KI in der Produktion – Die Potenziale künstlicher Intelligenz für die Industrie

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, menschliche Intelligenz zu „imitieren“. Auf Basis von Daten können etwa Fragen beantwortet oder Aufgaben gelöst werden, die ansonsten menschliche Intelligenz erfordern. Weiterhin kann eine Künstliche Intelligenz auch Muster erkennen, aus vorherigen Interaktionen lernen oder bei Entscheidungen unterstützen. Mit Hilfe von immer neuen relevanten Daten können diese Fähigkeiten stetig weiterentwickelt und ausgebaut werden. 

Arten von KI – Eine kleine Übersicht

Der große Komplex „Künstliche Intelligenz“ wird in der Fachwelt typischerweise in vier Arten unterteilt – von praktischer Relevanz sind zum heutigen Stand nur zwei davon. Dies sind „Reaktive Maschinen“ (reagieren nur auf Eingaben) und „Begrenzte Erinnerung“ (Systeme speichern Daten und können diese für Entscheidungen abrufen). Für den praktischen Einsatz in Produktionsprozessen sind besonders folgende Konzepte von Interesse:

• Machine Learning (ML)
  Dieser Begriff beschreibt die generelle Fähigkeit von Maschinen, mit Hilfe von Algorithmen aus gegebenen Daten zu lernen, Muster zu erkennen und gewisse Prognosen auf Basis dieser Daten zu formulieren.

• Deep Learning

  Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Hier werden Systeme mit Hilfe künstlicher neuronaler Netzwerke trainiert, die in ihrem Aufbau der Struktur eines Gehirns nachempfunden sind. Rohdaten sind hier auf vielen (versteckten) Zwischenschichten gespeichert und werden dementsprechend mehrschichtig verarbeitet. So können KI-Systeme deutlich komplexere Muster erfassen. 

Das maschinelle Lernen ist dabei immer nur so gut wie die Daten, die dem Modell zur Verfügung gestellt werden. Gleichzeitig können sich die tatsächlichen Einsatzzwecke je nach Fertigung erheblich unterscheiden, ebenso wie das jeweils ideale KI-Modell. Denn nicht für jeden Prozess braucht es eine hochspezifische, aufwändig trainierte KI.

Bedeutung der KI für die Produktion – Anwendungsgebiete

KI wird in der Produktion für die Qualitätskontrolle, Automatisierung, für Wartung und Instandhaltung sowie zur generellen Optimierung von Prozessen eingesetzt. Mittels Künstlicher Intelligenz können schnell große Datenmengen analysiert werden, um Ausfälle vorherzusagen, Fehler zu erkennen und Produktionsabläufe zu verbessern, was zu geringerem Ausschuss, niedrigeren Kosten und höherer Effizienz führt.

Die oben genannten KI-Modelle und -Systeme können in zahlreichen Abschnitten entlang der Wertschöpfungskette zum Einsatz kommen. Die Möglichkeiten sind dabei vielfältig – von zentraler Bedeutung sind dabei etwa folgende Anwendungsszenarien:

Predictive Analytics / Predictive Manufacturing

Durch die Nutzung und Analyse historischer Daten aus der Produktion können plausible Annahmen für die Zukunft getroffen werden, etwa in Bezug auf den Bedarf an Rohstoffen und die Auslastung einzelner Maschinen. So können Anlagen mit einem Höchstmaß an Effizienz betrieben werden, was besonders auch Just-in-Time-Produktionssystemen zugutekommt.

Predictive Maintenance

Durch die Verknüpfung von Maschinendaten (über Sensoren) und Predictive Analytics kann bestimmt werden, wann welche Maschinen bzw. Anlagen für Wartungen außer Betrieb genommen werden sollten und können. So werden mit Hilfe von Predictive / Smart Maintenance nicht nur plötzliche Ausfälle vermieden, sondern die Wartung und Instandhaltung kann so terminiert werden, dass diese die geringstmöglichen Auswirkungen auf die Produktion insgesamt haben.

Predictive Quality / Qualitätsmanagement

Predictive Quality bezeichnet die Echtzeit-Analyse und Überwachung von Produktionsprozessen, um die Qualität der gefertigten Güter sicherzustellen. Durch die Nutzung von KI in der Produktion können hier Probleme bzw. qualitative Mängel frühzeitig identifiziert und anschließend korrigiert werden. Dafür können auch Produktbilder oder Videos ausgewertet werden. (Computer Vision / Machine Vision). So werden Ausschussraten reduziert und wertvolle Ressourcen (Zeit / Material) bestmöglich genutzt.

Supply Chain Management (SCM)

Eine Künstliche Intelligenz kann kleinste Details und Abhängigkeiten entlang einer gesamten Liefer- und Wertschöpfungskette mit enormer Präzision erfassen und anhand dieser Daten Empfehlungen aussprechen. Von der Beschaffung von Rohstoffen und Ressourcen über die Produktion bis zur Auslieferung kann die KI dabei unterstützen, sämtliche Abläufe besser zu koordinieren und aufeinander abzustimmen. Dies spart Kosten und erhöht die Flexibilität von Unternehmen, auch in Hinblick auf den Lagerbestand.

KI und MES – Wertvolle Daten für alle Planungsprozesse

Ein Manufacturing Execution System (MES) ist für Unternehmen, die ihre Produktionsprozesse in Richtung einer „Smart Factory“ entwickeln wollen, inzwischen absolut unerlässlich. MES-Lösungen helfen etwa dabei, die Produktion samt aller relevanten Kennzahlen zu erfassen und so Optimierungspotenziale aufzudecken. Grundlage dafür sind Maschinen- und Sensordaten, die aus den Prozessen gewonnen und verarbeitet werden.

