7 Möglichkeiten, wie sich künstliche Intelligenz positiv auf die Fertigung auswirkt

Künstliche Intelligenz in der Fertigung ist Teil eines größeren Trends zur vollautomatisierten Produktion. Mit der Entwicklung von „intelligenten Fabriken“ haben KI-Systeme das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produktionslinien betreiben, zu verändern, indem sie die menschlichen Fähigkeiten verbessern, Echtzeiteinblicke liefern und Design- und Produktinnovationen erleichtern.

Eine neue industrielle Revolution

Die Herstellung hat seit der industriellen Revolution im 19. Jahrhundert einen langen Weg zurückgelegt, als zum ersten Mal wasser- und dampfbetriebene Maschinen eingesetzt wurden, um den Arbeitern zu helfen. In den 1960er Jahren war Industrie 3.0 – die dritte industrielle Revolution – in vollem Gange, als General Motors 1961 den ersten Industrieroboter vorstellte. Der Umfang der frühen Industrieroboter war jedoch begrenzt und darauf programmiert, nur eine einzige Aufgabe gleichzeitig auszuführen.

Jetzt befindet sich die Fertigungsindustrie in der neuesten Evolutionsstufe:Industrie 4.0 .

Industrie 4.0 bezeichnet die Nutzung von Automatisierung und den Austausch von Daten und umfasst Technologien wie das Internet der Dinge, Cloud Computing – und künstliche Intelligenz.

Ein Szenario:Während der Produktion in der Fabrikhalle erkennt ein Sensor ein defektes Gerät. Die Übermittlung dieser Daten erfolgt über Cloud Computing, das den Mangel sofort anzeigt und automatisch um Ersatz bittet. Dieses Beispiel für Echtzeit-Analyse und -Aktion kann die Effizienz der gesamten Produktionslinie erheblich steigern.

7 Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Fertigung beeinflussen kann:

1. Produktionsprozesse optimieren

Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, die Effizienz in der Produktion zu steigern, indem manuelle oder sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden. Robotik ist ein Bereich, in dem dies bereits praktiziert wird. Roboter übernehmen physische Aufgaben wie Montage, Heben und Verpacken. Durch den Einsatz von Industrierobotern auf diese Weise entfällt die Notwendigkeit, dass Menschen routinemäßige, manuelle Aufgaben ausführen, sodass sich die Arbeiter auf komplexere Vorgänge konzentrieren können.

Im vergangenen Jahr stellten Siemens-Forscher ihren zweiarmigen Roboter vor, mit dem Prototypen ohne Programmierung hergestellt werden können. Der Roboter ist in der Lage, verschiedene CAD-Modelle zu entziffern, sodass keine Programmierung seiner Prozesse erforderlich ist. Weiterentwicklungen in diesem Bereich könnten die Zukunft der Produktion vollautomatisieren.

KI-Systeme werden auch in der Lage sein, Fertigungsprozesse zu optimieren, indem sie jede Phase des Produktionszyklus überwachen, wie z. B. Durchlaufzeiten und verwendete Mengen. Bei der additiven Fertigung können Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, um die Füllrate von Maschinenkonstruktionen vorherzusagen und so die Produktionsplanung zu optimieren.

2. Sicherere Arbeitsumgebungen

Ein Bereich der Robotik, der in den letzten Jahren in den Vordergrund gerückt ist, ist der Begriff der „Cobots“ – kollaborative Roboter, die für die sichere Zusammenarbeit mit Menschen entwickelt wurden. Kleine und leichte Cobots bieten einen Einstiegspunkt für Unternehmen, die Robotertechnologien einführen möchten, da sie erheblich kostengünstiger und einfacher zu programmieren sind als herkömmliche Industrieroboter.

Cobots können durch ihre Leistungsfähigkeit zur Schaffung sichererer Arbeitsumgebungen beitragen gefährlichere und physischere Aufgaben, die es den Arbeitern ermöglichen, an komplexeren Aufgaben zu arbeiten und Verletzungen zu vermeiden. Mit der Zeit werden maschinelle Lernalgorithmen in der Lage sein, die Fähigkeiten von Fabrikrobotern zu verbessern, damit sie besser mit Menschen interagieren und Anweisungen von ihnen annehmen können.

Ein Problem bei vielen autonomen Robotersystemen ist der regelbasierte Ansatz, bei dem Roboter für eine Aufgabe programmiert sind und nicht auf Veränderungen oder unerwartete Aktionen reagieren können. Machine Learning überwindet diese Herausforderung, indem es riesige Datenmengen analysiert, um aussagekräftige Muster zu identifizieren. Daraus kann das System kontinuierlich lernen und sich verbessern, ohne für eine einzelne Aufgabe programmiert werden zu müssen. Die Integration von KI-Systemen und Sensoren könnte erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitssicherheit haben:Ein Roboter könnte beispielsweise eine Gefahrensituation erkennen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen, um Verletzungen zu vermeiden.

3. Nachfrageprognose

Eine großartige Möglichkeit, die Produktionseffizienz zu verbessern, besteht darin, den Bedarf genau zu prognostizieren und vorherzusagen. KI-gestützte Systeme können dabei immens nützlich sein, da sie in der Lage sind, viele verschiedene Modelle und mögliche Ergebnisse zu testen. Algorithmen für maschinelles Lernen können Daten verwenden, um aussagekräftige Muster zu entdecken und Echtzeiteinblicke zu liefern. Hersteller können diese Erkenntnisse nutzen, um die Nachfrage vorherzusagen und zu bestimmen, welche Produkte entsprechend priorisiert werden sollen.

