Heute schreibe ich darüber, in welchen vier Bereichen die künstliche Intelligenz in der Produktion zum Einsatz kommt und für entscheidende Verbesserungen sorgt.
Die Entwicklung von KI-Systemen kann sehr teuer sein und sie sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Viele Unternehmen verfügen noch nicht über das notwendige Knowhow, um KI-Lösungen in ihrem gesamten Produktionsnetzwerk zu skalieren.
Der Einsatz von KI in der schlanken Produktion verbessert jedoch die Planung, Steuerung und Verwaltung eines Fertigungssystems durch den Einsatz einfacher und wirksamer Werkzeuge wie Kanban, Takt, Wertstromdesign, 5s, Just-in-Time (JIT), Standardbetriebsverfahren, Lastausgleich, Pull-Fertigung und andere.
Künstliche Intelligenz basiert auf selbstlernenden Algorithmen, die mit großen Datenmengen trainiert werden. Dadurch verbessern sie im Laufe der Zeit ihre Leistungsfähigkeit. Im Gegensatz zu Automatisierungssoftware übernimmt KI nicht nur einfache, sondern auch komplexe Aufgaben. Das bedeutet auch, dass sie Entwicklungen vorhersagen und Entscheidungen treffen kann.
Scheinbar jeden Tag erblickt ein neues Large Language Model das Licht der KI-Welt. Davon wird auch die Industrie profitieren. Generative KI kann viel, aber sie kann noch nicht alle Probleme auf dem Shopfloor lösen.
In vier konkreten Bereichen kommt künstliche Intelligenz bereits heute zum Einsatz in der Produktion und sorgt für entscheidende Verbesserungen.
1) Erleichterung der Inbetriebnahme durch einen digitalen Zwilling.
Mit Hilfe eines digitalen Zwillings lassen sich Schritt für Schritt verschiedene Abläufe ableiten, die die Mitarbeitenden durch die Inbetriebnahme führen. Auf diese Weise führt die KI die Mitarbeitenden auch durch den gesamten Prozess der Auftragsabwicklung. Da die Software aus allen Ereignissen auf dem Shopfloor lernt, sofern diese digital erfasst werden, optimieren Unternehmen im Laufe der Zeit ihre Fertigungsprozesse und können Fehlerursachen eliminieren.
2) Produktivitätssteigerung durch „Predictive Maintenance"
Im Bereich „Predictive Maintenance" analysiert künstliche Intelligenz bereits heute Maschinendaten und leitet daraus Prognosen ab. So erkennt das Produktionspersonal frühzeitig, wann die Maschine gewartet werden muss, also beispielsweise Verschleißteile ausgetauscht werden müssen. Auch regelmäßige Wartungsintervalle können auf Basis von Algorithmen angepasst und gegebenenfalls verlängert werden. So können Unternehmen direkt Kosten sparen, ohne Stillstände zu riskieren. Anomalien werden erkannt, bevor Schäden entstehen. So steigern Unternehmen ihre Produktivität und Maschinenverfügbarkeit und senken die Instandhaltungskosten.
3) Qualitätssicherung durch kameragestützte Sichtprüfung
KI erweitert den Handlungsspielraum in der Qualitätssicherung und ermöglicht die automatisierte Durchführung einer kameragestützten Sichtkontrolle. Die Software erkennt in Echtzeit kleinste Abweichungen von den Gut- und Schlechtbildern, mit denen das System trainiert wurde, und analysiert deren Ursachen. So lernt der Mitarbeitende, wie der Arbeitsschritt künftig korrekt ausgeführt wird. Gleichzeitig sinken die Kosten, da Fehler nicht erst bei der Qualitätskontrolle des fertigen Bauteils erkannt werden. Da die Produktqualität durch die KI-Auswertung insgesamt steigt, haben Kundinnen und Kunden weniger Anlass zu Reklamationen – ein wichtiger Beitrag zur Kundenbindung und Kostensenkung. Der automatisierte Prozess erhöht die Produktivität und senkt Nacharbeits- und Ausschusskosten. Zudem gewinnen die Fachkräfte Kapazitäten für andere anspruchsvolle Aufgaben.
4) Optimierung des Energiemanagements durch selbstoptimierende Systeme
Der Gesetzgeber setzt mit der Nachhaltigkeitsberichtspflicht und weiteren Anforderungen Standards, die die Wirtschaft erfüllen muss. Insofern ist es ratsam, das Energiemanagement in das Produktionsumfeld zu integrieren. Häufig können so konkrete Energiefresser und ineffizientes Verhalten erstmals erkannt und abgestellt werden. Ganzheitliche, selbstoptimierende Systeme helfen so in der Fabrikhalle, die Energiebilanz zu verbessern und ESG-Ziele (Environment, Social, Governance) zu erreichen.
Karlheinz Zuerl
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