KI-Einsatz im Shopfloor Management (1/2)

Künstliche Intelligenz hat bereits großen Einfluss auf Produktionsprozesse weltweit. Von der Qualitätskontrolle über Prognosen bis hin zum Produktdesign setzen Hersteller KI-Systeme ein, um die Arbeitsweise ihrer Fabriken zu verändern.

Laut einer Studie von Capgemini nutzen derzeit mehr als 50 Prozent der führenden europäischen Hersteller KI in der einen oder anderen Form. Deutschland ist mit 69 Prozent der Hersteller, die KI einsetzen, führend. In Japan sind es 30 Prozent und in den USA 28 Prozent. Schlusslicht ist China mit 11 Prozent. Aber diese Zahlen stammen aus dem Jahr 2023. Sie können sich vorstellen, was in den nächsten Jahren in Asien passieren wird. Darauf werden Manager, die es wünschen, von mir vorbereitet, um in Asien, in BRICS und Europa weiterhin einsetzbar zu sein.

Die gängigsten Anwendungen von KI in der Fertigung finden heute in Qualitätskontrolle und vorausschauender Wartung statt.

KI eignet sich besonders gut für die Qualitätskontrolle, da sie durch automatisierte visuelle Inspektionen kleinste Fehler entdecken kann, die das menschliche Auge nicht einmal erkennen kann.

Bei der vorausschauenden Wartung können KI-Systeme die Informationen einer Vielzahl von Maschinen und Systemen überwachen, um frühe Signale zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten. Sie können dann eingreifen und Ausfälle verhindern.

Nachfolgend ein paar Beispiele aus der Automobilindustrie:

Der japanische Reifenhersteller Bridgestone setzt ein KI-Tool mit Sensoren ein, das 480 verschiedene physische Teile überprüft, um sicherzustellen, dass alle Reifen in optimalem Zustand montiert werden.

BMW verwendet eine automatische Bilderkennung, bei der die KI-Anwendung eine laufende Produktionssequenz mit Hunderten anderer Bilder derselben Sequenz vergleicht, um sicherzustellen, dass alle Teile korrekt montiert sind.

Volvo setzt kamerabasierte KI-Tools ein, um fertige Fahrzeuge einschließlich Fahrwerk und Reifen zu überprüfen. Diese Werkzeuge können auch von Werkstätten eingesetzt werden, um Probleme zu erkennen.

Die Produktion bei Magna Steyr soll noch ausfallsicherer werden. Den Verdacht, dass ein Maschinenausfall bevorstehen könnte, erhalten die Projektpartner durch die Analyse von Sensordaten, die im Werk von Magna Steyr zehnmal pro Sekunde alle wichtigen Informationen über den Zustand des Roboters erfassen.

5.000 verschiedene Fehlerarten können bei einem typischen Punktschweißroboter auftreten, für deren Analyse die Positionen aller Achsen der Maschine sowie Beschleunigungen, Stromaufnahme und viele weitere Parameter aufgezeichnet werden müssen. Rund 80 Millionen Datenpunkte hat Magna Steyr bereits gesammelt. Mehrere KI-Roboter wurden mit den notwendigen Sensoren zur Datenerfassung ausgestattet.

„Schon eine kleine Änderung in der Beschleunigung des Greifarms kann große Verbesserungen in der Lebensdauer bringen und Ausfälle vermeiden", sagt Projektleiterin Titanilla Komenda von Fraunhofer Austria. Die KI erkennt, wenn die Belastung zu groß wird und ein Ausfall droht.

Schaeffler setzt bereits zahlreiche KI-Lösungen in unterschiedlichen Anwendungsbereichen ein. Der Siemens Industrial Copilot" läuft im Pilotbetrieb auf einer Roboterzelle von Schaeffler Special Machinery, dem Sondermaschinenbauer der Schaeffler Gruppe. Das Projekt wurde von Schaeffler und Siemens gemeinsam entwickelt. Die KI-Lösung übernimmt beispielsweise die Erstellung komplexer Programmiercodes für Fertigungsprozesse und entlastet so die Maschinenbediener. Der Siemens Industrial Copilot" greift zudem auf relevante Dokumentationen, Richtlinien und Handbücher zu, um die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei der Identifikation möglicher Fehlerquellen zu unterstützen. Weitere Potenziale bietet der KI-basierte Assistent bei der Maschinenkorrespondenz oder bei Validierungen.

Ein weiteres Beispiel aus dem Hause Siemens: Die EcoTech-Lösungen von Siemens unterstützen nachhaltige Produktentscheidungen, nachhaltige digitale Unternehmen und Innovationen. Diese KI-Software beschleunigt die digitale Transformation für eine bessere Zukunft, denn Kostendruck, Nachhaltigkeitsvorgaben und schnelle Innovationszyklen stellen Branchen vor Herausforderungen.

Am Beispiel des Automobilbaus wird gezeigt, wie ein digitales Unternehmen reale und digitale Welten integrieren kann, um Produktivität und Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen. Technologien wie KI, IT/OT-Konvergenz und das industrielle Metaverse verbessern die Produktionseffizienz, die Anpassungsfähigkeit und die Energieoptimierung. Transparente Daten wie Carbon Footprints unterstützen die Dekarbonisierung.

Nicht nur Mitarbeitende können dabei durch KI bei komplexen Analysen unterstützt werden, auch Prozesse lassen sich intelligent steuern. Im Fraunhofer Institut kann durch eine datengetriebene Prozessmodellierung die Produktqualität verbessert und Ausschussraten verringert werden. Aufgrund der Digitalisierung von Fertigungs- und Produktionsprozessen wird die erfasste Datenmenge immer größer. So ergeben sich vielfältige Potenziale, beispielsweise im Bereich der automatisierten Modellbildung, des Online-Condition-Monitoring, der Anomalie-Detektion, der adaptiven Regelungssysteme und Simulationstechnik etc. Auch die Mensch-Roboter-Kollaboration und -Interaktion (MRK, MRI) spielt in der industriellen Produktion eine wichtige Rolle. Industrieroboter werden durch KI immer intelligenter, flexibler und sicherer. Darüber hinaus können Effizienz und Flexibilität in der Produktion durch KI-gestützte Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung gesteigert werden.

Für den vollständigen Artikel mit Quellen, Kontakten, weiteren Details und offene Einsatzstellen im Bereich KI in Asien, BRICS oder Europa kontaktieren Sie mich bitte.

Karlheinz Zuerl
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