KI IN DER PRODUKTION

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der wichtigsten Technologien, die die digitale Transformation vorantreibt. Auch für Unternehmen im produzierenden Gewerbe stellt sie eine große Chance dar. In den nachfolgenden Abschnitten erfährst du, warum KI in der Produktion so wichtig ist, was KI-gestützte Methoden eigentlich können und was genau sie bewirken.

INHALTSVERZEICHNIS

  1. Ausgangssituation und Potenziale der KI
  2. Anwendungsfälle von KI in der Produktion 
    1. Logistik & Ressourcenplanung
    2. Instandhaltung
    3. Qualitätsmanagement
    4. Produktentwicklung & Prozessoptimierung
    5. Digitale Assistenten
  3. Wirtschaftliche Potenziale & Einflüsse 
  4. Forschungs- und Entwicklungsdienstleistung

1. AUSGANGSSITUATION UND POTENZIALE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ

Durch die Corona-Krise haben Unternehmen gemerkt, dass ihre globalen Supply Chains fragil sind. Der aktuelle Trend ist daher, Teile der Supply Chains zu lokalisieren und Produktionen zurück nach Europa zu verlagern.

Mit der Verlagerung nach Europa gehen oft auch höhere Kosten einher. Vor allem der hochpreisige Arbeitsmarkt steigert die Produktionskosten und beeinflusst somit die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen im produzierenden Gewerbe.

Gleichzeitig bietet die digitale Transformation mit Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) enorme Potenziale, Aufgaben zu bewältigen, bei denen Menschen an ihre Grenzen stoßen.

Um also die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, steigenden Kosten zu begegnen und vorhandene Potenziale zu nutzen, wird Automatisierung mit Hilfe von KI für Unternehmen essentiell. Künstliche Intelligenz verspricht dabei Effizienzsteigerungen, neue Interaktionsformen und innovative Geschäftsmodelle.

2. ANWENDUNGSFÄLLE VON KI IN DER PRODUKTION

Egal ob Logistik oder Qualitätsmanagement, Prozessoptimierung oder Produktentwicklung: die Anwendungsbereiche von KI in der Produktion sind vielfältig, ergebnisorientiert und erfolgsversprechend.

Durch die Vielfalt an Anwendungsbereichen sind auch die relevanten technologischen Methoden breit gefächert. Text-, Sprach-, Bild- und Tonerkennung können eine ebenso große Rolle in Fertigung und Produktion spielen wie z.B. Aktionsplanung oder multidimensionale Mustererkennung.

Die wohl wichtigste Grundvoraussetzung, die den Einsatz von KI-gestützten Methoden möglich macht, ist eine ausreichende quantitative und qualitative Datengrundlage, da die meisten Methoden darauf abzielen, große Mengen komplexer Daten zu verarbeiten und analysieren.

  • Computer Vision ist besser als jedes menschliche Auge und hilft bei der automatisierten Erkennung von relevanten Mustern in Bild-, Video- und zunehmend auch Tonmaterial. Das hilft z.B. beim Qualitätsmanagement.
  • Natural Language Processing kennen wir z.B. von Siri, Alexa und Chatbots. Mit dieser Methode werden Texte und Sprache automatisch verarbeitet und generiert, wodurch sie eine effiziente Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine schafft.
  • Machine Learning unterstützt bei der Auswertung von heterogenen Datensätzen. Ziel der Auswertung ist meistens eine multidimensionale Mustererkennung, um komplexe Zusammenhänge besser verstehen zu können. Machine Learning ist z.B. eine beliebte Methode zur Fehlererkennung in Produktionsprozessen.
  • Semantische Netzwerke erlauben es Unternehmen, große Datenmengen zu strukturieren und verknüpfen. Das Netzwerk speichert sowohl die Ursprungsdaten, als auch die Auswertungsergebnisse, und lernt konstant dazu. Konkret bedeutet das: mit immer mehr Daten führt das Netzwerk durchgehend Analysen durch, die zu immer neuen Verknüpfungen, Schlussfolgerungen und dadurch Wissen für das Unternehmen führen.

In den kommenden Abschnitten haben wir verschiedene Anwendungsfälle aus zahlreichen Bereichen gesammelt und aufbereitet, um einen Überblick darüber zu geben, wie typische unternehmerische Herausforderungen mit Hilfe von KI-gestützten Methoden gelöst werden können.

2.1 LOGISTIK & RESSOURCENPLANUNG

KI-gestützte Methoden sind für produzierende Unternehmen essentiell, um Supply Chains zu optimieren. Sie erlauben vor allem Semantischen Netzwerken und Machine Learning die Integration von Aktionsplanungs- und Optimierungsalgorithmen, die das Ziel haben, vom Wareneingang über die Lagerung bis zur Produktion und Distribution verschiedenste Aspekte der Supply Chain zu optimieren.

So entwickelten wir bei Motius zum Beispiel für eins der größten Medizintechnik-Unternehmen weltweit einen digitalen Zwilling (“Digital Twin”) seiner Fabrik. Dieser Digital Twin integriert und analysiert große, komplexe Datenmengen, um anschließend z.B. proaktiv Handlungen vorzuschlagen, die die Supply Chain des Unternehmens trotz komplizierter Just-in-time und Make-to-order-Produktion optimieren.