Die Fähigkeit eines MES, eine Produktionsumgebung zu überwachen und zu steuern, kann durch den Einsatz von KI erheblich erweitert werden. Künstliche Intelligenzen machen weitaus größere Datenmengen erfassbar und nutzbar - abteilungs-, bereichs- sowie betriebsübergreifend und somit wirklich ganzheitlich im eigentlichen Wortsinn.

Eine KI-basierte Datenverarbeitung erkennt Muster und Zusammenhänge. Das System lernt durch diese Muster, identifiziert Störungen und entwickelt Lösungen. Hieraus zieht das Gesamtsystem neue Informationen und wird dadurch stetig effektiver und besser. 

Die Reichweite eines derartigen Systems erstreckt sich dabei über sämtliche Bereiche der Wertschöpfungskette – von der Fertigungsplanung über die Logistik bis hin zur Personaleinsatzplanung. Dieser ganzheitliche Blick auf die Produktion ermöglicht eine holistische Optimierung aller Teilbereiche und erlaubt es, auch in kritischen Situationen vitale Richtungsentscheidungen zu treffen – stets auf Grundlage von Echtzeitdaten.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie das Zusammenspiel aus MES und KI Ihre Produktion fit für alle Herausforderungen von Industrie 4.0 machen kann? Gerne informieren wir Sie zu unserer MES-Software und ihren Einsatzmöglichkeiten – lassen Sie sich unverbindlich beraten.

Die KI als Kollege – Der Mensch im Mittelpunkt

Der Fokus in der Anwendung von KI liegt auf dem Optimieren von Prozessen sowie dem übergreifenden Vernetzen von Wertschöpfungsketten. KI-Systeme sind dort besonders stark, wo sie Mitarbeiter von Routineaufgaben entlasten können – so können Fachkräfte ihre Expertise an anderer Stelle wertschöpfend einsetzen. 

Gleichzeitig werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Datenmengen analysiert und strukturiert, die durch Menschen niemals hätten bearbeitet werden können. In beiden Szenarien werden Mitarbeiter nicht durch KI ersetzt – diese dient vor allem als leistungsstarkes Werkzeug im Gürtel.

Herausforderungen beim Einsatz künstlicher Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz bietet ein enormes Potenzial, Fertigungsprozesse nachhaltig zu transformieren, diese zu optimieren und somit sowohl Effizienzen zu steigern als auch Kosten zu senken. Ein solche vollumfängliche Integration der Künstlichen Intelligenz in der Produktion ist jedoch mit einigen kleineren und größeren Hürden verbunden.

Fehlendes Fachpersonal

Der Fachkräftemangel, der viele Branchen umtreibt, erhält durch das Thema KI eine neue Facette: Eine KI-gestützte Fertigungslösung muss in bestehende Systeme integriert werden, wofür es entsprechende Fachleute mit einem Verständnis für beide Fachbereiche benötigt. Hinzu kommt, dass die Integration je nach Produktionsprozess stark unterschiedlich ausfallen kann, was die Aufgabe noch komplexer macht.

Kleine Datengrößen

Maschinelles Lernen beruht darauf, dass eine Künstliche Intelligenz mit Daten aus dem Prozess versorgt und im Grunde „angelernt“ wird. Viele Prozesse generieren aber – nach KI-Maßstäben – nur geringe Mengen an Daten, die zum Lernen genutzt werden können. Je nach Art der Fertigung ist ggf. ein begleitendes Wissensmanagement erforderlich.

Datenschutz

Je stärker KI in die Produktion eines Unternehmens eingebunden ist, desto wertvoller die von der Software behandelten und miteinander verknüpften Datensätze. Daraus ergeben sich wichtige Fragen rund um die Kontrolle, Speicherung und Verarbeitung (Datensouveränität), besonders in Hinblick auf die Zertifizierungen solcher Systeme. Firmen müssen die Gewissheit haben, nicht um Unternehmensgeheimnisse fürchten zu müssen.

Unklare Mehrwerte

Unternehmen, die sich mit dem Thema KI befassen, müssen sich zwingend auch die Frage stellen, inwiefern KI-basierte Lösungen im spezifischen Fall tatsächliche Mehrwerte bringen können. Welche Prozesse können in einem solchen Maße optimiert werden, dass dies den Einsatz einer Künstlichen Intelligenz in der Fertigung aus unternehmerischer Sicht rechtfertigt?

Smarte Lösungen rund um KI – GFOS.Smart Manufacturing 

Die korrekte und wertschöpfende Integration von Künstlicher Intelligenz in Produktion und Fertigung stellt selbst für große Industrieunternehmen heute noch eine Mammutaufgabe dar. An dieser Stelle unterstützen wir gerne mit unserer eigenen, intelligenten MES-Softwarelösung. 

Durch den Einsatz von GFOS.Smart Manufacturing haben Unternehmen die Möglichkeit, selbst aus komplexen Fertigungsprozessen wertvolle Daten zu gewinnen, die für Analysen und Optimierungen genutzt werden können. Gerne unterstützen wir bei der Erfassung, Aufbereitung und Verarbeitung dieser Daten und finden passende Lösungen für den Maschinen- und Anlagenpark jedes Kunden. 

Machen Sie Smart Data für Ihr Unternehmen nutzbar – mit Hilfe von GFOS. Kontaktieren Sie uns einfach für eine unverbindliche Beratung.