Wie Machine Learning Effizienz in der industriellen Produktion antreibt

Laut Wikipedia ist Machine Learning die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen, die Computersysteme nutzen, um eine spezifische Aufgabe effektiv ohne explizite Anweisungen auszuführen, basierend auf Mustern und Inferenz. Es gilt als Teilmenge künstlicher Intelligenz.

Machine Learning ist kein Plug-in-Gerät, das eine Produktionslinie sofort aufwertet. Es ist ein datengetriebener Prozess, der Eingaben von zahlreichen Sensoren und Geräten erfordert, um Rohdaten zu sammeln, zu bewerten und in umsetzbare Erkenntnisse über den Linienbetrieb zu transformieren.

Mit diesem Wissen können Hersteller Durchsatz steigern, Kosten senken und Zuverlässigkeit verbessern – und ein traditionelles Produktionssystem in ein „System von Systemen“ verwandeln, das Produkte schneller und günstiger auf den Markt bringt, Wettbewerber in Schach hält und Kunden zufriedenstellt.

Prozessbasiertes Machine Learning

Um Machine Learning wirklich zu nutzen, brauchen wir einen strukturierten Ansatz – was wir „prozessbasiertes“ Lernen nennen. Es beginnt mit Trainingsdaten, die Algorithmen beibringen, was von überwachter Maschinerie zu erwarten ist.

Der Algorithmus nutzt Mustererkennung und Inferenz, um autonome Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen und die Notwendigkeit von Handcode für jede Aufgabe zu eliminieren. Trainingsdaten werden gesammelt, bereinigt und in einer disziplinierten Sequenz evaluiert, die das Rückgrat des Lernprozesses bildet.

Diese Schrittfolge führt neue Technologien ein: Datenerfassungsgeräte, Netzwerkinfrastrukturen zum Speichern und Streamen von Daten und Rechenressourcen zur Verarbeitung und Validierung. Zusammen bilden sie ein komplexes System von Systemen, das moderne Smart Manufacturing untermauert.

Industrielle Anwendungen und Transformationen durch Machine Learning

Die Auswirkungen von Machine Learning erstrecken sich über viele Domänen. Hier sind drei hochrangige Bereiche, in denen die Vorteile am deutlichsten sind.

Predictive Maintenance

Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten, kann ein Gamechanger sein. Es ermöglicht Managern, Ausfallzeiten strategisch zu planen und ungeplante Stopps zu vermeiden, die Gewinnmargen schmälern und Kundenverpflichtungen gefährden. Ungeplante Ausfallzeiten blähen auch Lagerkosten auf, da Lieferketten versuchen, zu kompensieren.

Neuere Studien zeigen, dass die Einführung von Machine-Learning-gestützter Predictive Maintenance unter Herstellern um 38 % steigen wird, getrieben durch den klaren ROI der Eliminierung ungeplanter Arbeitsstopps.

IT/OT-Konvergenz und Netzwerksicherheit

Machine Learning zwingt Hersteller, die langjährigen IT/OT-Silos aufzubrechen. Betriebssensoren und industrielle Steuerungen müssen direkt mit Unternehmens-IT-Netzen kommunizieren, damit Daten in Data Warehouses fließen und in Lernpipelines zurückgespeist werden können.

Zusammenarbeit zwischen Fließbandbedienern, Technikern und IT-Personal wird essenziell, da jede Netzwerkstörung oder Cyberattacke die Produktion stoppen kann. Eine vereinheitlichte, sichere Netzwerkinfrastruktur ist daher Voraussetzung für resiliente Smart Factories.

Digital Twin Entwicklung

Das ultimative Ziel von KI und Machine Learning in der Fertigung ist der Aufbau eines Digitalen Zwillings – einer virtuellen Replik der Produktionshalle. Erstellt durch modellbasiertes Systems Engineering und angereichert mit Machine-Learning-Erkenntnissen, ermöglicht ein Digitaler Zwilling „Was-wäre-wenn“-Simulationen, informiert das Design zuverlässigerer Bauteile und optimiert Maschineninteraktionen für Spitzenleistung.

Mit einem Digitalen Zwilling können Hersteller Szenarien erkunden, die physisch nicht testbar sind, Innovation beschleunigen und Time-to-Market verkürzen.

Über den Autor

Joseph Zulick ist Autor und Manager bei MRO Electric and Supply.