Ohne KI ist intelligente Fertigung nicht möglich

KI hilft intelligenten Herstellern, die riesigen Datenmengen zu nutzen, die von IoT-Geräten und intelligenten Sensoren in ihrer gesamten Fabrik generiert werden.

Seit Jahren setzen Hersteller bei ihrem Übergang zur intelligenten Fertigung auf IoT, Analyse und Automatisierung. Doch zunehmend werden diese Technologien durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) ergänzt.

Mehreren aktuellen Berichten zufolge wird bis dahin ein Großteil des erwarteten Wachstums in der intelligenten Fertigung durch die Integration dieser fortschrittlichen Technologien vorangetrieben. In einem Bericht von MarketsandMarkets vom August wurde beispielsweise festgestellt, dass der Markt für intelligente Fertigung derzeit einen Wert von 108,9 Milliarden US-Dollar hat und bis 2028 voraussichtlich 241 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einer jährlichen Wachstumsrate von 17,2 % in diesem Zeitraum entspricht.

Es wird erwartet, dass ein Marktsegment, der Einsatz digitaler Zwillinge in der Fertigung, im gleichen Zeitraum die höchste CAGR aufweisen wird. „Da Branchen Effizienz, vorausschauende Wartung und Innovation priorisieren, bieten digitale Zwillinge Einblicke, die die Produktion verbessern, Ausfallzeiten minimieren und die Produktentwicklung verfeinern. Dieser Anstieg der Nutzung digitaler Zwillinge spiegelt seine wesentliche Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der intelligenten Fertigung wider“, heißt es in einer Pressemitteilung, in der die Ergebnisse des Berichts bekannt gegeben werden.

Der Einsatz von KI in digitalen Zwillingen ist nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um den Einsatz der Technologie in der intelligenten Fertigung geht.

Zunehmend werden KI und maschinelles Lernen (ML) eingesetzt, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und Herstellern die Möglichkeit zu geben, auf sich ändernde Bedingungen (auf dem Markt und in den Produktionslinien) zu reagieren. In beiden Fällen (klügere Entscheidungen treffen und auf sich ändernde Bedingungen reagieren) hilft KI Herstellern dabei, die riesigen Datenmengen zu nutzen, die von IoT-Geräten und intelligenten Sensoren in der gesamten Fabrik generiert werden.

Einige Automobilhersteller nutzen KI, um entstehende Geräteprobleme zu erkennen und vorausschauende Wartungsvorgänge zu steuern. Andere nutzen KI, um Abläufe und Produktionspläne zu optimieren. Viele integrieren KI und ML in ihre Arbeitsabläufe, um die Entwicklung einer intelligenteren Automatisierung im gesamten Werk zu unterstützen.

Es gibt viele Beispiele dafür, wie KI in diesen Bereichen hilft. Wie wir in bemerkt habenDie Modernisierung intelligenter Fabriken verbessert die Effizienz:

Audi setzt KI in mehrfacher Hinsicht in der Produktion ein. Zunächst überwacht AI den Karosseriebau am Standort Neckarsulm, um die Qualität der Schweißpunkte sicherzustellen. Menschliche Arbeiter müssen nicht mehr jede einzelne Schweißnaht überprüfen und können sich nur auf Probleme konzentrieren. In seinem Presswerk in Ingolstadt überprüft AI die Qualität von Pressteilen auf Risse – ein weiterer Bereich, in dem menschliche Mitarbeiter nicht mehr den Großteil der Qualitätskontrolle übernehmen.

Siehe auch:Forscher verstärken den Einfluss generativer KI im Autodesign

KI wird auch zur Ergänzung bereits vorhandener Abläufe und Prozesse eingesetzt.

Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von KI in Robotersystemen. Während Robotersysteme schon seit Jahren (in manchen Fällen sogar Jahrzehnten) zur Automatisierung von Lager- und Produktionslinienprozessen eingesetzt werden, kann KI erhebliche Fähigkeiten hinzufügen, die solche Systeme auf ein neues Niveau heben.

Beispielsweise kann KI-gestütztes Sehen Robotersystemen dabei helfen, Objekte in Echtzeit zu identifizieren. Dies erweist sich bei der Handhabung und Montage von Komponenten in Produktionslinien als sehr nützlich. Darüber hinaus kann KI autonome Mobilität hinzufügen, um Robotersystemen dabei zu helfen, sich in einem Lager oder einer Fabrikhalle zu bewegen, ohne dass Schienen installiert oder vorprogrammierte Pfade entwickelt werden müssen.

Solche Systeme könnten auch kompliziertere Arbeiten an einer Produktionslinie ausführen. In einer anderen Anwendung könnte eine Produktionslinie KI-fähige Kameras nutzen, um Produktdefekte schneller und möglicherweise genauer zu erkennen als menschliche Prüfer.

Die größte KI-Neuigkeit in diesem Jahr war die Einführung und explosionsartige Einführung von ChatGPT, Large Language Models (LLMs) und generativer KI. Zwei der häufigsten Anwendungen dieser Technologien sind Suche und Konversation.

Intelligente Hersteller können generative KI nutzen, um Fabrik- und Produktionsarbeiter zu unterstützen. Beispielsweise könnte ein Hersteller diesen Mitarbeitern virtuelle Assistenten oder Chatbots zur Verfügung stellen, die sie bei der Suche nach Informationen, der Beantwortung von Fragen oder der Behebung von Problemen unterstützen. Alle diese Anwendungen können dazu beitragen, die betriebliche Effizienz zu steigern.

Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, Lieferketten und Ersatzteilbestände für Geräte in Produktionslinien sowie Lagerbestände an Rohstoffen für die Endprodukte zu optimieren.

Bei Ausrüstungsteilen könnte eine KI-gestützte Predictive-Maintenance-Lösung in ein ERP integriert werden. Ein solches System würde sicherstellen, dass erforderliche Ersatzteile bei Bedarf auf Lager sind, und so unnötige Ausfallzeiten beim Warten auf den Versand eines kritischen Teils vermeiden. Es stellt außerdem sicher, dass es sich bei den Teilen nicht um überbevorratte Ersatzteile handelt, wodurch der Bedarf an überschüssiger Lagerkapazität für die Unterbringung der Teile verringert wird. Dies verringert auch die Wahrscheinlichkeit, dass Teile veraltet sind.

Ähnliche Vorteile ergeben sich, wenn KI zur Prognose des Lagerbestandsbedarfs eingesetzt wird. Ein intelligenter Hersteller könnte diese Informationen nutzen, um ein Just-in-Time-Liefermodell zu optimieren, Lagerbestände zu optimieren und Lagerkosten zu senken.