Die Verwirklichung des Traums von einer vollautomatisierten Fabrikhalle beginnt mit der Nutzung der strukturierten und unstrukturierten Daten, die aus den Fertigungsprozessen erfasst werden. Sobald sie erfasst sind, müssen die datenproduzierenden Quellen und Anlagen in der Fertigung in der Lage sein, dezentralisierte Analysen durchzuführen, um genaue, unabhängige Entscheidungen zu treffen. Dafür brauchen Sie künstliche Intelligenz.
Die Anwendung von KI zur Optimierung oder Automatisierung von Fertigungsprozessen ist eines der aktuellen Themen. Die Umsetzungsrate in der Branche ist jedoch immer noch miserabel. Eine PWC-Studie unterstreicht die Tatsache, dass nur 9 % der Anlagenbesitzer KI einsetzen und die Einführungsrate exponentiell steigen muss, um die Ziele der Industrie 4.0 zu erreichen.
Was treibt die Notwendigkeit der Einführung von KI an?
Pauschale Begriffe wie "Einsatz von KI zur Analyse von Betriebsdaten" erfassen nicht, warum die Fertigungsindustrie ihre KI-Einführungsrate erhöhen muss. Zu den treibenden Faktoren gehören unter anderem die folgenden:
- Kürzere Produktionsvorlaufzeiten - Die Notwendigkeit, Produkte schneller auf den Markt zu bringen, verschafft Herstellern einen Wettbewerbsvorteil. Fertigungslösungen wie das Rapid Prototyping helfen, die Vorlaufzeiten zu verkürzen. Anlagen und Prozesse, die KI nutzen, können ebenfalls die Produktionsvorlaufzeiten verkürzen.
- Inspektionen und Umsetzung der Compliance - Ein hoher Qualitätsdurchsatz ist wichtig für die Rentabilität, und eine gründliche Inspektion ist erforderlich, um die Qualitätskontrolle zu gewährleisten. Eine Beschleunigung der Inspektionszeit bedeutet, dass die Markierung schnell erreicht wird, ohne dass die Qualität darunter leidet.
- Kapazitätsplanung und Lieferkettenanforderungen - Die Erfüllung schwankender Kundenanforderungen erfordert die Fähigkeit, optimierte Kapazitätspläne zu entwickeln und Lieferketten in Echtzeit zu verwalten.
- Vorausschauende Wartung und Zustandsüberwachung - Die Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten ist entscheidend für das Erreichen von Produktivitätszielen, und vorausschauende Wartung und Zustandsüberwachung bieten die erforderliche Unterstützung. KI nutzt historische Daten, um vorausschauende Wartungsstrategien zu entwickeln und Zustandsüberwachungsstrategien zu implementieren.
Wichtige Anwendungsfälle für KI in der Fertigung
Der Einsatz von KI ist für das Erreichen Ihrer Industrie 4.0-Ziele unerlässlich, und Unternehmen müssen selbst bestimmen, wie sie KI zur Optimierung von Fertigungsprozessen einsetzen. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, finden Sie hier einige wichtige Anwendungsfälle für KI.
1. Qualitätssicherung
Die Inspektionszeit innerhalb des Produktionszyklus ist entscheidend dafür, welche Produkte es in die fertige Charge schaffen und welche zur weiteren Bearbeitung zurück in den Pol gehen. Es ist auch wichtig, dass die Inspektionen richtig durchgeführt werden, weshalb menschliche Mitarbeiter Stunden damit verbringen, die Produkte in der Fabrikhalle zu prüfen. Im Allgemeinen sind Inspektionsprozesse langwierig und bestehen aus sich wiederholenden Aufgaben. Durch die täglichen Wiederholungen entstehen natürlich Fehlerquellen, was sich auf die Qualität des Durchsatzes auswirkt.
Die Ausrüstung mit Prüfrobotern oder Bildverarbeitungsrobotern bietet den Herstellern die Möglichkeit, Prüfprozesse zu beschleunigen und Fehler durch menschliche Prüfer zu reduzieren. Diese Roboter stützen sich auf Bildverarbeitungsalgorithmen, um verarbeitete Daten zu übersetzen und Fehler zu entdecken. Die Sortierung erfolgt dann mit KI-gestützter Präzision, wodurch Fehler vermieden werden.
2. Prädiktive Instandhaltung
Es wird erwartet, dass die Anwendung von Strategien zur vorausschauenden Wartung ungeplante Ausfallzeiten um 75 % reduzieren wird. Das Ziel der vorausschauenden Wartung im Rahmen der intelligenten Fabrik besteht jedoch darin, die Anlagen in der Werkstatt mit der Fähigkeit auszustatten, Entscheidungen zu treffen, die die Lebensdauer der Anlagen optimieren. Beispiele für solche Entscheidungen sind die Selbstabschaltung von Maschinen und das Versenden von Benachrichtigungen über Ersatzteile und einen Zeitplan für deren Wartung.
