Künstliche Intelligenz: der Treiber von Industrie 4.0

Ein Großteil des Hypes um künstliche Intelligenz in der Fertigung konzentrierte sich auf die industrielle Automatisierung, aber dies ist nur ein Aspekt der Smart-Factory-Revolution – ein natürlicher nächster Schritt im Streben nach Effizienz. Künstliche Intelligenz bietet auch die Möglichkeit, neue Geschäftsmöglichkeiten für Fertigungstische aufzuzeigen. Als Teil des aufkommenden Industrie 4.0-Paradigmas werden wir einen Überblick über die Fähigkeit von KI geben, die industrielle Automatisierung voranzutreiben und neue Geschäftsmöglichkeiten zu eröffnen. Darüber hinaus erläutern wir, wie Hersteller diese leistungsstarke Technologie nutzen können, um die Effizienz zu steigern, die Qualität zu verbessern und ihre Lieferketten besser zu verwalten.

Anwendungsfälle für die KI-Fertigung

#1: Vorhersage von Qualität und Erträgen

Die Reduzierung von Produktionsverlusten und die Vermeidung von Ineffizienzen im Produktionsprozess war schon immer eine Herausforderung für Hersteller aller Branchen. Dies gilt auch heute noch, da eine ständig steigende Nachfrage auf einen zunehmenden Wettbewerb trifft.

Einerseits sind die Erwartungen der Verbraucher hoch; die globalen Konsumgewohnheiten „verwestlichen“ sich trotz des anhaltenden Bevölkerungswachstums allmählich. Laut mehreren Umfragen der letzten Jahre wird die Weltbevölkerung bis 2050 um 25 % wachsen, was 200.000 neuen Mündern pro Tag entspricht.

Andererseits hatten Verbraucher noch nie so viele Produkte zur Auswahl. Aktuelle Umfragen deuten darauf hin, dass diese große Auswahl dazu führt, dass Verbraucher ihre Lieblingsmarken immer häufiger aufgeben, beispielsweise wenn das Produkt nicht mehr im Regal ist.

Angesichts dieser Trends können Hersteller Prozessineffizienzen und die damit verbundenen Verluste nicht länger akzeptieren. Jeder Verlust an Abfall, Ausbeute, Qualität oder Durchsatz schmälert ihr Geschäftsergebnis und verschafft der Konkurrenz einen Vorsprung – vorausgesetzt, ihre Produktionsprozesse sind effizienter.

Die Herausforderung für viele Hersteller, insbesondere solche mit komplexen Prozessen, besteht darin, dass sie bei der Prozessoptimierung irgendwann an ihre Grenzen stoßen. Manche Ineffizienzen haben keine offensichtliche Ursache, sodass Prozessexperten nicht in der Lage sind, sie zu erklären.

Predict Quality and Yield nutzt KI-gesteuerte Prozess- und Maschinengesundheitslösungen, um die verborgenen Ursachen vieler der ständigen Produktionsausfälle aufzudecken, mit denen Hersteller konfrontiert sind. Dies wird durch eine kontinuierliche multivariate Analyse erreicht, bei der einzigartig trainierte Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um Einblicke in einzelne Produktionsprozesse zu gewinnen.

Die hier verwendete spezifische KI/maschinelle Lerntechnik wird als überwachtes Lernen bezeichnet, was bedeutet, dass der Algorithmus darauf trainiert wird, Trends und Muster in Daten zu erkennen. Anschließend können automatisierte Empfehlungen und Warnungen generiert werden, um Produktionsteams und Prozessingenieure über drohende Probleme zu informieren und wichtiges Wissen darüber, wie Verluste vermieden werden können, nahtlos weiterzugeben, bevor sie auftreten.

#2: Predictive Maintenance

Predictive Maintenance ist eine der bekanntesten Anwendungen der industriellen künstlichen Intelligenz. Anstatt die Wartung nach einem vorgegebenen Zeitplan durchzuführen, verwendet die vorausschauende Wartung Algorithmen, um den nächsten Ausfall einer Komponente, Maschine oder eines Systems vorherzusagen, und weist dann das Personal darauf hin, gezielte Wartungsmaßnahmen durchzuführen, um Ausfälle zu verhindern. Diese Warnungen erfolgen zum richtigen Zeitpunkt, um unnötige Ausfallzeiten zu vermeiden.

Diese Wartungssysteme basieren auf unbeaufsichtigten maschinellen Lerntechniken, um Vorhersagen zu formulieren. Vorausschauende Wartungslösungen können dazu beitragen, Kosten zu senken und in vielen Fällen die Notwendigkeit geplanter Ausfallzeiten zu beseitigen, wodurch das Geschäftsergebnis gestärkt und die Mitarbeitererfahrung verbessert wird.

