Wie wird AI in der Fertigung eingesetzt: Beispiele, Anwendungsfälle und Vorteile

Inzwischen kennen Sie sicher selbstfahrende Autos, generative KI-Assistenten wie ChatGPT oder interaktive Chatbots. Dies sind nur einige konkrete Beispiele für KI, die bereits in unserem täglichen Leben Einzug gehalten haben.

Doch hinter diesen alltäglichen Innovationen verbirgt sich eine Revolution, eine Revolution, die die Fertigungslandschaft umgestalten wird. Künstliche Intelligenz in der Fertigung ist da, und sie ist da, um zu bleiben.

KI in der Fertigungsindustrie

Laut einer Umfrage unter internationalen Herstellern planen 89 % der Unternehmen die baldige Einführung von KI in ihren Produktionsnetzwerken, und 68 % haben bereits mit der Implementierung von KI-Lösungen begonnen. Allerdings haben nur 16 % ihre Ziele erreicht, was vor allem auf einen Mangel an digitalen Fähigkeiten und Skalierungsmöglichkeiten zurückzuführen ist.

Diese Statistiken zeigen, dass die Branche die Bedeutung und die Vorteile der künstlichen Intelligenz für die Fertigung anerkennt, und die Unternehmen bemühen sich bereits, KI in ihren Betrieb zu integrieren. Die Kluft zwischen Pilotprojekten und vollständig skalierten, erfolgreichen KI-Integrationen bleibt jedoch eine Herausforderung.

In diesem Artikel erläutern wir diese Statistiken, indem wir uns eingehender mit dem Einsatz von KI in der Fertigung befassen und einen Einblick in die wichtigsten KI-Anwendungen, wie z. B. vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle, geben. Außerdem werden wir einige Anwendungsfälle von weltweit führenden Fertigungsunternehmen beleuchten und schließlich die Vorteile von KI für die Fertigung und ihre Grenzen, die vor allem mit der Implementierung verbunden sind, erläutern.

Was ist KI?

Beginnen wir mit den Grundlagen: Was ist künstliche Intelligenz (KI)? Wenn Sie mit dem Konzept und der zugrunde liegenden Technologie nicht vertraut sind, bringen wir Sie auf den neuesten Stand.

Künstliche Intelligenz ist die Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, die menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeit zu simulieren. Künstliche Intelligenz hilft bei Aufgaben, die die menschliche Intelligenz verbessern, z. B. bei der Entscheidungsfindung oder beim Lösen von Problemen. KI kann aber auch Aufgaben vollständig übernehmen, die ein erhebliches menschliches Eingreifen erfordern, wie etwa das Fahren autonomer Autos.

KI-Systeme arbeiten mit Algorithmen und großen Datensätzen, um die menschliche Intelligenz nachzuahmen. Sie sammeln und verarbeiten Daten, erkennen Muster und verwenden Modelle wie neuronale Netze, um Aufgaben zu erfüllen. KI lernt ständig und passt sich an, um ihre Leistung mit der Zeit zu verbessern.

Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass der Begriff künstliche Intelligenz viele Technologien umfasst, die KI ermöglichen, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Arten von AI-Technologien in der Fertigung

Künstliche Intelligenz wird häufig als Oberbegriff für Werkzeuge und Techniken verwendet, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz und Verhalten zu simulieren. Einige der Schlüsseltechnologien, die wir häufig in KI-Lösungen für die Fertigung sehen, sind:

Maschinelles Lernen

Dies ist ein Teilbereich der KI, der Maschinen die Fähigkeit verleiht , aus Daten zu lernen. Sie automatisiert die Erstellung von Analysemodellen, indem sie Systeme in die Lage versetzt, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es legt grundlegende Parameter für die Daten fest und trainiert den Computer so, dass er selbstständig lernt, indem er mit Hilfe vieler Verarbeitungsebenen Muster erkennt. Es ist nützlich für die Bild- und Spracherkennung.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Es wird für Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und Sprache-zu-Text verwendet.

Computer Vision

Mit Hilfe des maschinellen Sehens können Maschinen visuelle Informationen aus Bildern oder Videos interpretieren und verstehen, z. B. bei der Klassifizierung von Bildern oder der Erkennung von Gesichtern.

