Ein bahnbrechender Wandel muss nicht auf Kosten konventioneller oder bestehender Betriebsmodelle gehen. Ein hervorragendes Beispiel, das die obige Aussage unterstreicht, ist die weit verbreitete Einführung der Digitalisierung in der Fertigungsindustrie. Das Ersetzen von Papier und physischen Gegenständen durch ihr digitales Gegenstück erleichterte die Speicherung historischer Datensätze und vereinfachte die Analytik durch die Zusammenarbeit mit Altsystemen. Die zunehmende Verbreitung künstlicher neuronaler Netze wird daher die Anwendung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen in der Fertigung erleichtern.
Industrie 4.0 bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, fortschrittliche Technologien zur Optimierung betrieblicher Prozesse zu nutzen. Technologien, die die digitale Konnektivität verbessern, die Entwicklung von cyber-physischen Systemen unterstützen, die Analytik vorantreiben und die Automatisierung fördern, sind für die Anwendung von Industrie 4.0 von entscheidender Bedeutung. Künstliche neuronale Netze oder neuronale Netzwerke verleihen digitalen Systemen und KI-Anwendungen die Fähigkeit, ohne menschliches Eingreifen intelligent zu funktionieren.
Neuronale Netze sind ein Teilbereich der KI und entscheidend für die Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen. Neuronale Netzwerkalgorithmen spiegeln die Verhaltensmuster des menschlichen Gehirns wider. Durch die Integration neuronaler Netze in Computerprogramme und -systeme werden diese in die Lage versetzt, Muster zu erkennen und Daten zu analysieren, um Probleme zu lösen.
Neuronale Netze sind Algorithmen, die in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Regressionsmodelle für die Vorhersage von Werten, die Analyse von Text/Sprache, das Erkennen/Klassifizieren von Bildern, die Erkennung von Anomalien und die Mustererkennung. Ein neuronales Netz besteht aus einem Eingabeknoten, versteckten Knoten und einem Ausgabeknoten. Der Eingangsknoten nimmt Daten auf; im verborgenen Knoten findet die Berechnung statt, die am Ausgangsknoten eine vorhergesagte Ausgabe liefert.
Die Integration neuronaler Netze beginnt mit der Analyse der Geschäftsmodelle der Industrie 4.0 und der zu ihrer Umsetzung erforderlichen Technologien, um dann zu ermitteln, wie diese verbessert werden können. Zu diesen Geschäftsmodellen gehören vorausschauende Wartung, datengesteuerte Anlagen- oder Prozessoptimierung, Validierung und Tests usw.
Eines der Geschäftsmodelle der Industrie 4.0, das die Kosten für die Nutzung von Produktionsanlagen gesenkt hat, ist die Anwendung von Modellen für die vorausschauende Wartung, um Zeitpläne zu planen und Ausfallzeiten zu vermeiden. Vorausschauende Wartungsstrategien werden durch die Erfassung von Maschinennutzungsdaten und die Analyse dieser historischen Daten umgesetzt, um zukünftige Ausfälle vorherzusagen.
Heute gibt es Web- und mobile Anwendungen, die die für die Vorhersage von Wartungszeiträumen erforderlichen Daten analysieren. Obwohl diese Anwendungen die Zahl der Maschinenausfälle um etwa 70 % reduziert haben, kann durch die Integration von Algorithmen aus neuronalen Netzen in Anwendungen zur vorausschauenden Wartung noch mehr erreicht werden. Neuronale Netze können die Anwendung der vorausschauenden Instandhaltung verbessern, indem sie den Datenanalyseprozess automatisieren und die Vorhersagegenauigkeit erhöhen.
ANN verbessern den Vorhersageprozess, indem sie Einblicke in die Ursachenfaktoren von Ausfällen, den spezifischen Zeitrahmen der zu erwartenden Ausfälle und den besten Zeitpunkt für die Durchführung von Inspektionen liefern. Die Vorhersagen, die neuronale Netze liefern, ermöglichen es Unternehmen, proaktive Wartungssysteme zu implementieren, die die Ausfallraten um 90 % senken können.
Datengesteuerte Analysen verbessern die Entscheidungsfindung in einer Anlage. So wird beispielsweise durch die Kapazitätsplanung oder die Planung der Arbeitszyklen von Technikern sichergestellt, dass eine Anlage über die erforderlichen Ressourcen verfügt, um Aufträge innerhalb bestimmter Fristen auszuführen. Mit herkömmlicher Simulationsmodellierungssoftware lassen sich optimierte Pläne entwickeln, die historische Datensätze nutzen. In Szenarien, in denen komplexe Fragen wie die Wahl der schnellsten Produktionslinie zwischen zwei Linien, die von mehreren Betriebsfaktoren beeinflusst werden, beantwortet werden müssen, sind jedoch mehr Rechenressourcen erforderlich. Beispiele für betriebliche Faktoren sind sequenzabhängige Rüstzeiten, Ressourcenverfügbarkeit und die Art der Arbeit, die sich auf die Produktionszeit jeder Linie auswirkt.
