10 aufregende und bahnbrechende Beispiele für KI in der Fertigung

Welche Vorteile bringt KI für die Fertigungsindustrie?

Die explosionsartige Zunahme von Systemen mit künstlicher Intelligenz wie Chat GPT und KI-Bildgeneratoren hat die KI in den Vordergrund der öffentlichen Aufmerksamkeit gerückt. Angesichts dessen scheint es, als ob KI den Verbrauchern ein ganz neues Reich an Möglichkeiten eröffnet hat.

Doch was die breite Öffentlichkeit vielleicht nicht weiß: Künstliche Intelligenz wird in der Fertigungsindustrie schon seit Jahrzehnten eingesetzt und entwickelt. Und KI in der Fertigung macht immer noch erstaunliche Fortschritte und ermöglicht es den Herstellern, ihre Mitarbeiter mit fortschrittlichen Prozessen zu unterstützen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, proaktiv zu handeln, und sogar zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Einem Bericht von Deloitte zufolge glauben 93 % der befragten Beschäftigten im verarbeitenden Gewerbe, dass KI das Wachstum der Branche erheblich fördern wird.

Lassen Sie uns vor diesem Hintergrund 10 Beispiele für KI in der Fertigung erkunden und die aktuellen spannenden Möglichkeiten und Vorteile der künstlichen Intelligenz in der Branche sehen.

3 Schlüsseltechnologien zum Verständnis von KI-Systemen in der Fertigung

Bevor wir uns unsere Beispiele für KI in der Fertigung ansehen, ist es sinnvoll, sich einen kurzen Überblick über künstliche Intelligenz und ihre Funktionsweise zu verschaffen.

Künstliche Intelligenz stützt sich auf 3 Schlüsseltechnologien.

1. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht es KI-Systemen, aus Erfahrungen zu lernen. Diese Form der künstlichen Intelligenz verwendet heuristische Algorithmen, die aus zugrundeliegenden Mustern mit strukturierten Datensätzen lernen. Sobald die Maschine eine ausreichende Menge an Daten gelernt hat, können die Maschine und ihre KI dann ohne externe Programmierung Aktionen ausführen und bestimmte Entscheidungen treffen.

2. Tiefes Lernen

Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, verwendet ein künstliches neuronales Netz, um aus großen Mengen unstrukturierter Daten zu lernen. Dies ist derzeit der beste Versuch der KI-Technologie, die neuronalen Pfade des menschlichen Gehirns zu simulieren. Bei dieser Technologie werden unstrukturierte Daten durch verschiedene Rechenschichten verarbeitet, bis das Endergebnis oder die Ausgabe erreicht ist. Je mehr Deep-Learning-Algorithmen die Möglichkeit zum Lernen erhalten, desto besser werden sie darin, Aufgaben wiederholt zu erledigen und ihre Leistung mit jeder Begegnung zu verfeinern.

3. Autonome Dinge (AuT)

Autonome Dinge (AuT) sind künstlich intelligente Systeme/Maschinen, die in der physischen Welt interagieren und Aufgaben erfüllen. Gängige Beispiele für AuT in der Fertigung sind IoT-fähige intelligente Maschinen, kollaborative Roboter und selbstnavigierende Fahrzeuge, um nur einige zu nennen. Dank der Fortschritte der modernen KI können AuT ihre Umgebung wahrnehmen und mit ihr interagieren und angesichts von Unvorhersehbarkeiten und unterschiedlicher menschlicher Beteiligung schnelle autonome Entscheidungen treffen.

10 aufregende und bahnbrechende Beispiele für KI in der Fertigung

KI in der Fertigung Beispiel #1: Zusammenarbeit von Robotern und Menschen

Seit der dritten industriellen Revolution, die die Automatisierung hervorbrachte, wurden Roboter in der Regel dazu eingesetzt, sich wiederholende Aufgaben mit extremer Effizienz auszuführen. Das Problem dabei ist, dass diese Roboter oft von den Menschen entfernt sind und hinter Barrikaden oder Glaswänden eingeschlossen werden. Und für diese Trennung gibt es einen guten Grund. Da der Roboter oder die Maschine in der Regel einem strikten Prozess mit wenig Selbstbewusstsein folgte, waren Menschen und Roboter keine idealen Partner.

