Wie wird künstliche Intelligenz die Zukunft der Fertigung verändern?

Laut einem aktuellen Umfragebericht einer Forschungsorganisation wird der Wert, den künstliche Intelligenz für die Fertigungsindustrie bringen wird, bis 2022 2,3 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2027 voraussichtlich 16,7 Milliarden US-Dollar erreichen. Von der Automatisierung und prädiktiven Analyse bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision – die Ergebnisse der Einführung jeglicher Form künstlicher Intelligenz lassen sich am Erfolg und Erfolg von Early Adopters wie IBM, Intel, General Electric, Siemens und anderen ablesen. Das Geschäft wächst.

In diesem Artikel werden einige Möglichkeiten beleuchtet, wie produzierende Unternehmen von der Implementierung künstlicher Intelligenz in ihre Prozesse profitieren können. Darüber hinaus werden verschiedene Anwendungen künstlicher Intelligenz vorgestellt, die Unternehmen unabhängig von Produktdetails dabei helfen, Kosten zu sparen und Prozesse zu verbessern.

Warum künstliche Intelligenz in der Fertigung einsetzen?

Branchenexperten weisen darauf hin, dass die Nutzung von Fortschritten in der Robotik, dem 3D-Druck und der künstlichen Intelligenz enorme Auswirkungen auf viele Branchen haben wird, insbesondere auf Nischenanbieter . Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Verbesserung der Sicherheit sind von entscheidender Bedeutung. Die Vorteile künstlicher Intelligenz für die Fertigung sind zweifach. Einerseits sehen die Menschen das beispiellose Wachstum und die Skalierbarkeit, die es Unternehmen bietet, und andererseits die positiven Auswirkungen auf die Mitarbeiter sowie deren Produktivität und Zufriedenheit.

(1) Bedarfsprognose

Bestände und Nachfrage vorherzusagen war schon immer eine Herausforderung. Während traditionelle Methoden wie Excel-Tabellen und Wahrscheinlichkeiten, die auf der Nachfrage und dem Umsatz des letzten Jahres basieren, möglicherweise früher funktioniert haben, hilft künstliche Intelligenz jetzt dabei, ein neues Maß an Genauigkeit zu erreichen. Mithilfe großer Mengen historischer Daten, Trends und aktueller Ereignisse sowie der Nutzung der richtigen Tools für künstliche Intelligenz und Modelle für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Geschäftsanforderungen kann ein Höchstmaß an Genauigkeit garantiert werden. Dies umfasst jeden Teil der Lieferkette. Welche Produkte verkaufen sich beispielsweise zu bestimmten Jahreszeiten am schnellsten, wie schnell gehen Unternehmen bestimmte Produkte aus, wenn die Nachfrage schwankt, und so weiter. Daher kann das Sammeln historischer Daten und deren Anreicherung mit Echtzeitdaten ein genaues Bild der Nachfrageaussichten liefern. Es erhöht auch den Umsatz und den Lagerumschlag und reduziert gleichzeitig Kosten und Überproduktion.

(2) Kohlenstoffemissionen reduzieren

Laut dem Weltwirtschaftsforum stammt ein Fünftel der weltweiten Kohlenstoffemissionen aus der Produktion. Dazu gehören Abfall, Überproduktion und natürlich Kohlenstoffemissionen aus fossilen Brennstoffen. Daher ist der Einsatz von Technologie zur Minimierung der negativen Auswirkungen der Produktion auf die Umwelt ein Thema, mit dem sich Unternehmen so früh wie möglich befassen sollten. Nach der Einführung digitaler Technologien besteht der nächste Schritt für viele produzierende Unternehmen darin, die von ihnen erfassten Daten transparenter zu machen. Dies wird nicht nur zum Maßstab für Dekarbonisierungsbemühungen werden, sondern auch das Vertrauen der Kunden gewinnen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Überwachung der Emissionen im gesamten Produktionsprozess, beim Transport, bei der Ausrüstung usw. kann der tatsächliche CO2-Fußabdruck ermittelt werden. Dadurch können Unternehmen ihre Effizienz optimieren, Emissionen vorhersagen und für zukünftige Anforderungen und Vorschriften planen.

(3) Prozessoptimierung ermöglichen

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, interne und externe Prozesse zu transformieren und zu optimieren, indem sie Produktivität und Rentabilität maximieren. Änderungen am Arbeitsablauf können sich auf Kosten, Produktionsqualität, Lieferung und jeden Aspekt des Produktionsprozesses auswirken. Eine der größten Verbesserungen im Produktlebenszyklus ist die Automatisierung. Zu den Vorteilen, die es bietet, gehören die Reduzierung der Kosten und der Markteinführungszeit durch die Automatisierung komplexer oder sich wiederholender Aufgaben, die Eliminierung von Risiken, die durch menschliches Versagen verursacht werden können, die Ermöglichung besser skalierbarer Produktionslinien, die Steigerung der Produktivität und die Minimierung des Energieverbrauchs.

