Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der Schlüsseltechnologien, die die Digitalisierung vorantreiben, und damit eine große Chance für Unternehmen des produzierenden Gewerbes, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. In den folgenden Abschnitten erläutern wir, warum KI in der Produktion so wichtig ist, sowie konkrete Anwendungsfälle und potenzielle Anwendungen von KI in diesem Zusammenhang.
1. Ausgangssituation und Potenziale von AI in der Produktion
Die COVID-19-Pandemie hat die Anfälligkeit globaler Lieferketten deutlich gemacht und die Unternehmen dazu veranlasst, Teile ihrer Lieferketten zu überdenken und zu lokalisieren, wobei sie diese häufig nach Europa zurückverlagert haben. Diese Verlagerung hat jedoch zu höheren Kosten für die Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes geführt. Der Hochkosten-Arbeitsmarkt hat die Produktionskosten in die Höhe getrieben und die allgemeine Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen beeinträchtigt.
Inzwischen bietet der digitale Wandel in Verbindung mit Technologien wie der künstlichen Intelligenz (KI) erhebliche Potenziale. KI kommt vor allem bei Aufgaben ins Spiel, bei denen menschliche Fähigkeiten zu kurz kommen. Infolgedessen wird die Automatisierung durch KI in der Produktion unerlässlich. Einerseits können produzierende Unternehmen steigende Kosten in den Griff bekommen und ungenutzte Potenziale ausschöpfen. Andererseits verspricht KI in der Produktion Effizienzsteigerungen, neuartige Interaktionsmodelle und innovative Geschäftsmodelle.
2. Anwendungsfälle von AI in der Produktion
Die Anwendungsbereiche von KI in der Produktion sind vielfältig, ergebnisorientiert und vielversprechend. Die Beispiele reichen von Logistik und Qualitätsmanagement über Prozessoptimierung bis hin zur Produktentwicklung. Die vielfältigen Anwendungsbereiche der KI in der Produktion umfassen auch zahlreiche relevante technologische Methoden. So kann die Text-, Sprach-, Bild- und Tonerkennung in der Fertigung und Produktion eine ebenso große Rolle spielen wie die Handlungsplanung oder die mehrdimensionale Mustererkennung.
2.1 Logistik und Ressourcenplanung mit KI
KI in der Produktion ist für die Optimierung von Lieferketten unerlässlich. Semantische Netze und Machine Learning zum Beispiel integrieren Handlungsplanung und Optimierungsalgorithmen. Kurz gesagt, diese Technologien optimieren verschiedene Aspekte der Lieferkette, einschließlich Eingangslogistik, Lagerung, Produktion und Vertrieb. Bei Motius haben wir zum Beispiel einen digitalen Zwilling der Produktion für eines der weltweit größten Medizintechnikunternehmen entwickelt. Dieser digitale Zwilling integriert und analysiert umfangreiche, komplexe Daten und schlägt proaktiv Maßnahmen vor, um die Lieferkette des Unternehmens trotz komplexer Just-in-Time- und Make-to-Order-Produktion zu optimieren.
2.2 Wartung mit AI
In der Produktion gewinnt die KI in der Instandhaltung zunehmend an Bedeutung, insbesondere bei der vorausschauenden Instandhaltung. Algorithmen zur Aktionsplanung überwachen vordefinierte Parameter oder Merkmale von Anlagen oder Prozessen, um den optimalen Wartungszeitpunkt auf der Grundlage der Abnutzung der Anlagen zu bestimmen. Diese Optimierung der Wartungsaktivitäten kann dazu beitragen, unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden und die Wartungskosten zu senken. In einem unserer Projekte haben wir ein System entwickelt, das mithilfe von KI-basierten Methoden kritische Statusinformationen für verschiedene Maschinenkomponenten ermittelt und die Benutzer automatisch benachrichtigt. Dadurch konnte unser Kunde ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und Wartungsprozesse und -kosten optimieren.
