10 Wege, wie KI Fertigungsprozesse verändern kann.

Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein Modewort. Sie ist eine bahnbrechende Kraft in der heutigen Technologielandschaft. In den letzten 5 Jahren haben leistungsstarke KI-Modelle und -Technologien die Art und Weise verändert, wie Unternehmen in allen Branchen arbeiten, Produkte entwickeln und mit Kunden interagieren.

Für die Fertigungsindustrie stellt KI das Tor zur intelligenten Fertigung dar und treibt die vierte industrielle Revolution durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien, Automatisierung und die Aus- und Weiterbildung der Arbeitskräfte voran.

In diesem Blog gehen wir auf die wichtigsten Faktoren für den Einsatz von KI in der Fertigung ein und untersuchen die realen Anwendungsfälle und das Potenzial für die Zukunft.

Lassen Sie uns eintauchen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Zu den Kernkomponenten der KI gehören maschinelles Lernen, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision, die für die Entwicklung von KI-Systemen unerlässlich sind.
• Die größte Triebkraft für die Anwendung von KI in allen Branchen, insbesondere aber in der Fertigung, ist die bevorstehende Notwendigkeit, immer größere und komplexere Datensätze zu verarbeiten.
• KI verändert die Fertigungsindustrie, indem sie die Produktionsprozesse rationalisiert, das Lieferkettenmanagement verändert und die Effizienz steigert.
• KI-Technologien, wie fortschrittliche Sensoren, eingebettete Software und Robotik, werden eingesetzt, um Echtzeittransparenz, vorausschauende Wartung und verbesserte Qualität zu ermöglichen, was den Konzepten der Industrie 4.0 entspricht.

KI-Grundlagen: Die Bausteine der künstlichen Intelligenz

Bevor wir uns mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Fertigungsindustrie befassen, sollten wir zunächst zu den Grundlagen zurückkehren. Was bildet den Kern der KI und ihrer fortschrittlichen Technologien?

Die Antwort liegt in ihren grundlegenden Elementen:

• Maschinelles Lernen: ein Teilbereich der KI, bei dem Daten und Algorithmen autonom und ohne explizite Programmierung genutzt werden. Es spiegelt das menschliche Lernen wider, bei dem Maschinen ihre Leistung durch Erfahrung verbessern.
• Neuronale Netze: In Verbindung mit Deep Learning verarbeiten diese Netze sensorische Daten, identifizieren Objekte und interpretieren räumliche Beziehungen. Im Wesentlichen ist ein neuronales Netz ein System miteinander verbundener Einheiten, ähnlich dem Neuronennetz unseres Gehirns, das aus undefinierten Daten eine Bedeutung extrahiert.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: NLP-Techniken ermöglichen es KI-Systemen, sowohl gesprochene Wörter als auch Texte zu interpretieren, so dass sie in der Lage sind, menschliche Sprachen zu verstehen und zu erzeugen.
• Computer Vision: Sie ermöglicht es KI-Systemen, visuelle Eingaben zu untersuchen und zu interpretieren, und spielt damit eine entscheidende Rolle für ihr Verständnis der Umgebung.

Jede dieser Komponenten spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Fähigkeiten von KI-Systemen und macht sie der menschlichen Intelligenz ähnlicher.

Mit dem Aufkommen von Big Data ist die KI in der Lage, zu lernen, sich anzupassen und ihre Fähigkeiten auf der Grundlage der riesigen Datenmengen, die sie verarbeitet, zu verbessern.

Es wird erwartet, dass die Weiterentwicklung der KI dazu beitragen wird, ein umfassendes Ökosystem der künstlichen Intelligenz aufzubauen, das logische Regeln, probabilistische Modelle und ausgefeilte Algorithmen für die Entscheidungsfindung einsetzt.

Welche Herausforderungen können Hersteller mit KI bewältigen?

Der Fertigungssektor ist von starkem Wettbewerb geprägt und zeichnet sich durch sich schnell entwickelnde Märkte und komplizierte Systeme mit zahlreichen Komponenten aus. In den letzten Jahren hatten die Hersteller mit dem kontinuierlichen Anstieg der Rohstoffpreise, dem Fachkräftemangel und den steigenden Gehältern der Mitarbeiter zu kämpfen. Auch Unterbrechungen der Lieferkette waren ein Wachstumshemmnis und ließen die europäischen Hersteller gegenüber der asiatischen Konkurrenz ins Hintertreffen geraten.

Um die Herausforderungen zu meistern, Innovationen zu fördern und die Rentabilität zu steigern, müssen die Hersteller alle Vorteile der KI nutzen. Die größte Triebkraft für die Anwendung von KI in allen Branchen, insbesondere aber in der Fertigung, ist die bevorstehende Notwendigkeit, immer größere und komplexere Datensätze zu verarbeiten. KI kann die Prozessfertigung optimieren, indem sie Echtzeittransparenz und vorausschauende Wartung ermöglicht, was sowohl für die Batch- als auch für die kontinuierliche Prozessfertigung entscheidend ist.