Mit der KI-Technologie erhalten Fertigungsroboter jedoch einen großen Sprung nach vorn im Bereich der kollaborativen Arbeit und der gemeinsam genutzten Arbeitsbereiche.

Kollaborationsroboter oder Cobots sind Robotermaschinen, die an der Seite von Menschen arbeiten und Fertigungsaufgaben wie Montage, Verschrauben, Befestigen, Schleifen, Polieren und vieles mehr mit hoher Präzision ausführen. Mit den Fortschritten in der KI-Technologie bringen Cobots mehrere Vorteile für die Fertigung mit sich.

• Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit: Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können Cobots eine Vielzahl von Aufgaben erledigen und dabei mehrere Funktionen durchlaufen. Da die KI in Cobots relativ einfach umprogrammiert werden kann, können sich KI-fähige Cobots während ihrer gesamten Lebensdauer an skalierende Fertigungsstrategien anpassen.
• Kollaborativer Betrieb: Mithilfe fortschrittlicher Sensortechnologien nehmen Cobots ihre Umgebung wahr und lernen von ihr, so dass sie auf menschliche Gesten und Bewegungen reagieren können und gleichzeitig sicherer für den Menschen in gemeinsamen Arbeitsbereichen sind.
• Kostenreduzierung: Cobots bringen in der Fertigung gewisse finanzielle Vorteile mit sich. Im Gegensatz zu herkömmlichen Industrierobotern benötigen Cobots keinen speziellen Raum, um zu funktionieren, wodurch wertvoller Platz für andere Fertigungsaktivitäten frei wird.

Diese Zusammenarbeit zwischen Menschen und cyber-physischen Systemen ermöglicht es den Arbeitern, sich auf strategische Aufgaben, Innovationen und Problemlösungen zu konzentrieren und gleichzeitig die Gesamtproduktivität, Sicherheit und Flexibilität in der Fertigungsumgebung zu verbessern.

KI in der Fertigung Beispiel #2: Erweiterte und intelligente Datenanalyse

Einer der Hauptvorteile der KI in der Fertigung ist ihre ausgeprägte Fähigkeit, große Datenmengen durch maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen schnell zu verarbeiten. Diese Fähigkeit wird in der heutigen Fertigungsumgebung dringend benötigt.

Die verarbeitende Industrie in den USA erzeugt jedes Jahr satte 1.812 Petabytes an Daten, mehr als jeder andere Sektor. Diese Zahl ist fast doppelt so hoch wie die des nächstgrößeren Sektors, der nur 911 Petabyte pro Jahr erzeugt. Obwohl diese Datenerfassung beeindruckend und für die Branche von Vorteil ist, ist es keine Überraschung, dass die Unternehmen mit der Verarbeitung all dieser Daten überfordert sind.

KI-gestützte Analysetools wandeln diese großen Datensätze jedoch in präzise Indikatoren und umsetzbare Elemente um, so dass Hersteller von den folgenden Vorteilen profitieren.

• Echtzeit-Datenverarbeitung: Die Fähigkeit der KI, Daten schnell zu verarbeiten, ermöglicht es Herstellern, Entscheidungen auf der Grundlage aktueller und genauer Informationen zu treffen.
• Autonome Datenanalyse: Anstelle umfangreicher Tabellenkalkulationen, die in irgendeiner Form von Menschen erstellt und zusammengestellt werden müssen, kann die KI-gestützte Datenanalyse relativ autonom erfolgen, so dass sich Teams von Mitarbeitern auf die Entscheidungsfindung und weniger auf die manuelle Zusammenstellung von Daten konzentrieren können.
• Interoperabilität: Künstliche Intelligenz erleichtert die Zentralisierung von Informationen über IoT-Geräte, andere Unternehmenssoftware und Menschen hinweg. Diese Interoperabilität trägt dazu bei, einen starken digitalen Faden zu schaffen, der die Fertigungsumgebung verbindet und vereinheitlicht.

