Künstliche Intelligenz in der Fertigungsbranche
19 Aug 2020

Wir alle kennen das Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI) bereits seit Jahrzehnten. „Ich nicht“, mögen Sie jetzt vielleicht sagen. Doch, bestimmt auch Sie. Denken Sie nur an all die Science-Fiction-Filme, in denen KI noch als futuristische Vision dargestellt wird. Ein Zukunftsszenario – bis die Innovatoren dieser Welt anfingen, diese Technologien in die Realität umzusetzen. Besonders in der Fertigungsbranche spielt Künstliche Intelligenz im Zuge der Digitalisierung eine entscheidende Rolle.

Warum ist KI in der Fertigung so wichtig?

Künstliche Intelligenz kann vielfältig eingesetzt werden und bringt eine Menge an Vorteilen mit sich. Speziell für die Fertigungsindustrie nennt eine Studie von Frost & Sullivan (F&S) die Vorzüge, unterteilt in verschiedene Bereiche der Branche.

Vorteile auf Produktebene

  • Produkte stärker auf den Endnutzer ausgerichtet
  • Industriemaschinen auf Pay-per-Use-Basis mit höherer Funktionalität
  • reine Produktanbieter wandeln sich in Anbieter von Dienstleistungen und virtuellen Erfahrungen

Vorteile auf Prozessebene

  • Prozesse automatisieren
  • schnelle Verarbeitung
  • Aufwand reduzieren und Effizienz erhöhen

Vorteile auf strategischer Ebene

  • Datengrundlage für Unternehmensentscheidungen schaffen
  • Klassifizierung kundenbezogener Daten
  • Vertriebsaktivitäten priorisieren und individuell anpassen

KI-Anwendung in der Fertigungsindustrie

Die Frage bleibt, wo genau Künstliche Intelligenz in der Fertigung nun eingesetzt wird, um von den genannten Vorteilen profitieren zu können.

Potenzielle kognitive Fähigkeiten von KI in der Industrieautomatisierung - Frost & Sullivan

Diese Anwendungsszenarien sind unter anderem möglich:

Vorausschauende Wartung

Maschinen oder Anlagen werden heutzutage häufig nicht mehr direkt gekauft, sondern nur noch nach der reinen Nutzungsdauer bezahlt (nach dem sogenannten Pay-per-Use-Modell). Aus diesem Grund achten die Anbieter besonders darauf, die Ausfallquote zu minimieren. Das gelingt, indem Risiken anhand einer Analyse von Sensordaten während des laufenden Betriebs prognostiziert werden. So entstehen Betriebsausfälle aufgrund von Wartungen nur dann, wenn es auch wirklich notwendig ist. Dadurch werden auch die Kosten für Anlagen- und Gerätewartungen reduziert.

Optimiertes Qualitätsmanagement

Ausfallwahrscheinlichkeiten schon im Fertigungsprozess errechnen? Funktioniert dank Machine Learning. Die Qualität eines Produkts lässt sich damit präzise vorhersagen. Daten aus dem Herstellungsprozess werden gesammelt und analysiert, um mögliche Defekte oder Probleme bereits im Vorfeld erkennen und rechtzeitig ausschalten zu können.

Prognostizierende Bedarfsanalyse

Um die Chancen einer Produktidee herausfinden zu können, ist es hilfreich, eine Analyse der Verbraucherstimmung durchzuführen. Das gelingt, indem Daten mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) sowie Spracherkennungs- und Textanalysetools aus sozialen Medien, Call Centern oder Umfrageergebnissen ausgewertet werden.

Verbessertes Preismanagement

Machine Learning ermöglicht es auch, anhand von vergangenen Verbrauchsmustern zukünftige Bedarfs- und Preisschwankungen abzuleiten. So können Preise und Bedarf genau aufeinander abgestimmt und deutlich kosteneffizientere Prozesse erzielt werden.

Erhöhte Produktivität

Gibt ein Techniker die Symptome einer defekten Maschine in ein KI-basiertes Gerät ein, kann dieses sie analysieren und verschiedene Optionen für die Reparatur vorschlagen sowie die jeweilige Erfolgswahrscheinlichkeit angeben. Die Lösungsrate beim ersten Reparaturversuch (First Time Fix Rate) steigt damit an. Somit erhöht sich auch die Produktivität während Kosten sinken.

Trends

Doch damit nicht genug. Zukünftig müssen Maschinen nicht einmal mehr programmiert werden, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Stattdessen können sie aus ihren eigenen Erfahrungen lernen. Selbstprogrammierende Steuerungen und autonome Automatisierung sind hier die Stichworte.

Durch fortgeschrittene Robotik werden Maschinen außerdem über das Potenzial verfügen, mit anderen Maschinen und der Cloud zu kommunizieren. So können Prozesse noch weiter optimiert werden. Die vorausschauende Wartung beispielsweise wird sich dahingehend weiterentwickeln, dass Daten nicht nur von einer Maschine oder einem Standort, sondern auch von mehreren Geräten und Fabriken verschiedener Hersteller berücksichtigt werden können.

In der letzten Phase der Industrieautomatisierung wird die Fertigung komplett automatisiert und Maschinen werden mit Businessinformationssystemen verknüpft sein.

Innovation Factory: Die Innovationsfabrik für Künstliche Intelligenz

In der Studie von F&S wird Fertigungsunternehmen empfohlen, sich für den Einstieg in die Künstliche Intelligenz zunächst mit KI vertraut zu machen und klein anzufangen.

Dieser Einstieg kann mit der Innovation Factory gelingen. Da auch für Microsoft und proMX Künstliche Intelligenz ein wichtiges Anliegen ist, haben wir dieses Innovationsprogramm gestartet, mit dem wir KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen implementieren.

In der Fertigung ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz entscheidend, um Prozessineffizienzen zu beseitigen und eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen. Wir erarbeiten mit Ihnen passgenaue Lösungen für Ihr Fertigungsunternehmen.

Erfahren Sie hier mehr über das Programm der Innovation Factory und dessen Konditionen.

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