Da maschinelles Lernen Ausfälle verhindert, können Systeme ohne unnötige Unterbrechungen oder Verzögerungen weiterlaufen. Die erforderliche Wartung ist sehr spezifisch – die Techniker werden darüber informiert, welche Komponenten überprüft, repariert und ausgetauscht werden müssen, welche Werkzeuge sie verwenden und welche Methoden sie befolgen müssen.

Vorausschauende Wartung kann auch die verbleibende Nutzungsdauer (RUL) von Maschinen und Anlagen verlängern, da Sekundärschäden verhindert werden können und gleichzeitig weniger Arbeitsaufwand für die Durchführung von Wartungsarbeiten erforderlich ist. Eine Verbesserung der RUL kann die Nachhaltigkeitsbemühungen verstärken und Abfall reduzieren.

#3: Mensch-Roboter-Kollaboration

Nach Angaben der International Federation of Robotics (IFR) sind im Jahr 2020 weltweit etwa 1,64 Millionen Industrieroboter im Einsatz. Es gibt Befürchtungen, dass Roboter Arbeitsplätze wegnehmen, aber die Branche beobachtet, dass Arbeitnehmer Programmierung, Design und Wartung annehmen.

Menschen arbeiten auch mit Robotern zusammen, um die Effizienz und Produktivität in und außerhalb der Fabrikhalle zu verbessern. Mit der zunehmenden Verbreitung von Robotern in der Fertigung wird künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle spielen. Es wird die Sicherheit menschlicher Arbeiter gewährleisten und Robotern mehr Autonomie geben, um Entscheidungen zu treffen, die Prozesse auf der Grundlage von Echtzeitdaten, die in der Produktionshalle gesammelt werden, weiter optimieren können.

#4: Generatives Design

Hersteller können während der Designphase auch künstliche Intelligenz nutzen. Mit einem klar definierten Entwurfsauftrag als Eingabe können Designer und Ingenieure KI-Algorithmen (oft als generative Designsoftware bezeichnet) verwenden, um alle möglichen Konfigurationen einer Lösung zu untersuchen.

Der Auftrag kann Einschränkungen und Definitionen von Materialtypen, Produktionsmethoden, Zeitbeschränkungen und Budgetbeschränkungen enthalten. Die vom Algorithmus generierten Lösungen können dann mithilfe von maschinellem Lernen getestet werden. Die Testphase liefert zusätzliche Informationen darüber, welche Ideen oder Designentscheidungen funktionieren und welche nicht. Von dort aus können weitere Verbesserungen vorgenommen werden, bis eine optimale Lösung erreicht ist.

#5: Marktanpassung und Lieferkette

Künstliche Intelligenz durchdringt das gesamte Industrie 4.0-Ökosystem und ist nicht auf die Produktionsfläche beschränkt. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können die Lieferkette von Fertigungsabläufen optimieren und Herstellern helfen, besser auf sich ändernde Märkte zu reagieren und diese vorherzusagen.

Algorithmen können Marktnachfrageschätzungen erstellen, indem sie Nachfragemuster berücksichtigen, die nach mehreren Faktoren wie Datum, Standort, sozioökonomischen Merkmalen, makroökonomischem Verhalten, politischem Status, Wettermustern usw. kategorisiert sind. Hersteller können diese Informationen nutzen, um den weiteren Weg zu planen. Zu den Prozessen, die mithilfe dieser Erkenntnisse optimiert werden können, gehören Bestandskontrolle, Personalbesetzung, Energieverbrauch, Rohstoffe und Finanzentscheidungen.

Industrie 4.0 und Zusammenarbeit

KI ist beliebt, erfordert aber Zusammenarbeit, um richtig eingesetzt zu werden. Zunächst sollten Hersteller die Vor- und Nachteile des Kaufs gegenüber dem Aufbau der erforderlichen Technologie und Fachkenntnisse abwägen. Ein Industrie 4.0-System besteht aus vielen Elementen und Phasen, die nur für Hersteller gelten:

• Historische Datenerfassung.
• Erfassen Sie Echtzeitdaten durch Sensoren.
• Datenaggregation.
• Verbindung über Kommunikationsprotokolle, Routing- und Gateway-Geräte.
• Integriert in die SPS.
• Dashboard zur Überwachung und Analyse.
• Anwendungen der künstlichen Intelligenz: maschinelles Lernen und andere Technologien.

Industrielle künstliche Intelligenz ist kein ferner Wunsch mehr. Hersteller können diese Technologien nun nutzen, um ihre spezifischen geschäftlichen Herausforderungen und Bedürfnisse zu bewältigen. Da sich Industrie 4.0 weiterentwickelt und immer komplexer wird, benötigen Hersteller die Agilität und Transparenz, die KI mit sich bringt.

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