KI in der Fertigung Beispiel #3: Verbesserte Kommunikation mit ÜbersetzungskI

Eine gute Kommunikation ist für jedes Fertigungsunternehmen von hoher Priorität. Während Standardisierung und andere Lean-Methoden dazu beitragen, die Kommunikation innerhalb eines Unternehmens zu verbessern, gibt es eine letzte Hürde, die extrem schwer zu überwinden ist: die Sprachbarriere.

Für Unternehmen und Lieferketten, die sich über den ganzen Globus erstrecken, kann die Kommunikation und Standardisierung von Methoden viel Arbeit bedeuten. Wie können Sie Prozesse weltweit standardisieren, wenn Ihre Einrichtungen unterschiedliche Sprachen sprechen?

Fortschritte in der KI-Übersetzungstechnologie haben es Unternehmen ermöglicht, Wissen mit anderen Standorten, Lieferanten und Kunden zu teilen, unabhängig von der Sprache. Diese KI-Übersetzung nutzt neuronale Netze mit tiefem Lernvermögen, um Muster aus mehreren Sprachen zu analysieren und zu erkennen, sodass Unternehmen Standards effektiv kommunizieren können.

Durch den Einsatz von KI-Übersetzungswerkzeugen ermöglicht unsere Software für Arbeitsanweisungen Unternehmen die sofortige Übersetzung ihrer standardisierten Anweisungen. Dies bedeutet, dass US-amerikanische Fabriken ihre bewährten Verfahren standardisieren und mit anderen Standorten wie Deutschland oder Indien austauschen können, um sicherzustellen, dass die bewährten Verfahren weltweit einheitlich befolgt werden.

Da die Länge eines Textes je nach Sprache variiert, nutzt VKS KI-Übersetzungstools, um die Länge des längsten übersetzten Textes automatisch anzuzeigen. Der längste übersetzte Text wird durch die gelben Balken hinter dem ursprünglichen Text dargestellt. Im untenstehenden Beispiel ist der deutsche Text der längste, der keine Darstellung erfordert.

KI in der Fertigung Beispiel #4: Digitale Zwillinge imitieren und lösen Live-Fertigungsereignisse

Die Idee der Zwillingstechnologien gibt es seit der Apollo 13-Weltraummission im Jahr 1970. Damals nutzte die NASA einen realen Nachbau des Apollo-13-Raumschiffs auf der Erde, um Probleme zu beheben. Anhand der dabei gewonnenen Erkenntnisse leitete sie die Astronauten im Weltraum mit den richtigen Methoden zur Lösung ihrer Sauerstoffprobleme an.

Heute verwendet die Zwillingstechnologie billigere und leistungsfähigere digitale Kopien von realen Systemen. Durch IoT-Sensoren wird alles, was in der realen Welt geschieht, automatisch in der digitalen Zwillingsumgebung nachgebildet.

Mit der Einführung von KI sind digitale Zwillinge sogar noch weiter fortgeschritten und werden zu autonomen Hauptentscheidungsträgern in der Fertigungsumgebung.

So können beispielsweise Elektromotoren mit IoT-Sensoren Temperatur, Vibrationen, Drehzahl, Betriebsstunden usw. messen. Diese Sensoren leiten diese Informationen dann an ein KI-gestütztes System weiter, das die Daten verarbeitet, um den Zustand der Maschine genau zu überwachen.

Das KI-System verwendet dann seinen Algorithmus für maschinelles Lernen, um die folgenden Maßnahmen durchzuführen.

• Echtzeit-Erkennung von Anomalien: Anhand der vom digitalen Zwilling generierten Datenmenge erkennen KI-Algorithmen Anomalien und Fehler innerhalb der Maschine in Echtzeit und helfen so, Ausfallzeiten und Verschwendung zu reduzieren.
• Proaktive und prädiktive Analytik: Mithilfe dieser Fähigkeit zur Erkennung von Anomalien kann die KI des digitalen Zwillings Probleme vorhersagen, die in der Zukunft auf der Grundlage von Trends und/oder Schwankungen auftreten könnten. Unternehmen können diese Daten nutzen, um Präventivmaßnahmen zu ergreifen, so dass sie proaktiv statt reaktiv handeln können.
• Adaptive und autonome Entscheidungsfindung: Mit großen Mengen an IoT-Sensordaten kann sich der digitale KI-Zwilling automatisch an Echtzeitbedingungen und -anforderungen anpassen, z. B. an den Energieverbrauch, die Ressourcennutzung, den Wartungsbedarf und andere Faktoren.
• Dynamische Simulation: Mithilfe von KI-gesteuerten Simulationen kann der digitale Zwilling Testszenarien in einer völlig sicheren und kostengünstigen digitalen Umgebung durchführen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen für Maschinen zu treffen, die in hohem Maße von komplexen und dynamischen Faktoren beeinflusst werden.