Robotik

In der Robotik wird die künstliche Intelligenz mit dem Maschinenbau kombiniert, um Maschinen (Roboter) zu schaffen, die Aufgaben autonom oder mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen können. Dazu gehören sowohl Industrieroboter, die in der Fertigung eingesetzt werden, als auch soziale Roboter, die für die Interaktion mit Menschen konzipiert sind.

Nachdem Sie nun mit den zugrundeliegenden Technologien vertraut sind, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie KI-Lösungen implementiert werden und wie sie die Effizienz und Innovation im Fertigungssektor verbessern.

Wie wird AI in der Fertigung eingesetzt?

Die KI verwandelt Fabriken in effizientere, kostengünstigere und innovativere Umgebungen. Zu den fünf wichtigsten KI-Anwendungen in der Fertigung gehören:

1. Vorausschauende Wartung
2. AI-unterstützte Qualitätskontrolle
3. Optimierung der Lieferkette
4. Intelligente Automatisierung
5. KI-gesteuerte Schulung und Unterstützung

1. Vorausschauende Wartung

Die vorausschauende Wartung ist zweifelsohne einer der trendigsten und revolutionärsten Anwendungsfälle von KI. Kein Wunder, wenn man bedenkt, dass KI-basierte vorausschauende Wartung den Fertigungsprozess erheblich verbessern kann.

Durch die Analyse von Daten, die von Sensoren, Gerätetelemetrie und anderen Quellen gesammelt wurden, können die Algorithmen des maschinellen Lernens vorhersagen, wann Geräteausfälle wahrscheinlich auftreten werden. Diese KI-Lösung ermöglicht es Herstellern, die Wartung proaktiv zu planen, Ausfallzeiten zu minimieren und Wartungskosten zu senken.

Digitale Zwillinge

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung einer physischen Anlage, die Echtzeitdaten erfasst und ihr Verhalten in einer virtuellen Umgebung simuliert. Durch die Verbindung des digitalen Zwillings mit den Sensordaten der Anlage kann die KI für die Fertigungsindustrie Muster analysieren, Anomalien erkennen und potenzielle Ausfälle vorhersagen.

Diese Informationen geben den Wartungsteams vorausschauende Einblicke, um Wartungseingriffe proaktiv zu planen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Generative KI

Generative KI ist eigentlich eine Untergruppe des Deep Learning und lernt aus vorhandenen Datensätzen, um neue Inhalte wie Text, Bilder und Code zu erzeugen. Generative KI kann synthetische Daten erzeugen, die potenzielle Ausfallszenarien simulieren. Diese synthetischen Daten können dann verwendet werden, um Modelle für die vorausschauende Wartung zu trainieren.

2. Qualitätskontrolle

Ein Fehler in der Produktion gefährdet die Qualität und Sicherheit des Endprodukts. KI-gestützte Computer-Vision-Systeme können diese Risiken mindern, indem sie Bilder oder Sensordaten analysieren, um Fehler oder Anomalien in Produkten zu erkennen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden auf markierten Datensätzen trainiert, um Muster zu erkennen, die mit Defekten verbunden sind, und ermöglichen eine automatische Klassifizierung und Sortierung von Defekten.

3. Optimierung der Lieferkette

Stellen Sie sich eine Kristallkugel vor, die Geräteausfälle vorhersagt und Verbrauchertrends, Lieferzeiten oder Transportverzögerungen prognostiziert. So verändert KI das Lieferkettenmanagement: durch die Vorhersage von Nachfrageschwankungen, die Optimierung von Beständen und die Erkennung potenzieller Störungen.

Nachfrageprognose

KI wird zunehmend in der Nachfrageprognose eingesetzt, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern. KI-Algorithmen können Muster und Trends erkennen, die Sie möglicherweise übersehen, indem sie große Datenmengen analysieren, darunter Verkaufsdaten, Kundenverhalten, Wirtschaftsindikatoren und externe Faktoren (z. B. Wettermuster).

Verwaltung des Inventars

Mithilfe von KI-Systemen können Hersteller optimale Lagerbestände aufrechterhalten und dabei mehrere Faktoren wie Vorlaufzeit, Lagerkosten, Bestellkosten und Service-Level-Anforderungen berücksichtigen. Dank der Echtzeitverfolgung von Lagerbeständen, Auftragsstatus und voraussichtlichen Lieferzeiten können Hersteller den Lagerbestand ausgleichen und die Bestandstransparenz in der gesamten Lieferkette verbessern.