(4) Mitarbeiterzufriedenheit verbessern

Die Einführung künstlicher Intelligenz in den Fertigungsprozess hat einen ebenso wichtigen und wertvollen Einfluss auf die Mitarbeiterzufriedenheit und die psychische Gesundheit. Laut einer Studie verbesserte künstliche Intelligenz die psychische Gesundheit insbesondere bei Geringqualifizierten um 2.342 Punkte und bei Arbeitnehmern, die vor den 1980er Jahren geboren wurden, um 2.070 Punkte. Das Erreichen dieser Zahlen ist nicht überraschend, wenn man bedenkt, welche Auswirkungen KI nicht nur auf die geschäftlichen Aspekte der Fertigung, sondern auch auf die Mitarbeiter des Unternehmens haben kann. Sie nimmt mit der Zeit ab und hilft beim Erlernen neuer Fertigkeiten und Techniken, während gleichzeitig die für die Einarbeitung erforderliche Zeit verkürzt und das Arbeitsumfeld allgemein verbessert wird. Darüber hinaus kann der Einsatz künstlicher Intelligenz die Produktivität der Mitarbeiter verbessern, indem sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe und die Erstellung von Excel-Tabellen automatisiert werden. Auf diese Weise haben die Mitarbeiter mehr Zeit, sich auf andere, wichtigere Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Fertigung

(1) Erweiterte Qualitätssicherung und visuelle Inspektion

Qualitätssicherung ist oft ein nachträglicher Gedanke, der zu zusätzlichen ungeplanten Kosten, verzögerten Markteinführungszeiten, Unzufriedenheit der Kunden und einem Rufverlust des Unternehmens führen kann. Um diese Risiken zu beseitigen, hat Accedia für einen seiner Kunden in der Fertigungsindustrie eine Lösung entwickelt, die seinen Mitarbeitern, Ingenieuren und Kunden hilft, zukünftige Ausfälle in der Lagerproduktion vorherzusagen. Das Projekt nutzt maschinelles Lernen und Computer-Vision-Modelle, um Schäden in hochgeladenen Bildern ausgefallener Lager zu identifizieren und zu klassifizieren. Dank der robusten Cloud-Verteilung können die Vorteile der prädiktiven Analyse auf die Fabriken der Kunden auf der ganzen Welt ausgeweitet werden und Produktionsfehler erkannt werden, bevor die Lager den Endkunden erreichen. Es ermöglicht außerdem eine präzise Ursachenanalyse und Produktionsoptimierung. In einem Bericht von McKinsey & Company wird behauptet, dass KI die Fehlererkennung im Vergleich zur manuellen Inspektion um 90 % verbessern kann.

(2) Einsatzmöglichkeiten von Robotern

Laut einer aktuellen Studie sind etwa 90 % aller heute im Einsatz befindlichen Roboter in Produktionsanlagen zu finden. Wenn man über Robotik in der Fertigung spricht, denkt man meist an Hardware. Allerdings ist die Robotik sowohl auf Hardware als auch auf Software angewiesen. Mithilfe fortschrittlicher künstlicher Intelligenz und maschineller Lernmodelle können Roboter Aufgaben in Produktionsanlagen schneller als Menschen erledigen und gleichzeitig das Risiko von Fehlern eliminieren. Alle Roboter sind auf bestimmte Aufgaben spezialisiert und völlig unabhängig von menschlicher Aufsicht. Das bedeutet, dass Roboter zwar für Montage, Materialhandhabung, Schweißen, Materialverteilung oder -handhabung zuständig sind, Mitarbeiter sich jedoch auf komplexere und geschäftskritischere Aufgaben konzentrieren können.

Der Einsatz von Robotern in der Fertigung wird wahrscheinlich zu höheren Umsätzen und höheren Investitionen führen und die Qualität und Wiederholbarkeit verbessern. Dadurch werden die Flexibilität und die Markteinführungsgeschwindigkeit deutlich erhöht. Durch die Automatisierung von Herstellungsprozessen und die Auslagerung von Aufgaben an Roboter können Gehaltsbudgets für die Umschulung von Talenten und die Unterstützung des Unternehmenswachstums verwendet werden.