KI in der Fertigung Beispiel #5: vorausschauende Instandhaltung

Ein wichtiges Beispiel für KI in der Fertigung war in den letzten Jahren die vorausschauende Wartung, bei der die Maschinennutzung aktiv überwacht wird, um festzustellen, ob die Maschine gewartet und/oder instandgesetzt werden muss.

In der Vergangenheit war die regelmäßige Wartung weitgehend präventiv, d. h. eine Maschine wurde in regelmäßigen, vorher festgelegten Abständen gewartet. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Maschinen stets sicher betrieben werden können und keinem hohen Verschleiß ausgesetzt sind.

Das Problem ist, dass dieses Verfahren von Natur aus verschwenderisch ist, da die Maschine zum geplanten Zeitpunkt möglicherweise keine Wartung benötigt. Ganz zu schweigen davon, dass die Wartungsteams ohne jegliche Diagnosedaten in die Situation hineingehen. Beide Faktoren tragen dazu bei, dass die Dauer und Häufigkeit geplanter Ausfallzeiten zunimmt.

Mithilfe von IoT-Sensoren und maschinellem Lernen können KI-gestützte vorausschauende Wartungssysteme jedoch den Zustand von Maschinen in Echtzeit überwachen, so dass die Wartungsteams genau wissen, wann die Maschinen gewartet und welche Teile ausgetauscht werden müssen. Das Wissen um diese beiden Faktoren ermöglicht es den Herstellern, die Ausfallzeiten zu verringern und Geld zu sparen.

KI in der Fertigung Beispiel Nr. 6: Cyber-Physische Systeme erleichtern die Qualitätskontrolle

Durch die Kombination von KI-gesteuerten autonomen Dingen (AuT) und Qualitätskontrollsystemen sowie Qualitätskontrollinspektoren können Hersteller Fehler mit unglaublich hoher Präzision und Konsistenz erkennen und analysieren.

Qualität beginnt in erster Linie bei Ihren Mitarbeitern. Unsere Software für Arbeitsanweisungen gibt den Inspektoren eine standardisierte Methode an die Hand, wodurch die Inspektionszeiten um 75 % gesenkt werden können.

Gleichzeitig können Fertigungsinspektoren ihre Qualitätskontrollmaßnahmen durch den Einsatz der folgenden KI-gestützten Qualitätskontrollsysteme und -tools ergänzen.

• Vision System: Mithilfe von Computer Vision und Bildverarbeitungstechniken können KI-Qualitätssysteme und gekoppelte Cobots Fehler erkennen, die dem bloßen Auge entgehen würden. Zu diesen Fehlern können Kratzer, Unvollkommenheiten oder nicht ordnungsgemäß befestigte Bolzen und/oder Schrauben gehören.
• Wurzel-Ursachen-Analyse: Mit einem hohen Maß an Rückverfolgbarkeit über die gesamte Produktionslinie hinweg können KI-Qualitätssysteme Defekte bis zu ihrer ursächlichen Ursache zurückverfolgen und ermöglichen es Herstellern, Probleme schnell an der Quelle zu beheben.
• Statistische Prozesskontrolle (SPC): Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können KI-Systeme statistische Trends und Abweichungen überwachen, die sich auf die Qualität auswirken können. Diese Daten können in einem SPC-Diagramm zusammengestellt werden, so dass die Hersteller diese Trends visualisieren und bei Bedarf Korrekturmaßnahmen ergreifen können.
• Defektsortierung: Die KI für die Qualitätskontrolle kann fehlerhafte Einheiten nach Art und Schweregrad sortieren und verfolgen. Während das System die Defekte überwacht und klassifiziert, berechnet die KI, ob es sich lohnt, die Einheit unter Berücksichtigung der spezifischen Kosten- und Zeitanforderungen der Produktionslinie zu retten.