Auf diese Weise können Hersteller Veränderungen in der Nachfrage genauer vorhersehen, die Lagerbestände optimieren und fundierte Entscheidungen über Produktion, Beschaffung und Ressourcenzuweisung treffen.

4. Intelligente Automatisierung

Intelligente Automatisierung ist die Kombination aus intelligenter Software und Roboterausrüstung. Sie nutzt die Vorteile der KI, um Aufgaben zu automatisieren, die über Wiederholungen hinausgehen, indem sie KI, Industrieroboter oder robotische Prozessautomatisierung kombiniert.

Automatisierte Roboter

Industrieroboter sind in der Fertigungsindustrie schon seit einiger Zeit ein fester Bestandteil. Die Integration von KI in automatisierte Roboter stellt jedoch einen bedeutenden Fortschritt in der Fertigungstechnologie dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen Industrierobotern, die mit festen Anweisungen programmiert werden, können KI-gesteuerte Roboter von ihrer Umgebung lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen.

KI-Roboter können im Gegensatz zu menschlichen Arbeitern kontinuierlich arbeiten, ohne dass Pausen nötig sind. Außerdem weisen sie deutlich niedrigere Fehlerquoten auf, was den Herstellern die Möglichkeit gibt, ihre Produktionskapazitäten mit Zuversicht zu erweitern.

Kollaborative Roboter (Cobots)

Kollaborative Roboter, auch Cobots oder Co-Roboter genannt, sind Roboter, die mit Arbeitern in einer Fabrik zusammenarbeiten, um eine Aufgabe zu erledigen, die nicht vollständig automatisiert (und von einem automatisierten Roboter ausgeführt) werden kann.

Dieser kollaborative Automatisierungsansatz verbessert die Effizienz, Flexibilität und Ergonomie in der Fertigung und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliche Intelligenz erfordern.

Robotergestützte Prozessautomatisierung

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) automatisiert sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben, die normalerweise von Mitarbeitern am Computer ausgeführt werden. Dabei werden Software-Bots eingesetzt, um menschliche Handlungen wie Dateneingabe, Kopieren von Dateien und Ausfüllen von Formularen zu imitieren.

Rechnungen, Aufträge, Berichte, Checklisten - Papierkram ist in jedem Aspekt der Fertigung zu finden. Wenn die Digitalisierung des Papierkrams der erste Schritt in Richtung Effizienz ist, ist die Einführung einer KI-basierten RPA das ultimative Ziel. RPA ist ein Assistent, der sich wiederholende Papierkram-Aufgaben übernimmt. Mithilfe von KI kann er Entscheidungs- und Analysefähigkeiten für eine optimale Automatisierungsstrategie einbringen.

5. Ausbildung und Unterstützung

In der Industrie sind klare und genaue Arbeitsanweisungen das Rückgrat eines effizienten Produktionsprozesses. Traditionell wurden diese Anweisungen manuell erstellt, was zu einem zeitaufwändigen und fehleranfälligen Prozess führte. In den letzten Jahren haben digitale Arbeitsanweisungen die betriebliche Effizienz und Produktivität von Fabriken revolutioniert. Das Hinzufügen einer Schicht von KI-gestützten digitalen Werkzeugen könnte jedoch die Art und Weise, wie Arbeitsanweisungen erstellt werden, verändern.

So können beispielsweise Fabrikarbeiter mit Hilfe von Sprache-zu-Text-Funktionen Anweisungen diktieren und diese automatisch in strukturierte, schriftliche Schritte umwandeln. Eine weitere Anwendung ist die automatische Videosegmentierung, bei der im Videoformat aufgezeichnete Anweisungen analysiert und in diskrete, leicht zu befolgende Schritte unterteilt werden. Ermöglicht wird dies durch fortschrittliche Spracherkennung und KI-gesteuerte Inhaltsanalyse.

Beispiele für AI in der Fertigung

Die Integration von KI in die Produktion hat sich von einer futuristischen Vision zu einer praktischen Realität entwickelt, wie die folgenden Unternehmen, die KI in der Produktion einsetzen, beweisen. Zum Beispiel, wie führende Automobilhersteller KI auf den Fahrersitz setzen, wie Ford Cobots neben die Fließbandarbeiter stellt und wie BMW die Qualitätskontrolle mit seiner KI-Plattform anpasst.