Von Lieferantenbestellungen bis hin zu Kundenlieferungen erzeugen Fabriken auf jeder Stufe der Wertschöpfungskette riesige Datenmengen.

Diese großen Datensätze enthalten wertvolle Informationen, die in umsetzbare Erkenntnisse für den Entscheidungsprozess umgewandelt werden können. KI-Technologien bieten die Möglichkeit, Daten auf einem Niveau zu sammeln und zu verarbeiten, das die gesamte Branche revolutionieren wird - von der Rationalisierung der Produktionsprozesse bis zur Umgestaltung des Lieferkettenmanagements.

10 KI-Anwendungsfälle in der Fertigung

Es ist unbestreitbar, dass die Hersteller massiv in künstliche Intelligenz investieren. Hochrechnungen zeigen, dass der globale Markt für KI in der Fertigung, der 2023 auf 3,2 Milliarden Dollar geschätzt wurde , bis 2028 auf 20,8 Milliarden Dollar ansteigen wird.

Dies wird durch die zahlreichen Möglichkeiten gefördert, mit denen KI Fertigungsprozesse verändern kann.

Werfen wir einen genaueren Blick auf die 10 wichtigsten KI-Einsatzgebiete in der Fertigung:

Lieferkettenmanagement

Ein sehr wichtiger Anwendungsfall von KI in der Fertigung ist das Lieferkettenmanagement. KI im Lieferkettenmanagement ermöglicht den Einsatz von prädiktiven Analysen, verbessert die Bestandskontrolle, erhöht die Genauigkeit der Bedarfsprognose und vereinfacht die Logistikprozesse. Algorithmen für maschinelles Lernen können historische Daten untersuchen, Trends erkennen und Nachfrageänderungen präzise vorhersagen. Ein Automobilzulieferer könnte beispielsweise ML-Modelle einsetzen, um die Nachfrage nach Ersatzteilen vorherzusagen und so die Lagerbestände zu optimieren, die Kosten zu senken und die Produktionsleistung zu steigern.

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Cobots

Im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern, die isoliert werden müssen, sind kollaborative Roboter, auch Cobots genannt, so konzipiert, dass sie sicher im selben Arbeitsbereich wie Menschen arbeiten können. Sie unterstützen bei Aufgaben wie der Entnahme von Teilen, der Bedienung von Maschinen und der Durchführung von Qualitätskontrollen, was die Produktivität und Effizienz steigert. Cobots sind äußerst anpassungsfähig und in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu übernehmen, darunter das Kleben, Schweißen und Schmieren von Automobilteilen sowie das Kommissionieren und Verpacken von Produkten. Die Integration von KI-gesteuerter maschineller Bildverarbeitung ist entscheidend, um diese Fähigkeiten zu ermöglichen.

Optimierung von Montagelinien

KI verbessert die Optimierung von Montagelinien, indem sie die Genauigkeit, Effizienz und Flexibilität erhöht. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren Vergangenheits- und Echtzeitdaten, um Arbeitsabläufe zu verbessern, Ausfallzeiten zu reduzieren und eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen, ähnlich wie bei den Fortschritten in der Massenproduktion. KI-gesteuertes Computer-Vision sichert die Produktqualität durch Erkennung von Fehlern. Intelligente Automatisierung passt die Produktionsparameter je nach Bedarf an, wodurch Verschwendung reduziert und die Ressourcennutzung verbessert wird. Durch dieses kontinuierliche Lernen und die Anpassung werden Montagelinien datengesteuert und flexibel, was letztlich zu einer Steigerung der Produktion, einer Senkung der Kosten und der Aufrechterhaltung hoher Fertigungsstandards führt.

Prädiktive Wartung

Durch den Einsatz von KI zur Überwachung und Analyse von Daten aus Maschinen und dem Produktionsprozess können Hersteller anormale Muster erkennen, um Anlagenausfälle vorherzusagen oder zu verhindern. KI kann zum Beispiel Daten von Vibrationen, Wärmebildern und Ölanalysen auswerten, um den Zustand der Maschinen zu bestimmen. Diese Erkenntnisse helfen Herstellern bei der korrekten Bereitstellung von Ersatzteilen und Verbrauchsmaterialien sowie bei der genauen Vorhersage von Ausfallzeiten, was die Produktionsplanung und damit verbundene Aktivitäten unterstützt. Dies führt zu einer höheren Produktivität, Kosteneffizienz und einem besseren Zustand der Anlagen. Darüber hinaus kann generative KI durch das Scannen von Dokumenten wie Wartungsprotokollen und Inspektionshandbüchern einen Mehrwert schaffen und präzise, umsetzbare Informationen für die Fehlersuche und Wartungsaufgaben liefern.