Pro-Tipp: Mit VKS DataConnect kommuniziert unsere Arbeitsanweisungssoftware mit Qualitätsprüfgeräten wie Bildverarbeitungssystemen und Prüfständen. Sobald eine Einheit fertiggestellt ist, kann der Bediener die Einheit im Prüfbereich platzieren und das automatisierte Prüfwerkzeug direkt von seinem VKS-Handbuch aus aktivieren.

KI in der Fertigung Beispiel #7: Bestands- und Lagerverwaltung

Die Beispiele für KI in der Fertigung beziehen sich nicht nur auf die Produktion. Zunehmend setzen Hersteller auf KI-Systeme, die sie bei der Verwaltung ihrer Bestände vor und nach der Produktion unterstützen.

Diese KI-Systeme können die folgenden Aufgaben übernehmen.

• Überwachung der Lagerbestände und des Materialflusses.
• Alarmierung der Teams, wenn die Bestände niedrig sind.
• Autonome Bestellung von mehr Material bei Bedarf.
• Erkennen von Engpässen im Lager und an den Produktionslinien.
• Effizientere Routen für Arbeiter, Maschinen und Produkte zu erstellen.

Unternehmen wie Amazon, die in ihren Fulfillment-Zentren eine Kombination aus menschlichen Mitarbeitern und automatisierten Robotern einsetzen, nutzen beispielsweise KI, um den Fluss der ein- und ausgehenden Bestellungen zu erleichtern. Die KI erstellt die optimale Reihenfolge der Abholungen und die optimale Route für mehrere sich bewegende Roboter.

Ähnlich wie bei der Produktionsoptimierung auf der Grundlage der Theorie der Sachzwänge kann ein KI-System historische Daten auswerten, Sachzwänge in der Produktionslinie erkennen und die Lagerbestände entsprechend anpassen.

Ebenso kann KI für Pharma- oder Lebensmittelunternehmen von Nutzen sein, bei denen die Inhaltsstoffe eine bestimmte Haltbarkeitsdauer haben. Ein KI-System für den Bestand berechnet die erforderlichen Mengen, wann sie eintreffen und wann sie abfließen, sowie andere potenziell wichtige Faktoren.

Pro-Tipp: Wussten Sie schon, dass VKS mit Ihrem ERP-System kommunizieren kann, um die Bestandsverwendung zu verfolgen? Sobald ein Auftrag abgeschlossen ist, meldet VKS über seine API dem ERP, dass bestimmte Teile verwendet wurden. Auf diese Weise können Unternehmen die Bestandsverwendung bei jedem abgeschlossenen Auftrag verfolgen.

KI in der Fertigung Beispiel #8: Intelligente und vernetzte Lieferketten

Eine gesunde Lieferkette ist das wichtigste Merkmal eines leistungsstarken Fertigungsbetriebs. Hersteller sind darauf angewiesen, dass ihre Lieferungen und Produkte pünktlich eintreffen. Außerdem müssen sie den Überblick über ihre Materialien und Produkte vor und nach der Produktion behalten.

Die Verwaltung von Materialien und Produkten über mehrere Lieferanten und Kunden hinweg kann jedoch komplex und zeitaufwändig sein.

KI ermöglicht es Unternehmen, Daten von mehreren Lieferanten und Einzelhändlern zu extrapolieren und so eine starke, zentralisierte und vernetzte Informationsquelle zu schaffen. Diese Daten können durch verschiedene Methoden in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

