird durch die Kombination von Echtzeitdaten ermöglicht, die über Sensoren an Objekten in der Werkstatt erfasst werden (wie zum Beispiel die Geolokalisierungs-Badges von Zozio).

Prädiktive Logistik ermöglicht es, nicht nur die Lagerbewegungen innerhalb der Fabrik vorherzusagen, sondern auch alle Transporte zwischen den Werken oder wenn sich Produkte beim Lieferanten im Transit befinden.

All diesen Anwendungen ist eines gemeinsam: Daten und Zusammenarbeit.

All diese intelligenten Algorithmen funktionieren nur mit einer ausreichend großen Datenmenge.

Die eigentliche Herausforderung besteht darin, möglichst viele relevante Daten zu erfassen und anschließend eine leistungsstarke Datenanalyse durchzuführen.

Das Ziel ist es, diese Daten zu nutzen und daraus ein Maximum an Erkenntnissen zu gewinnen.

Schließlich die Zusammenarbeit: All diese Algorithmen unterstützen die Mitarbeitenden. Ihr Ziel ist es keineswegs, sie zu ersetzen, sondern sie zu entlasten, damit sie sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren, Erleichterung finden oder leistungsfähiger werden können.