(3) Analysieren Sie das Problem

Durch die Technologie der künstlichen Intelligenz, insbesondere der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), sind Chatbots die häufigste Methode zur Veröffentlichung von Berichten. Natural Language Processing (NLP) ist eine relativ neue Technologie, die unstrukturierte menschliche Sprache versteht und in strukturierte Daten umwandelt, die dann analysiert werden können. Mithilfe von Chatbots haben Fertigungsmitarbeiter jederzeit Zugriff auf genaue Echtzeitinformationen über verschiedene Produktionsstufen, Maschinenteile und deren Zustand, was insbesondere in zeitkritischen Situationen äußerst wichtig ist. Weitere Anwendungsfälle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Chatbots können die Automatisierung des Kundensupports, Liefer- oder Aktualisierungsbenachrichtigungen, Anfragen in der Führungsebene sowie Bestands- und Lieferantenprüfungen umfassen. Künstliche Intelligenz bietet zusätzliche Vorteile wie einen schnellen und einfachen Zugriff auf Datenbanken und Wissen, verbesserte Effizienz und Abläufe sowie innovative interaktive Erlebnisse für Endbenutzer.

(4) Cybersicherheit stärken

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall künstlicher Intelligenz in der Fertigung ist die industrielle Cybersicherheit. Dazu können IoT-Verstöße, Infektionen in der Lieferkette, Phishing, Diebstahl geistigen Eigentums und sogar Ransomware gehören, die zum Verlust großer Geldbeträge und wertvoller Daten führen können. Leider ist die Fertigung als lukrative Branche ein offensichtliches Ziel für Hacker. Infolgedessen erlitten allein im Jahr 2020 mehr als 40 % der produzierenden Unternehmen Cyberangriffe.

Die Übernahme empfohlener Sicherheitsrichtlinien und Cybersicherheits-Frameworks ist ein Muss für jeden. Dies reicht jedoch manchmal nicht aus, um Bedrohungen zu begegnen und Risiken zu minimieren. Daher wird der Einsatz von KI-gesteuerten Cybersicherheitsstrategien zur neuen Norm. Es ermöglicht die Erkennung von böswilligem internem Aufklärungsverhalten, Befehls- und Kontrollangriffen (einschließlich der Verwendung externer Fernzugriffstools), SMB-Brute-Force-Angriffen, Kontoscans und mehr. Künstliche Intelligenz kann all diese Bedrohungen und Angriffe in Echtzeit erkennen und schneller, effektiver und präziser Abhilfemaßnahmen ergreifen. Es kann außerdem Daten zum gesamten Netzwerkverkehr sammeln, Protokolle und Ereignisse analysieren und Bedrohungen vorhersagen.

Die zukünftige Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Fertigung

Laut einem aktuellen Umfragebericht von Deloitte:

• Es wird geschätzt, dass die Fertigungsindustrie jedes Jahr etwa 1812 PB an Daten generiert und damit weit mehr als Einzelhandel, Finanzen, Kommunikation und andere Branchen.
• 93 % der produzierenden Unternehmen glauben, dass künstliche Intelligenz Wachstum und Innovation im gesamten Unternehmenssektor vorantreiben wird.
• 83 % der befragten Unternehmen glauben, dass künstliche Intelligenz einen positiven Einfluss auf ihre Gewinne hat oder haben wird.

Da der Wettbewerb auf dem globalen Markt immer härter wird, haben sich immer mehr Fertigungssektoren dem Spiel der künstlichen Intelligenz angeschlossen – Lebensmittel, Pharmazeutika, Chemikalien, Automobile, Elektronik usw. Allerdings wird die verstärkte Implementierung des KI-Technologie-Stacks nicht ohne Herausforderungen sein. Das größte Hindernis für Unternehmen bei der Erforschung künstlicher Intelligenz ist der Bedarf an qualifizierten Talenten und mangelndes Vertrauen in interne Ressourcen. Wie uns die ersten Anwender gezeigt haben, besteht die beste Möglichkeit, diese gewaltige Aufgabe zu bewältigen, darin, sie an ein engagiertes KI-Team auszulagern.

Fazit

Es ist nun möglich, zahlreiche Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Fertigung und ihre Vorteile bei der Vorhersage des Wartungsbedarfs, der Optimierung von Fertigungsprozessen, der Verwaltung von Lieferketten, der Skalierung oder der Qualitätskontrolle zu erkennen. Kostensenkungen sind schwierig, bis Parameter wie Umsatz und Qualität gesteigert werden. Dann können der richtige KI-Technologie-Stack und der richtige Softwarepartner dies ermöglichen.

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