BMW Group - Maßgeschneiderte Qualitätskontrolle

Wie das folgende Beispiel der BMW Group zeigt, setzt sich die KI in der Automobilproduktion immer mehr durch. Der deutsche Hersteller hat seine KI-Plattform AIQX, die für Artificial Intelligence Quality Next steht, selbst entwickelt.

Die Plattform nutzt Kameras, Sensorik und KI, um Qualitätsprozesse am Fließband zu automatisieren. Algorithmen und KI analysieren die damit aufgezeichneten Daten in Echtzeit und senden über Smart Devices sofortiges Feedback an die Mitarbeiter an der Produktionslinie.

Ford - Roboter am Fließband

Vor über einem Jahrhundert revolutionierte Henry Ford die Automobilindustrie mit seinem bahnbrechenden Fließband. Seitdem hat der Automobilhersteller die Fahrzeugproduktion immer wieder erneuert.

Kürzlich hat Ford KI in seine Montagelinien integriert, indem Roboterarme installiert wurden, die Metallkonverter greifen und zusammenbauen. Bei dieser Aufgabe lernt das KI-System, wie die Teile am effizientesten zusammengesetzt werden können.

Rolls Royce - Digitale Zwillinge für die vorausschauende Wartung

Um die Leistung und Wartung von Flugzeugtriebwerken zu optimieren, hat der Flugzeughersteller Rolls-Royce eine digitale Zwillingsplattform entwickelt, die die Daten aller produzierten Triebwerke zusammenführt.

Rolls-Royce kann die Triebwerksleistung überwachen, potenzielle Probleme vorhersagen und Wartungspläne optimieren, indem historische und Echtzeitdaten dieser Triebwerke gesammelt und analysiert werden. Diese Integration von digitalen Zwillingen und KI verbessert die betriebliche Effizienz und erhöht die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Luftfahrt.

General Electric - Daten für Nachhaltigkeit

Mit Proficy for Sustainability Insights bringt General Electric (GE) ab 2024 eine neue Softwarelösung auf den Markt, die Herstellern hilft, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und gleichzeitig ihre Produktivität und Rentabilität zu maximieren. Durch die Integration von Betriebs- und Nachhaltigkeitsdaten ermöglicht die KI-basierte Software den Herstellern eine effizientere und effektivere Ressourcennutzung innerhalb eines Werks oder des gesamten Betriebs und die Verfolgung von Klimakennzahlen, die für die Einhaltung von Vorschriften erforderlich sind.

Vorteile von AI in der Fertigung

KI könnte als Vordenker für die Fertigung in der Industrie 4.0 gelten. Sie analysiert Daten, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und die Qualität mit Hilfe der KI-Qualitätskontrolle mit Adleraugen zu verbessern.

Kosteneinsparungen

KI senkt die Betriebskosten durch optimierte Prozesse, geringere Ausfallzeiten und eine effiziente Ressourcenzuweisung.

Datengestützte Entscheidungsfindung

KI analysiert riesige Datenmengen, um Trends und Muster zu erkennen, und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Optimierung von Produktionsprozessen, die Verbesserung des Produktdesigns und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen.

Optimierung der Lieferkette

KI optimiert die Lieferkettenlogistik, das Bestandsmanagement und die Beschaffungsprozesse, verbessert die Effizienz, senkt die Kosten und erhöht die allgemeine Widerstandsfähigkeit der Lieferkette.

Verbesserte Sicherheit

KI verbessert die Sicherheit am Arbeitsplatz durch die Kombination von Automatisierung, Echtzeitüberwachung und vorausschauender Analyse. Dieser mehrgleisige Ansatz schützt die Mitarbeiter und sorgt für eine sichere Produktionsumgebung.

Verbesserte Produktqualität

KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme können Produkte mit weitaus größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit prüfen als menschliche Prüfer, die anfälliger für Fehler sind (und diese übersehen).

Gesteigerte Effizienz

KI kann repetitive Aufgaben übernehmen, so dass sich die Mitarbeiter auf komplexere Prozesse konzentrieren können. Die Systeme optimieren Prozesse, indem sie Daten analysieren, um Engpässe zu identifizieren, Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten, eine erstklassige Qualitätskontrolle zu gewährleisten und Verbesserungen vorzuschlagen. Dies beschleunigt die Produktion und minimiert Fehler und Materialverschwendung, was zu einer reibungsloseren, produktiveren Fertigungsumgebung führt.