Zwar kann ein Simulationsmodell dieses komplexen Prozesses erstellt werden. Der Arbeitsaufwand für die Entwicklung der komplexen Logik, die jeden Faktor erfasst, der beide Produktionslinien beeinflusst, ist beträchtlich. Neuronale Netze bieten eine schnellere, automatisierte Lösung für die Entwicklung der Regeln oder der Logik zur Lösung des komplexen Problems der Auswahl der schnelleren Fertigungsspanne von zwei Produktionslinien. In diesem Fall ersetzt ein neuronales Netz die wochenlange Entwicklung einer komplexen Logik und automatisiert den datengesteuerten Entscheidungsprozess.
Andere Bereiche, in denen neuronale Netze die datengesteuerten Optimierungsgeschäftsmodelle verbessern, umfassen die Bereitstellung von Einblicken in komplexe Lieferkettenvorgänge und die Vorhersage der Auswirkungen der Nachfrage auf die verfügbaren Ressourcen. Hier können neuronale Netze in Software für die Lieferkettenplanung, Simulationsmodellierung oder Bedarfsprognose integriert werden, um den Analyseprozess zu beschleunigen.
Etwa 70 % der DIY-IoT-Implementierungsprozesse scheitern an der Anwendung unzureichender Validierungs- und Testverfahren vor der Einführung. Obwohl sich diese Statistik auf die IoT-Implementierung konzentriert, wirkt sich eine mangelhafte Validierung auch auf die Ausführung von Produktions- oder Betriebsplänen im gesamten Industriesektor aus. Aus diesem Grund ist die Validierung und Prüfung ein zentrales Geschäftsmodell oder Konzept der Industrie 4.0.
Simulationsmodelle und der digitale Zwilling sind die digitalen Transformationswerkzeuge, die Unternehmen einsetzen können, um Ideen vor der Umsetzung zu validieren. Diese Lösungen stellen virtuelle Darstellungen physischer Systeme bereit und bieten so eine sichere Umgebung für die Validierung vorgeschlagener Betriebsstrategien. Neuronale Netze bieten eine Möglichkeit, die Anwendungsmöglichkeiten der oben genannten digitalen Transformationswerkzeuge zu verbessern und können auch von der simulierten Umgebung profitieren, die diese Werkzeuge bieten.
So können neuronale Netze beispielsweise die komplexe Logik ersetzen, die für die Entwicklung genauer Modelle erforderlich ist, die hochpräzise Vorhersagen über die Leistung einer Strategie liefern. Umgekehrt liefert die Simulation oder das digitale Zwillingsmodell Trainingsdaten, die zum Trainieren des neuronalen Netzes verwendet werden können, um seine Vorhersagekraft zu verbessern.
Der Einsatz neuronaler Netze zur Verbesserung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen verbessert die Planung, erhöht die Produktivität und verlängert die Lebensdauer von Betriebsanlagen, was die Rentabilität sichert. Trotz dieser Vorteile sind die Unternehmen im Industriesektor nach wie vor vorsichtig, wenn es darum geht, mehr abzubeißen, als sie kauen können. Zu den Gründen für diese vorsichtige Herangehensweise an die Einführung neuronaler Netze gehören;
Die genannten Gründe für die Vorsicht sind allesamt gültig, da verschiedene digitale Transformationslösungen, deren Verwaltung ein unterschiedliches Maß an Fachwissen erfordert, ständig um die Aufmerksamkeit von Führungskräften buhlen. Im Gegensatz zu anderen Lösungen, deren erfolgreiche Einführung erhebliche Anstrengungen erfordert, lassen sich neuronale Netze problemlos integrieren.
Lösungen wie die Simio-Simulation und die Software für die Modellierung des digitalen Zwillings integrieren die Verwendung von neuronalen Feedforward-Netzen, und die Benutzer können die Vorteile ohne jegliche Programmierkenntnisse nutzen. Endbenutzer können Simio auch zur Entwicklung synthetischer Trainingsdaten nutzen, um ihre neuronalen Netzwerkalgorithmen zu trainieren. Schließlich bietet ONNX den Anwendern ein Open-Source-Dateiformat für die einfache Übertragung von Algorithmen über verschiedene Anwendungen hinweg.
Unternehmen können die Vorteile neuronaler Netze nutzen, indem sie die richtige Technologie einsetzen, die ihre Verwendung unterstützt und sie in die Lage versetzt, ihre operativen Ziele zu erreichen. Durch Investitionen in diese technologischen Lösungen können sich Führungskräfte auf die betrieblichen Herausforderungen von morgen vorbereiten und gleichzeitig die Herausforderungen von heute bewältigen.
