KI in der Fertigung

Was ist KI in der Fertigung?

KI (Künstliche Intelligenz) ist die Simulation von Intelligenz durch Maschinen und Software. Durch heuristische Algorithmen, die Daten kompilieren, analysieren und vorhersagen, erweist sich KI als ein unglaubliches Werkzeug für die Welt und insbesondere für die Fertigungsindustrie.

Von fortschrittlicher Datenanalyse bis hin zu vorausschauender Wartung bietet KI in der Fertigung eine Vielzahl von Vorteilen, die der Fertigungsindustrie Möglichkeiten bieten, die über jede Chatbot-Anwendung hinausgehen, und die Fertigungsindustrie, wie wir sie kennen, revolutionieren.

KI-Fertigungstechnologien

Künstliche Intelligenz ist zwar ein weitreichendes Thema, doch KI-Fertigungstechnologien drehen sich um drei Kerntechnologien. Diese drei grundlegenden KI-Technologien ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Software und Maschinen einzusetzen, um ihre Fertigungsprozesse zu optimieren.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Reihe von Codes und Algorithmen, die Daten verarbeiten und zugrunde liegende Muster in den Daten entdecken oder lernen. Die Maschine oder Software nutzt dann das Gelernte heuristisch, um Aktionen auszuführen, für die sie nie programmiert wurde, sodass Maschinen aus Erfahrungen lernen und die Aktionen ohne menschliches Zutun ausführen können.

Beispielsweise kann einer KI-Anwendung ein bestimmtes Ziel vorgegeben werden, wie z. B. die Überwachung und Reduzierung von Engpässen in einer Produktionslinie. Die KI-Anwendung kann dann mithilfe von maschinellem Lernen potenzielle Engpässe vorhersagen und sogar Methoden vorschlagen, um die Auswirkungen des Engpasses zu verringern.

Deep Learning

Deep Learning geht noch einen Schritt weiter und nutzt künstliche neuronale Netze, um aus großen Mengen typischerweise unstrukturierter Daten zu lernen. Der Prozess ahmt die neuronalen Bahnen des menschlichen Gehirns nach und entschlüsselt und transformiert schrittweise Informationsschichten in umsetzbare Ergebnisse.

Während maschinelles Lernen in der Regel vorverarbeitete Daten verwendet, die in Tabellen sortiert sind, kann Deep Learning große Mengen unstrukturierter Daten über mehrere miteinander verbundene Knoten entschlüsseln. Jede Schicht von Knoten verarbeitet die Daten auf der Grundlage programmierter Bedingungen und verfeinert die Informationen, bis das Endergebnis oder die Ausgabe erreicht ist.

Deep-Learning-Algorithmen führen Aufgaben wiederholt aus und verbessern ihre Aktionen bei jeder Interaktion, was bedeutet, dass Deep-Learning-Algorithmen umso besser funktionieren, je mehr sie lernen dürfen.

Autonome Dinge (AuT)

Autonome Dinge (AuT) oder das Internet der autonomen Dinge (IoAT) interagieren mit der physischen Welt und führen Aufgaben autonom aus. Dank der Leistungsfähigkeit der KI sind autonome Dinge so konzipiert, dass sie ihre Umgebung wahrnehmen, Informationen verarbeiten, Entscheidungen treffen und verschiedene Aktionen ausführen können, ohne dass ein Mensch direkt oder kontinuierlich eingreifen muss.

Gängige Beispiele für autonome Dinge, die in der Fertigung durch KI unterstützt werden, sind Roboter/Cobots, selbstnavigierende Fahrzeuge und IoT-Geräte für die intelligente Fertigung.

Die 5 wichtigsten Vorteile generativer KI in der Fertigung

KI in der Fertigung verändert derzeit die Art und Weise, wie Unternehmen von Computerprozessen profitieren können. Seit der ersten Einführung von Maschinen, die Intelligenz nachahmen, in den 1970er Jahren hat die KI einen langen Weg zurückgelegt und zahlreiche Vorteile gebracht, die die Branche zu dem gemacht haben, was sie heute ist.

Mit dem Fortschritt der KI durch generative Modelle der nächsten Generation entstehen jedoch neue und noch vorteilhaftere Vorteile, die der nächsten Generation von Herstellern zugutekommen.

1. Sammeln und analysieren Sie große Datenmengen

Jeder Fertigungsprozess ist eine Quelle für die Generierung von Daten, wobei jede Sekunde große Datenmengen entstehen. Eine moderne intelligente Fabrik kann jede Woche mehrere Petabyte an Daten generieren, sodass Hersteller über große Mengen äußerst wertvoller Daten verfügen.

Es kommt jedoch ein Punkt, an dem Hersteller mehr Daten generieren, als sie verarbeiten können.

Mithilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning können Unternehmen KI einsetzen, um ihre Daten zu sichten und wichtige Elemente hervorzuheben, sodass sie sich auf die Daten konzentrieren können, die den größten Einfluss auf Verbesserungen oder andere festgelegte Ziele haben.

KI-gestützte Analysen ermöglichen es Herstellern, Trends über mehrere Faktoren hinweg zu erkennen, darunter Produktivität, Qualität, Ausgaben und vieles mehr.

2. Vorausschauende Wartung

Traditionell erfolgt die Wartung von Maschinen präventiv. Die Mitarbeiter haben einen vordefinierten Zeitplan, der Wartungsausfälle auf der Grundlage von Mindestanforderungen plant. Diese Zeitpläne sind jedoch alles andere als perfekt. Es gibt keine Möglichkeit zu wissen, was die Maschine benötigt, bis sie ausfällt und ein Ausfall auftritt.

KI ermöglicht es Herstellern, während des Betriebs einen Einblick in ihre Maschinen zu erhalten. Durch die Nutzung von IoT-Sensoren, die in der Maschine oder Produktionslinie platziert sind, sammeln KI-Algorithmen Daten und suchen nach Problemen oder Ineffizienzen, die die Produktion beeinträchtigen oder ungeplante Ausfallzeiten verursachen können.

Vorausschauende Wartung KI in der Fertigung dient dazu, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden, Wartungsfenster für Maschinen zu optimieren und den Zustand und die Langlebigkeit Ihrer Maschinen sicherzustellen.

3. Intelligente Automatisierung

Automatisierte Roboter und Maschinen sind seit der dritten industriellen Revolution ein fester Bestandteil der Fertigungsindustrie und führen repetitive Aufgaben mit hoher Präzision und Genauigkeit aus. Allerdings reagierten die Maschinen nicht auf ihre Umgebung, sodass die Roboter sich nicht an Veränderungen anpassen oder auf andere bewegliche Teile außerhalb ihrer Wahrnehmung reagieren konnten.

KI-gestützte Roboter analysieren verschiedene Faktoren in der Fertigungsumgebung und reagieren darauf. Sensoren melden der Maschine, wenn Personen oder andere Hindernisse im Weg sind, während fortschrittliche Algorithmen optimale Systeme und Wege finden, um die Effizienz und Genauigkeit zu steigern.

4. Reduzierung von Energieverschwendung

Mithilfe von Deep-Learning-Modellen können KI-gestützte Systeme Fertigungsabläufe überwachen, um Bereiche zu identifizieren und zu lokalisieren, in denen Verschwendung und Energieineffizienzen auftreten. Nachdem genügend Daten beobachtet und gesammelt wurden, empfiehlt diese KI-Technologie auch Lösungen, die auf die beobachtete Umgebung zugeschnitten sind.

Das Beste daran ist, dass das KI-gestützte System umso besser mit der Umgebung vertraut wird, je mehr es Probleme überprüft und identifiziert, sodass es im Laufe der Zeit immer wirkungsvollere Lösungen findet.

5. KI beseitigt Sprachbarrieren

Die Fertigungsindustrie hat sich zunehmend zu einem globalen Netzwerk entwickelt. Angesichts von Lieferketten, die Ozeane überspannen, und Unternehmen mit mehreren Standorten in unterschiedlichen Ländern ist eine kohärente und effektive Kommunikation wichtiger denn je.

Unsere Arbeitsanweisungssoftware nutzt fortschrittliche Sprach-KI, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Arbeitsanweisungen automatisch und sofort zu übersetzen. Diese Funktion ermöglicht es Herstellern, unabhängig von der Sprache zu kommunizieren und Arbeitsanweisungssoftware nutzt fortschrittliche Sprach-KI.

Wird KI den Menschen in der Fertigung ersetzen?

Obwohl die Zukunft immer ungewiss ist, lautet die Antwort nein, KI wird den Menschen nicht ersetzen… Aber sie wird die Branche schrittweise verändern.

Von automatisierten Maschinen, die Aufgaben auf der Grundlage von Echtzeitbeobachtungen ausführen, bis hin zu selbststeuernden Systemen, die Trends und Bedingungen schnell erkennen, wird die KI-Technologie weiterhin die Art und Weise herausfordern, wie wir Produkte herstellen, Daten analysieren und unsere täglichen Fertigungsaufgaben erfüllen.

Es gibt viele Gründe, sich über die Möglichkeiten KI-gestützter Technologien zu freuen, insbesondere angesichts der Bedeutung der menschlichen Intelligenz für die Industrie. Menschen können sich anpassen, kritisch denken und Probleme mit unglaublicher Geschwindigkeit und Intuition lösen, und es gibt kaum Anzeichen dafür, dass KI auch nur annähernd dieses Niveau an Komplexität erreicht.

Aus diesem Grund ist ein Industrie 5.0-Ansatz entscheidend, bei dem Menschen und künstliche Intelligenz harmonisch zusammenarbeiten.