2.3 Qualitätsmanagement mit AI
Das Qualitätsmanagement in der Fertigung ist für die Gewährleistung höchster Produktqualität unerlässlich. Manuelle Qualitätskontrollen sind inkonsistent und nicht skalierbar, daher werden zunehmend KI-basierte Methoden im Qualitätsmanagement eingesetzt. Insbesondere Computer Vision und Machine Learning helfen bei der frühzeitigen Erkennung von Produktfehlern, Qualitätsabweichungen oder Qualitätsproblemen, was Zeit und Kosten in der Produktion spart und gleichzeitig die höchste Produktqualität garantiert. So haben wir beispielsweise auf der Grundlage von Bildverarbeitungsalgorithmen und Mustererkennung für einen unserer Kunden ein System entwickelt, das automatisch Produktfehler erkennt, die so minimal sind, dass sie für das menschliche Auge unsichtbar sind, so dass unser Kunde die höchstmögliche Produktqualität gewährleisten und die Garantiekosten senken kann.
2.4 Produktentwicklung und Prozessoptimierung mit KI
KI in der Produktion kann Fertigungsunternehmen in verschiedenen Phasen der Produktentwicklung unterstützen und Prozesse vereinfachen, skalieren und beschleunigen. So kann beispielsweise die Mustererkennung dabei helfen, Test- und Simulationsdaten effizienter auszuwerten, während Planungs- und Optimierungsalgorithmen Entwicklungsprozesse beschleunigen können. Für einen unserer Kunden haben wir ein Machine-Learning-basiertes Datenanalysesystem entwickelt, das Muster in der Maschinennutzung erkennen und Maschinenausfälle vorhersagen kann, was zu einer effizienten Produktentwicklung beiträgt.
2.5 Digitale Assistenten mit KI
KI in der Produktion ermöglicht es Unternehmen, die steigenden Anforderungen an Flexibilität und Effizienz in der Fertigung zu erfüllen. KI-basierte Methoden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache können genutzt werden, um die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zur Unterstützung von Produktionsprozessen zu gestalten. In einem unserer Projekte haben wir einen Chatbot entwickelt, der automatisch Maschinenausfälle meldet und Mitarbeiter auf Probleme aufmerksam macht, um die richtigen Informationen zur richtigen Zeit und am richtigen Ort bereitzustellen. Diese Anwendung von KI in der Produktion minimiert Ausfallzeiten in Produktionsprozessen."
3. Wirtschaftliche Potenziale und Auswirkungen von AI in der Produktion
Anhand der oben genannten Anwendungsfälle können Sie bereits die wirtschaftlichen Potenziale und Auswirkungen erkennen, die KI in der Produktion haben kann. Zu den konkreten Vorteilen gehören eine verbesserte Produktqualität und geringere Kosten für Ausfallzeiten. KI in der Produktion kann auch zu einer besseren Maschinenauslastung und einer kürzeren Time-to-Market führen. Wir haben die wichtigsten Punkte zusammengefasst, die helfen, Kosten zu minimieren, Potenziale zu realisieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten:
- Minimierung der Ausfallzeiten im Produktionsprozess
- Optimierung des Qualitätsmanagements
- Unterstützung von sich wiederholenden Prozessen
- Steigerung von Produktivität und Maschinenauslastung
- Verkürzung der Markteinführungszeit
- Erleichterung der Entwicklung völlig neuer Produkte und Dienstleistungen
4. Forschungs- und Entwicklungsdienstleistungen für KI in der Produktion
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Fertigungsindustrie zu revolutionieren.
Als spezialisierter Forschungs- und Entwicklungsdienstleister mit Expertise in neuen Technologien beschäftigt sich Motius auch mit Projekten rund um KI in der Produktion. Wir arbeiten mit Kunden zusammen, die von kleinen und mittelständischen Unternehmen bis hin zu Großkonzernen reichen. Dabei begleiten wir Unternehmen von der ersten Ideenfindung über die Beratung und Technologieauswahl bis hin zur Entwicklung erster Prototypen und schließlich zum Einsatz von Produktionssystemen.
