Die Verwirklichung des Traums von einer vollautomatisierten Fabrikhalle beginnt mit der Nutzung der strukturierten und unstrukturierten Daten, die aus den Fertigungsprozessen erfasst werden. Nach der Erfassung 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.
Der Einsatz von KI zur Optimierung oder Automatisierung von Fertigungsprozessen ist ein aktuelles Thema. Die Umsetzungsrate in der Branche ist jedoch immer noch miserabel. Eine PWC-Studie unterstreicht die Tatsache, dass nur 9 % der Anlagenbesitzer KI nutzen 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. Details zu den treibenden Faktoren sind unter anderem die folgenden:
- Kürzere Produktionsvorlaufzeiten – Die Notwendigkeit, Produkte schneller auf den Markt zu bringen, verschafft den Herstellern einen Wettbewerbsvorteil. Fertigungslösungen wie das Rapid Prototyping helfen, die Vorlaufzeiten zu verkürzen. Geräte und Prozesse, die KI nutzen, können ebenfalls die Produktionsvorlaufzeiten verkürzen.
- Inspektionen und Einhaltung von Vorschriften – Ein hoher Qualitätsdurchsatz ist wichtig für die Rentabilität, und eine gründliche Inspektion ist erforderlich, um die Qualitätskontrolle sicherzustellen. Eine Beschleunigung der Inspektionszeit bedeutet, dass der Marker schnell erreicht wird, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
- 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 AI in der Fertigung
Der Einsatz von KI ist für das Erreichen Ihrer Ziele bei der Einführung von Industrie 4.0 unverzichtbar, und Unternehmen müssen selbst herausfinden, wie sie KI zur Optimierung ihrer Fertigungsprozesse einsetzen können. 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 in die fertige Charge gelangen und welche zur weiteren Bearbeitung in den Pol zurückgehen. Es ist auch wichtig, dass die Inspektionen richtig durchgeführt werden. Deshalb verbringen die Mitarbeiter Stunden damit, 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 Ausstattung 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. Vorausschauende Wartung
Es wird erwartet, dass die Anwendung von Strategien zur vorausschauenden Wartung ungeplante Ausfallzeiten um 75 % reduzieren kann. 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 Anlagen und das Versenden von Benachrichtigungen über Ersatzteile und einen Zeitplan für deren Wartung.
Die Ausstattung von Maschinen mit Entscheidungsfähigkeiten ist das A und O der KI. Umfassende Anwendungen für die vorausschauende Wartung 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 Festlegung von Fertigungsnischen geworden. Apple beispielsweise teilt seine Mitarbeiter in der Fertigung in bestimmte Kategorien ein, um sicherzustellen, dass Geschäftsgeheimnisse nicht an die Konkurrenz weitergegeben werden. Sich bei der Verwaltung des Zugangs und der Sicherheit auf menschliche Pförtner zu verlassen, ist ein mangelhafter Prozess.
KI gibt Sicherheitskameras, Scannern und anderen Sicherheitslösungen die Fähigkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Auch wenn Zugangskarten den Zutritt für Personen ohne Karte beschränken können, können KI-fähige Kameras Muster analysieren, um fortgeschrittenere Sicherheitsvorfälle zu erkennen. Die Echtzeitanalyse ermöglicht es dann, Sicherheitsvorfälle zu verhindern, bevor sie sich zu einer größeren Gefahr für das Unternehmen auswachsen.
4. Maschinelles Sehen
Wie die robotische Bildverarbeitung bezieht sich auch die maschinelle Bildverarbeitung auf bildgebende Analysen, die Maschinen in die Lage versetzen, präzise Entscheidungen zu treffen. So automatisiert ein Inspektionsroboter mit Hilfe des maschinellen Sehens den Sortierprozess, 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 Hallenlayout 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 genaue Entscheidungen bei der Navigation durch die Werkshalle trifft.
5. Planung, Terminplanung und Risikomanagement
Hersteller können KI-gestützte Lösungen nutzen, um Risikomanagementstrategien in der Fertigung zu verbessern. Die risikobasierte Planung ist ein Beispiel dafür, wie KI eingesetzt werden kann, um Überschreitungen der Produktionskosten zu reduzieren, ungeplante Maschinenstillstände zu planen und Probleme bei der Personalbesetzung zu vermeiden.
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 Einschränkung 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-basierte Lösungen einsetzt, um ihre Ziele zu erreichen. Die zunehmende Online-Beteiligung erfordert ein besonderes Augenmerk auf die Aufrechterhaltung einer sicheren IT-Infrastruktur, da die Fertigungsindustrie schnell zu einem Ziel wird.
Die Minderung der Risiken, die mit der Nutzung der IT-Infrastruktur einhergehen, erfordert Lösungen, die große Datensätze analysieren können, um unregelmäßige Muster zu entdecken, 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 Cybersicherheitsrisiken mindern.
Schlussfolgerung
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 von 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.