2.2 INSTANDHALTUNG

Beim Thema Instandhaltung gewinnt die sog. vorbeugende Wartung (“predictive maintenance”) immer mehr an Bedeutung. Hierbei überwachen meistens Aktionsplanungsalgorithmen festgelegte Kenngrößen oder Merkmale der Betriebsmittel oder Prozesse, um z.B. den Wartungszeitpunkt anhand der Abnutzung der Betriebsmittel zu ermitteln. Das Ziel ist, Wartungsaktivitäten zu optimieren.

In einem unserer Projekte entwickelten wir für unseren Kunden ein System, das mit Hilfe von KI-gestützten Methoden kritische Statusinformationen verschiedener Maschinenteile identifiziert und automatisch den Benutzer informiert. Dadurch konnte unser Kunde unvorhergesehene Ausfallzeiten vermeiden und Wartungsprozesse sowie -kosten optimieren.

2.3 QUALITÄTSMANAGEMENT

Qualitätsmanagement im produzierenden Gewerbe ist essentiell, um bei Produkten jeglicher Art höchste Qualität zu garantieren. Da manuelle Qualitätskontrolle inkonsistent und nicht nicht skalierbar ist, werden zunehmend KI-gestützte Methoden im Qualitätsmanagement angewandt. Vor allem Computer Vision in Verbindung mit Machine Learning helfen dabei, Produktschäden, Qualitätsschwankungen oder aufkommende Qualitätsprobleme frühzeitig und effizient zu erkennen.

Basierend auf Bildverarbeitungsalgorithmen und Mustererkennung entwickelten wir beispielsweise für einen unserer Kunden ein System, das automatisch Produktschäden erkennt, die so minimal sind, dass sie für das menschliche Auge unsichtbar bleiben. Dadurch kann unser Kunde bei seinen Produkten die höchstmögliche Qualität garantieren und z.B. Reklamationskosten reduzieren.

2.4 PRODUKTENTWICKLUNG & PROZESSOPTIMIERUNG

KI-gestützte Methoden können produzierenden Unternehmen in verschiedenen Phasen der Produktentwicklung dabei helfen, ihre Prozesse zu vereinfachen, skalieren und beschleunigen. So kann z.B. die Mustererkennung dabei helfen, Test- und Simulationsdaten effizienter auszuwerten, während Planungs- und Optimierungsalgorithmen Entwicklungsprozesse beschleunigen.

Für einen unserer Kunden entwickelten wir ein Machine Learning-gestütztes Datenanalyse-System, das Muster in der Benutzung von Maschinen erkennt und z.B. Maschinenfehler basierend auf den Nutzungsmustern vorhersagt. Das hilft nicht nur bei der der Instandhaltung, sondern vor allem auch bei der effizienten Weiterentwicklung des Produkts.

2.5 DIGITALE ASSISTENTEN

Um immer steigenden Flexibilitäts- und Effizienzanforderungen im produzierenden Gewerbe gerecht zu werden, können KI-gestützte Methoden wie z.B. Natural Language Processing verwendet werden. Dadurch kann beispielsweise die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine so gestaltet werden, dass sie Produktionsprozesse unterstützt.

In einem unserer Projekte entwickelten wir einen Chatbot, der Maschinenausfälle automatisch kommuniziert und Mitarbeiter auf Probleme hinweisen kann. Diese Bereitstellung von den richtigen Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort hilft dabei, die Ausfallzeiten in Produktionsprozessen zu minimieren.

3. WIRTSCHAFTLICHE POTENZIALE & EINFLÜSSE VON KI

In den obigen Anwendungsfällen ließen sich bereits die wirtschaftlichen Potenziale und Einflüsse erkennen, die KI in der Produktion haben kann. Dabei reichen die Vorteile z.B. von besserer Produktqualität zu weniger Ausfallkosten und von besserer Maschinenauslastung zu kürzerer Markteinführungszeit. Im folgenden haben wir die wesentlichen Punkte zusammengefasst, die dabei helfen, Kosten zu minimieren, Potenziale zu realisieren und dadurch wettbewerbsfähig zu bleiben:

  • Ausfallzeiten im Produktionsprozess minimieren
  • Qualitätsmanagement optimieren
  • Unterstützung bei sich wiederholenden Prozessen
  • höhere Produktivität & Maschinenauslastung
  • kürzere Markteinführungszeit
  • Entwicklung komplett neuer Produkte & Dienstleistungen

4. FORSCHUNGS- UND ENTWICKLUNGSDIENSTLEISTUNG

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, das produzierende Gewerbe zu revolutionieren.

Als spezialisierter Forschungs- und Entwicklungsdienstleister mit Expertise in neuen Technologien arbeiten auch wir bei Motius an Projekten mit KI in der Produktion – mit Kunden vom Mittelstand bis Großkonzern. Hierbei begleiten wir Unternehmen von der ersten Ideenfindung über die Beratung und Auswahl der richtigen Technologie zur Entwicklung erster Prototypen bis hin zum Ausrollen von Produktivsystemen.

Möchtest du noch mehr über Vorteile, Anwendungsfälle und verschiedene KI-gestützte Methoden erfahren? Hier haben wir für dich nochmal alles aufbereitet, was du wissen musst. Dort findest du auch, mit wem wir in über 50 KI-Projekten zusammengearbeitet haben.

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