Produktentwicklung

Generative KI revolutioniert die Produktkonzeption, indem sie Markttrends analysiert, Veränderungen bei der Einhaltung von Vorschriften erkennt und Produktforschung und Kundenfeedback zusammenfasst. Mit diesen Erkenntnissen können Produktdesigner Innovationen entwickeln, Produkte verbessern und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen, indem sie die Spezifikationen mit den relevanten Normen und Vorschriften in Einklang bringen. Die Algorithmen können in kürzester Zeit innovative Designs erstellen, die die Möglichkeiten herkömmlicher Methoden übertreffen. Auf diese Weise können Hersteller wichtige Produkteigenschaften wie Sicherheit, Leistung, Ästhetik und Rentabilität durch den Einsatz effizienter Fertigungstechniken optimieren.

Qualitätskontrolle

KI revolutioniert Prüf- und Qualitätskontrollprozesse durch den Einsatz von Bilderkennung zur automatischen Erkennung von Geräteschäden, Produktfehlern und Problemen mit Rohmaterialien. Durch das Trainieren von KI-Modellen mit Bildern sowohl von akzeptablen als auch von fehlerhaften Produkten kann vorhergesagt werden, ob ein Artikel nachgearbeitet werden muss oder ausrangiert oder recycelt werden sollte. Darüber hinaus können die analytischen Fähigkeiten der KI genutzt werden, um Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken, indem Muster in Produktionsdaten, Störungsberichten und Kundenbeschwerden identifiziert werden.

Vereinfachte Dokumentation

Eine wichtige Anwendung von KI und maschinellem Lernen in der Fertigung ist die Automatisierung von Prozessen durch Roboter (RPA) für die Automatisierung von Papierkram. In der Fertigung fällt häufig umfangreicher Papierkram an, wie z. B. Bestellungen und Qualitätskontrollberichte, die traditionell manuell bearbeitet werden, was zu Verzögerungen und Fehlern führt. Durch die Integration von konversationeller KI können Unternehmen diese Aufgaben automatisieren. Intelligente Bots mit KI können Daten aus Dokumenten extrahieren, klassifizieren und in Systeme eingeben, wodurch Abläufe rationalisiert und Ineffizienzen reduziert werden.

Bedarfsprognose

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Vorhersage der Nachfrage in der Fertigung bietet zahlreiche Vorteile. In erster Linie können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie frühere Verkaufsdaten, Marktdynamik und externe Einflüsse untersuchen. Auf diese Weise können sie Nachfrageänderungen vorhersehen und ihre Produktionspläne entsprechend anpassen, wodurch die Gefahr von Engpässen oder Überbeständen verringert wird.

Auftragsmanagement

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Auftragsmanagement bedeutet eine Verbesserung und Vereinfachung des gesamten Auftragsabwicklungsprozesses. KI analysiert historische Daten, Kundenpräferenzen und Marktmuster mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Nachfrage genau vorherzusagen. Dies ermöglicht eine automatisierte Auftragsabwicklung, Bestandsoptimierung und Preisanpassungen in Echtzeit. Darüber hinaus verbessert KI die Betrugserkennung und verringert so die mit betrügerischen Bestellungen verbundenen Risiken. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse steigern KI-Lösungen in der Fertigung die Effizienz von Auftragsverwaltungssystemen, beschleunigen die Entscheidungsfindung und sorgen für einen flexibleren und kundenorientierteren Ansatz bei der Auftragsabwicklung.

Vernetzte Fabriken

Vernetzte Fabriken verkörpern die Integration von künstlicher Intelligenz in Fertigungsprozesse und schaffen intelligente, miteinander verbundene Umgebungen. Dieser vernetzte Aufbau ermöglicht eine effiziente Kommunikation zwischen den Maschinen und erleichtert eine schnelle Anpassung der Produktionspläne an Nachfrageschwankungen. Vorausschauende Analysen unterstützen die Entscheidungsfindung und sorgen für reibungslose Abläufe. Im Wesentlichen reduzieren KI-gesteuerte vernetzte Fabriken die Kosten, verbessern die betriebliche Effizienz und steigern die Produktivität. Durch die Einrichtung adaptiver Fertigungsökosysteme können sich Hersteller mithilfe datengestützter Erkenntnisse schnell an sich verändernde Bedingungen anpassen.

Überwindung der Hindernisse für die Einführung von KI in der Fertigung.

Obwohl die Vorteile und Möglichkeiten, die KI den Herstellern bieten kann, unbegrenzt sind, gehen die Unternehmen immer noch mit Vorsicht an KI heran.