Grenzen von AI in der Fertigung

Auch wenn die Vorteile der KI in der Fertigung vielversprechend sind, sind die Grenzen ebenso wichtig zu beachten. Die Herausforderungen und Bedenken im Zusammenhang mit der KI stehen meist im Zusammenhang mit dem Implementierungsprozess und den Arbeitskräften.

Daten-Infrastruktur

KI lebt von Daten. Die traditionelle Fertigung benötigt jedoch möglicherweise eine größere Dateninfrastruktur, um die umfangreichen Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, die für ein praktisches KI-Training erforderlich sind. Auch die Datenqualität ist entscheidend, und die Gewährleistung sauberer und genauer Datensätze kann eine Herausforderung sein.

Durch die Bereitstellung einer zentralen Drehscheibe für die Erfassung und Überwachung von Produktionsdaten in Echtzeit können Datensilos aufgelöst, die Datenqualität sichergestellt und der Informationsfluss rationalisiert werden.

Datenschutz und Vorschriften

Da KI-Systeme in hohem Maße auf Daten angewiesen sind, einschließlich sensibler Informationen in Bezug auf Fertigungsprozesse, Produktdesigns und Kundendaten, ist die Gewährleistung von Datenschutz und -sicherheit von größter Bedeutung.

Neben der Sicherung von Daten müssen Fertigungsunternehmen auch verschiedene Datenschutzvorschriften einhalten, wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) in Europa oder den California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu Geldstrafen und Reputationsschäden führen.

Normung

Die Skalierung einer KI-Lösung kann die Standardisierung von Prozessen oder Datenformaten erfordern, um sicherzustellen, dass die KI einheitlich funktioniert. Dies sorgt zwar für saubere Daten und vereinfacht die KI-Integration, kann aber auch die Fähigkeit der KI einschränken, zu lernen und sich an einzigartige Situationen anzupassen.

Der Schlüssel liegt darin, ein Gleichgewicht zu finden: Daten für eine reibungslose KI-Integration zu standardisieren, aber eine gewisse Flexibilität innerhalb der Prozesse beizubehalten, damit die KI Verbesserungen entdecken und vorschlagen kann, um letztendlich eine intelligentere und anpassungsfähigere Fertigungsumgebung zu schaffen.

Qualifikationsdefizit

Die Implementierung komplexer KI-Systeme erfordert Spezialisten für Datenwissenschaft, KI-Engineering und Fertigung. In Verbindung mit dem unterschiedlichen digitalen Reifegrad der Hersteller stellt dies eine Herausforderung dar. Selbst wenn KI implementiert ist, kann eine Lücke im Verständnis der KI-Leistungen bestehen bleiben.

Arbeitnehmer mit einem datenwissenschaftlichen Hintergrund benötigen Hilfe, um zu verstehen, wie Datenwissenschaft und prädiktive Modellierung funktionieren, und brauchen mehr Vertrauen in die abstrakten Algorithmen hinter der KI-Technologie.

Schulung der vorhandenen Mitarbeiter, Entwicklung klarer digitaler Arbeitsanweisungen für KI-Tools und Zusammenarbeit mit KI-Experten. Durch die Beseitigung der Qualifikationslücke und die Förderung der digitalen Kompetenz können Hersteller das wahre Potenzial der KI erschließen und ihre Abläufe verändern. Die Entwicklung klarer, digitaler Arbeitsanweisungen kann ebenfalls eine entscheidende Rolle spielen. Diese Anleitungen sollten erklären, wie man KI-gestützte Werkzeuge einsetzt und ihre Ergebnisse effektiv interpretiert.

KI für Fertigungsunternehmen in einer Kurzfassung

Da die Fertigungsindustrie an der Spitze der digitalen Transformation steht, ist die Integration von KI eher ein Muss als ein Nice-to-have. KI-Anwendungen in der Fertigung wie vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und intelligente Automatisierung steigern Effizienz, Sicherheit und Entscheidungsfindung.

Der Weg zu einer vollständig integrierten KI in der Fertigung ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Themen wie Dateninfrastruktur, Standardisierung und die digitale Qualifikationslücke müssen angegangen werden, um die Vorteile der KI voll auszuschöpfen. Die Zukunft der Fertigung ist zweifellos eine, in der KI ihren Platz hat, und Hersteller, die ihr Potenzial nutzen, werden in Sachen Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit führend sein.