• Transparenz der Lieferkette: Mit einer zentralen Datenquelle verschafft KI den Herstellern Echtzeit-Transparenz in der Lieferkette über Warenbewegungen, Produktionsstatus, Lagerbestände und Auftragsverfolgung. KI kann diese Daten nutzen, um Warnmeldungen zu generieren, wenn wichtige Aktivitäten oder Probleme auftreten.
• Vorhersagende Lieferprognosen: Durch die Analyse vergangener Aktivitäten und die Bestimmung möglicher zukünftiger Ergebnisse ermöglicht KI den Herstellern die Vorhersage, wie viel Produkt sie benötigen und wann sie es benötigen werden.
• Verbesserte Lieferantenbeziehungen: KI-Tools für das Lieferkettenmanagement können die Leistung von Lieferanten im Laufe der Zeit analysieren und potenzielle Probleme oder Trends aufzeigen. Anhand dieser Daten können Hersteller proaktiv ihre Lieferantenbeziehungen verbessern und/oder bessere Lieferanten finden, die ihren Anforderungen entsprechen.
• Logistikoptimierung: Ähnlich wie Bestandswege können KI-gestützte Lieferketten Verkehr, Wetter, Treibstoffeffizienz und Lieferprioritäten analysieren, um die optimalen Logistikrouten zu bestimmen.

Pro-Tipp: Wussten Sie, dass Sie Ihre standardisierten Arbeitsanweisungen über unser Digital Ecosystem mit Ihren Lieferanten teilen können? Tauschen Sie bewährte Verfahren mit Ihren Lieferanten aus und stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Lieferungen und Produkte immer auf die richtige Weise erhalten.

KI in der Fertigung Beispiel #9: Nachfrageprognose treibt Zukunftsstrategien voran

Da die KI die Datenanalyse auf eine neue Ebene der Möglichkeiten hebt, ist es nicht verwunderlich, dass Unternehmen sie nutzen, um die Produktnachfrage vorherzusagen und Schwankungen auf ihren Zielmärkten zu antizipieren. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt die KI verschiedene Datenquellen, um die Produktnachfrage zu prognostizieren. Diese Datenquellen können sein:

• Historische Daten: Vergangene Verkaufsdaten, saisonale Trends und andere wiederkehrende Muster.
• Zeitgenössische Trends: Muster in den sozialen Medien, Aktivitäten der Wettbewerber, Kundenverhalten und Marketingveränderungen.
• Externe Faktoren: Wirtschaftsleistung der Zielbevölkerung, Wettervorhersagen und geopolitische Ereignisse.

So sind beispielsweise Bekleidungsunternehmen in hohem Maße auf saisonale Schwankungen, Modetrends und Kundenpräferenzen angewiesen, um Umsätze zu erzielen. Diese KI ermöglicht es ihnen, wichtige Marktindikatoren zu überwachen und ihre Produktion und Bestände entsprechend anzupassen.

Die Zukunft ist jedoch nie zu 100 % vorhersehbar, was bedeutet, dass Nachfrageprognosen mit einem gewissen Risiko behaftet sind, wenn sie für bare Münze genommen werden. Aus diesem Grund kann die KI auch Risikoanalysen und verschiedene Simulationen durchführen, um den Unternehmen ein vollständiges Bild der prognostizierten Nachfrage sowie der potenziellen Kosten zu vermitteln, falls sie die Vorhersage beibehalten.

KI in der Fertigung Beispiel 10: Kostenreduzierung und verbesserte Rentabilität

Zum Abschluss unserer Liste von Beispielen für KI in der Fertigung wollen wir einen der wichtigsten Motivationsfaktoren für die Einführung künstlicher Intelligenz untersuchen: Geld.

Bei allen Beispielen, die wir untersucht haben, besteht der Gesamtnutzen von KI in der Fertigung in einem effektiveren und effizienteren System, was sich erheblich auf die Rentabilität eines Unternehmens auswirkt.

KI-gestützte digitale Zwillinge, prädiktive Analysen, fortschrittliche Kommunikation, autonome Cobots, cyber-physische Inspektionssysteme und KI-Management-Tools machen künstliche Intelligenz und andere intelligente Fertigungssysteme zu unglaublich starken Akteuren in der Fertigung, die die folgenden zwei Ziele erreichen.

1. Sparen Sie Geld durch erhöhte Effizienz und Abfallvermeidung.
2. Mehr Umsatz durch fortschrittliche Produktionsmethoden.

Bei all den Möglichkeiten, die KI bietet, wie werden Sie KI in der Fertigung einsetzen?