Zu den größten Herausforderungen, denen sich Hersteller bei der Einführung von KI-Technologien gegenübersehen, gehören

Daten von geringer Qualität:

Die Wirksamkeit von KI-Modellen hängt von sauberen, hochwertigen Datensätzen ab. Trotz des Fortschritts der KI verfügen viele Unternehmen über fragmentierte Daten in isolierten Systemen, deren Bereinigung und Konsolidierung einen erheblichen Aufwand erfordert. Daten von schlechter Qualität führen zu ungenauen Modellergebnissen, unabhängig von der Raffinesse des Algorithmus.

Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen ihre Datenpipelines und die Datenverwaltung verbessern, gezielte KI-Konzepttests durchführen und die KI-Implementierung als einen kontinuierlichen Lernprozess betrachten.

Knappheit an qualifizierten Fachkräften

Der Global AI Adoption Index 2023 von IBM zeigt, dass 33 % der Unternehmen nur über begrenzte interne KI-Fähigkeiten und -Kenntnisse verfügen. KI-Projekte erfordern ein vielfältiges Team, das aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen, Softwarearchitekten, Business Intelligence-Analysten und Fachexperten besteht. Darüber hinaus wird das produzierende Gewerbe im nächsten Jahrzehnt mit einem erheblichen Mangel an Arbeitskräften konfrontiert sein, da die Babyboomer in den Ruhestand gehen.

KI-Automatisierung und AutoML 2.0 sind wichtige Technologien, die helfen können, diese Qualifikationslücke zu schließen und die digitale Transformation in der Fertigung zu beschleunigen.

Bedenken hinsichtlich des Vertrauens in KI und der Transparenz

Ein großes Hindernis für die breite Einführung von KI ist die Komplexität der Technologie und das mangelnde Vertrauen der Hersteller in ihre Fähigkeiten. Menschen ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund haben oft Schwierigkeiten, Datenwissenschaft und prädiktive Modellierung zu verstehen, und es fehlt ihnen das Vertrauen in die abstrakten Algorithmen der KI. Mehr Transparenz würde helfen, indem Informationen über den KI-Prozess bereitgestellt werden, einschließlich der Eingabedaten, der gewählten Algorithmen und der Art und Weise, wie Vorhersagen getroffen werden.

Traditionell werden bei der KI "Blackbox"-Modelle verwendet, aber neue Methoden der Datenwissenschaft bieten mehr Transparenz in der gesamten KI-Pipeline. Diese Methoden erklären den detaillierten Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Inputs für maschinelles Lernen (Feature-Engineering) und wie Vorhersagen erstellt werden. Durch die Erläuterung der Funktionsweise von Prognosemodellen und der dahinter stehenden Überlegungen können Fertigungsunternehmen mehr Vertrauen in die Modelle und die daraus gewonnenen Geschäftserkenntnisse aufbauen.

Integration von Altsystemen

Die Integration in bestehende Infrastrukturen und Altsysteme ist ein weiteres Hindernis für die Einführung von KI. Viele Fertigungseinrichtungen arbeiten mit veralteten Technologieplattformen, die möglicherweise nicht mit KI-Lösungen kompatibel sind. Um dieses Hindernis zu überwinden, sollten Hersteller bei der Auswahl von KI-Tools und -Plattformen die Interoperabilität in den Vordergrund stellen. Darüber hinaus können Investitionen in Datenintegrationslösungen und Middleware die nahtlose Konnektivität zwischen KI-Systemen und der bestehenden Infrastruktur erleichtern. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Technologiepartnern kann ebenfalls wertvolle Einblicke und Unterstützung während des Integrationsprozesses bieten.

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Diese Hindernisse sind zwar beträchtlich, aber im Vergleich zu den Risiken einer verzögerten Einführung von KI sind sie gering. Frühe Anwender entdecken ständig neue KI-Anwendungen und bauen ihren Wettbewerbsvorsprung aus.

Die Vorbereitung von Unternehmen auf diese neue Ära ist mit erheblichem Aufwand verbunden, doch der Nutzen und die Vorteile, die sich aus der Einführung von KI ergeben, sind beträchtlich.

Die Beratung durch KI-Experten und spezialisierte Technologiepartner ermöglicht es Unternehmen, den Wert von KI im gesamten Unternehmen effektiv zu nutzen und eine ordnungsgemäße Implementierung und nahtlose Abläufe sicherzustellen.

Wir bei Intertec sind stolz darauf, ein zuverlässiger Technologiepartner für führende Unternehmen in der DACH-Region zu sein. Unsere Kunden profitieren von unserem umfassenden Fachwissen in Branchen wie der Fertigung, dem digitalen Handel sowie der Lieferkette und Logistik.

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