Die Ausstattung von Maschinen mit Entscheidungsfunktionen ist das A und O der KI. Umfassende Anwendungen für die vorausschauende Instandhaltung werden daher in hohem Maße von der erfolgreichen Integration von Produktionsanlagen mit KI abhängen.
3. Gebäudemanagement und physische Sicherheit
Die Kontrolle des Zugangs zu verschiedenen Bereichen der Fertigung ist zu einem integralen Bestandteil der Einrichtung von Fertigungsnischen geworden. Apple beispielsweise teilt seine Produktionsmitarbeiter in bestimmte Kategorien ein, um sicherzustellen, dass Geschäftsgeheimnisse nicht an die Konkurrenz weitergegeben werden. Sich bei der Verwaltung von Zugang und Sicherheit auf menschliche Pförtner zu verlassen, ist ein mangelhafter Prozess.
KI bietet Sicherheitskameras, Scannern und anderen Sicherheitslösungen die Möglichkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Auch wenn Zugangskarten den Zutritt für Personen ohne Karte beschränken, können KI-fähige Kameras Muster analysieren, um fortgeschrittenere Sicherheitsvorfälle zu erkennen. Die Echtzeitanalyse ermöglicht es, Sicherheitsvorfälle zu verhindern, bevor sie sich zu einer größeren Gefahr für das Unternehmen auswachsen.
4. Maschinelles Sehen
Wie die robotische Vision bezieht sich die maschinelle Vision auf bildgebende Analysen, die Maschinen in die Lage versetzen, präzise Entscheidungen zu treffen. So automatisiert ein Inspektionsroboter mit Hilfe der maschinellen Bildverarbeitung den Sortiervorgang, während ein fahrerloses Transportfahrzeug oder ein automatisierter mobiler Roboter navigationsbezogene Entscheidungen in Echtzeit trifft.
Intelligente AGVs oder AMRs scannen ihre Umgebung in Echtzeit, um durch das Layout der Werkshalle zu navigieren und Hindernisse zu umgehen. Die Daten, die von den am FTS angebrachten Bildverarbeitungskameras erfasst werden, werden ständig analysiert, während das FTS seinen Weg steuert. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz kommen ins Spiel, wenn der automatisierte Roboter bei der Navigation durch die Werkshalle genaue Entscheidungen trifft.
5. Planung, Terminierung und Risikomanagement
Hersteller können KI-gestützte Lösungen nutzen, um die Risikomanagementstrategien in der Fertigung zu verbessern. Die risikobasierte Planung ist ein Beispiel dafür, wie KI eingesetzt werden kann, um Produktionskostenüberschreitungen zu reduzieren, ungeplante Maschinenstillstände zu planen und Herausforderungen bei der Personalbesetzung zu meistern.
Die risikobasierte Planung nutzt Echtzeitdaten, um auf aktuelle Fertigungssituationen zuzugreifen und optimierte Ergebnisse zur Bewältigung bestimmter Situationen zu liefern. Im Falle einer defekten Arbeitsstation nimmt die Planungslösung die defekte Arbeitsstation als Randbedingung und erstellt einen Echtzeitplan, der sicherstellt, dass die Produktion weiterhin bestimmte Fristen einhält.
6. Begrenzung von Cybersicherheitsvorfällen
Die Einführung von Industrie 4.0 bedeutet, dass die Fertigungsindustrie ihre Cyberpräsenz erhöht hat und nun auch Edge- und Cloud-Computing-gestützte Lösungen einsetzt, um ihre Ziele zu erreichen. Die verstärkte Online-Beteiligung erfordert einen besonderen Fokus auf die Aufrechterhaltung einer sicheren IT-Infrastruktur, da die Fertigungsindustrie schnell zu einem Ziel wird.
Um die mit der Nutzung der IT-Infrastruktur verbundenen Risiken zu mindern, sind Lösungen erforderlich, die große Datensätze analysieren können, um unregelmäßige Muster zu erkennen, die auf Cybersicherheitsvorfälle hinweisen. Die Anwendung von Tools für das Sicherheitsereignis- und Informationsmanagement (SEIM) bietet Herstellern operative Zentren für den Umgang mit Cyberangriffen. SEIM-Tools nutzen KI, um große Datensätze aus dem IoT, der Cloud, dem digitalen Zwilling und anderen IT-Infrastrukturen, die zur Unterstützung industrieller Initiativen eingesetzt werden, in Echtzeit zu analysieren. Die KI-gestützte Analyse befähigt SEIM-Lösungen, Maßnahmen zu ergreifen, die Cyber-Sicherheitsrisiken mindern.
Fazit
Die vernetzte und intelligente Fabrik wird sich auf künstliche Intelligenz stützen, um die menschliche Arbeit in der Fabrikhalle zu unterstützen. Von Fertigungsunternehmen, die die Vorteile der KI nutzen wollen, wird erwartet, dass sie die Probleme aufzeigen, die KI lösen kann. Das Aufzeigen dieser Herausforderungen ist der erste Schritt zur Erstellung eines Fahrplans für die Verbesserung der Produktivität und das Risikomanagement mit künstlicher Intelligenz.