4. Produktinnovation

Künstliche Intelligenz schafft neue Möglichkeiten für die Produktion – ein gutes Beispiel ist generatives Design. Generative Design-Software wird von Airbus und New Balance verwendet und ermöglicht es Ingenieuren, Hunderte, wenn nicht Tausende von Designmöglichkeiten zu generieren. Designer und Ingenieure können dann die Ergebnisse auswählen, die ihren Anforderungen am besten entsprechen.

In diesem Fall ist künstliche Intelligenz in der Lage, wichtige Herausforderungen in der Fertigung und im Engineering zu lösen, indem sie neue Designlösungen schafft, die sonst unmöglich oder undenkbar wären. Diese Form der „Co-Creation“ zwischen Mensch und Technik wird es Herstellern ermöglichen, in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten neue, innovative Produkte zu entwickeln und Dienstleistungen anzubieten, die den Kundenbedürfnissen gerecht werden.

5. Vereinfachte Lieferketten

Laut einer aktuellen Studie wenden Unternehmen im Durchschnitt 6.500 Stunden pro Jahr für manuelle Prozesse im Zusammenhang mit Supply Chain Management-Aktivitäten auf. Dazu gehören die Verarbeitung von Papierrechnungen, die Beantwortung von Lieferanten und die Verfolgung von Bestellnummern. Durch die Automatisierung vieler dieser Routineaufgaben konnte der Zeitaufwand erheblich verkürzt werden.

Künstliche Intelligenz kann jedoch noch einen Schritt weiter gehen, indem sie die Planungsprozesse der Lieferkette optimiert. Mithilfe der maschinellen Lerntechnologie können Hersteller potenzielle Nachfragemuster für verschiedene Produkte identifizieren, einschließlich Schlüsselvariablen wie zum Beispiel Marktverhalten, politische oder sozioökonomische Entwicklungen. Dies könnte dazu beitragen, die zukünftige Marktnachfrage vorherzusagen, sich auf die Art und Weise der Rohstoffbeschaffung auswirken und Herstellern helfen, wichtige Finanz- und Einstellungsentscheidungen zu treffen.

Auf diese Weise den gesamten Entscheidungsprozess entlang der Lieferkette optimieren kann auch dazu beitragen, die Lieferung zu beschleunigen und Angebot und Nachfrage auszugleichen.

6. Vorausschauende Wartung

Wichtig für jeden Produktionsbetrieb ist die Verfügbarkeit einer funktionsfähigen Werkzeugausstattung. Die Möglichkeit, Geräteausfälle oder -störungen vorherzusagen und zu verhindern, ist daher für einen reibungslosen und effizienten Produktionsprozess von großem Vorteil. Die Wartung von Produktionsanlagen erfolgt jedoch in der Regel nach einem festen Zeitplan, unabhängig vom aktuellen Betriebszustand, wodurch wertvolle Arbeitszeit verschwendet wird und das Risiko unerwarteter Anlagenausfälle erhöht wird.

Hersteller erkennen daher zunehmend die Bedeutung von Predictive Maintenance-Lösungen – zum Beispiel den Einsatz von Sensoren zur Verfolgung des Zustands und der Leistung von Geräten. Mit der Zeit kann sich die vorausschauende Wartung schließlich zu maschinellen Lernsystemen entwickeln, die in der Lage sind, riesige Datenmengen zu analysieren, um zukünftige Störungen vorherzusagen. Dies würde die Effizienz erheblich steigern und dazu beitragen, die Wartungskosten im Zusammenhang mit teuren Ersatzteilen zu senken.

7. Kundenspezifische Fertigung

Ein Großteil der Zukunft der Fertigung wird in der Massenfertigung liegen. Da Verbraucher zunehmend personalisierte Produkte erwarten, müssen Hersteller Wege finden, diese Nachfrage zu befriedigen, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

Bei traditionellen Massenproduktionsansätzen ist die Anpassung weder kostengünstig noch zeitsparend. Das Aufkommen von Technologien wie der additiven Fertigung stellt dies jedoch auf den Kopf. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und der additiven Fertigung werden Herstellern helfen, die Nachfrage zu befriedigen, indem sie Produkte herstellen, die für ihre Kunden relevant sind. Es wird auch dazu beitragen, Daten entlang der Wertschöpfungskette auszutauschen, um einen reaktionsschnelleren Kundenservice und schnellere Lieferungen zu schaffen.

Produktionseffizienz mit KI steigern

Technologische Entwicklungen wie Cloud Computing, Big Data und maschinelles Lernen haben erhebliche Auswirkungen auf die Art und Weise, wie Produkte hergestellt werden. Künstliche Intelligenz ist der logische nächste Schritt in dieser Entwicklung und wird eine Schlüsselrolle spielen, um eine bessere Produktivität, Effizienz und Transparenz in allen Fertigungsabläufen zu erreichen.

Es wurde viel über die Möglichkeit gesagt, dass KI und Automatisierung menschliche Arbeiter ersetzen, aber dies ist nicht unbedingt der Fall. KI wird die menschliche Intelligenz nicht ersetzen; Vielmehr wird es die Rolle des Menschen unterstützen und verbessern, indem es sich wiederholende, manuelle Aufgaben und die Möglichkeit menschlichen Versagens eliminiert. Arbeiter könnten dann umgeschult werden, um komplexere Aufgaben auszuführen.

Hersteller müssen flexible Fertigungsprozesse betreiben, d. h. sie müssen in der Lage sein, sich schnell an die Nutzung neuer Technologien anzupassen und auf sich ständig ändernde Kundenbedürfnisse und Marktlandschaften reagieren zu können.