Wie KI Effizienz & Innovation in moderner Fertigung treibt

Jonathan Whiteside, Principal Technology Consultant bei Dept, beschreibt drei Wege, wie KI Fertigungsoperationen verbessert.

Industry 4.0 ist mehr als Buzzword – neue Realität, beschleunigt durch Covid-19. In den ersten drei Pandemonaten digitalisierte sich die Welt um das Äquivalent von zehn Jahren, als Businesses und Consumers zur Online-Welt adaptierten.

Schlüsselaspekte zukunftsfähiger Businesses – Agilität, Resilienz, Innovation – werden durch Investition in digitale Lösungen unterstützt. Unter Druck, Operations zu straffen, Kosten zu senken, Umsatz zu maximieren, ist Digital Transformation Imperativ.

„Gewinner der Digital Transformation nutzen disruptive Technologie für Business Challenges, treiben Improvement durch praktische Anwendung. Digitalisierung operativer Prozesse ist kritisch für Hersteller, um Krisenanforderungen zu bewältigen, und natürlicher Evolutionsschritt in der Fertigung“, sagt Jonathan Whiteside.

„Glücklicherweise hat Innovation Punkt erreicht, wo Emerging Technologies wie KI und Internet of Things (IoT) breit verfügbar sind, Transformation traditioneller Fertigungsbusinesses beschleunigen. Drei Schlüsselbereiche für KI-Implementierung für mehr Resilienz und bessere Bottom Line: Forecasting, Conditional Maintenance, Communication.“

#1 – Demand Planning & Forecasting

Machine Learning automatisiert Analyse und detektiert Datenmuster in für Menschen unmöglicher Rate. Geht über einfache Keyword-Cluster hinaus, erschließt Infos aus neuen Datenquellen. Bei Forecasting-Modellen: Beeindruckende Ergebnisse. Laut McKinsey kann KI-gestütztes Forecasting Fehler in Supply Chain Networks um 30–50 % reduzieren. Verbesserte Genauigkeit → bis zu 65 % weniger Lost Sales durch Out-of-Stock, Lagerkosten sinken 10–40 %. KI-Impact in Supply Chain: 1,2–2 Bio. $.

Mit diesen Stats kein Wunder, dass ML von Demand Plannern branchenweit angenommen wird. Geschwindigkeit und Genauigkeit von ML-Forecasts liefern multiple Benefits – verbesserte Customer Experience durch bessere Verfügbarkeit ist nur Spitze des Eisbergs. Confidence in Forecast → niedrigere Buffer Stock Levels → weniger Working Capital, wertvoller Platz freigesetzt. Bessere Forecasts → Einsparungen über Wertschöpfungskette: verbesserte Transportplanung, optimierte Arbeitspläne.

Verbesserte Demand Forecast Accuracy zeigt solide Ergebnisse branchenübergreifend – Consumer Packaged Goods Hersteller führen. Französischer Multi Danone Group verbessert Planungs-Koordination über Marketing, Sales, Account Management, Supply Chain mit ML. Durch KI-gestütztes Demand Modeling erreicht es Target Service Levels für Kanal/Store-Level-Inventare. System führte zu: 20 % weniger Forecast Error, 30 % weniger Lost Sales, 30 % weniger Produkt-Obsoleszenz, 50 % weniger Workload für Demand Planner.

ML und KI beeinflussen nicht nur wie Unternehmen fertigen, sondern auch was sie fertigen. Macht zur Identifikation wechselnder Konsumentengeschmäcker durch Datenanalyse/Trendspotting → Packaged-Food-Unternehmen reagieren durch Zutatenwechsel für Limited-Time-Specials, die resonieren. Große Chancen für Identifikation von Produktausweitung bei beschleunigtem Launch-Prozess.

#2 – Entwicklung & Wartung

Manuelle Equipment-Wartung: kostspielig, zeitaufwändig, hohes Risiko Equipment-Malfunction → Produktionsplan-Hit, Produktivitätsverlust. Deshalb: Vorhersage, wann Maschinen wahrscheinlich versagen – beliebteste KI-Nutzung in Fertigung heute.

„Ungeplante Downtime ist verhinderbar mit Predictive Maintenance. Hersteller bauen Asset Viability Protection Plan: wann Upgrade am sinnvollsten, durch Reaktion auf Alerts und Lösung minor Issues as they occur. Supervised und Unsupervised ML-Algorithmen interpretieren Shifts in Real-Time Data. In Sekunden detektiert es unbekannte Prozesse, Produkte, Workflows durch Leveraging verschiedener Datentypen“, so Whiteside.

Sensordaten vom Equipment: Hitze, Vibration, Bewegung. PLC-Daten tracken Machine Inputs/Outputs. Computer Vision Daten von Kameras. Time-Series Data bestimmt Maschinenzustand basierend auf Historie. Relevante externe Daten: Wetteränderungen, Knock-on-Effekte von related Equipment. Diese Findings → excellente kontextuelle Daten für ML-Model-Training, Produktentwicklung, Assembly Line Optimierung.

#3 – Kommunikationsstrategien

KI/ML nicht nur für operative Prozesse. Mustererkennung aus Audio, Image, Video verbessert Kommunikation mit Kunden und Mitarbeitern. Auf Kommunikationskanäle angewendet → massive Zeiteinsparungen.

KI-Chatbot entlastet Call Center, befreit Field Sales für Neukundenakquise, liefert zeitnahe, relevante Antworten auf Kundenanfragen. Digital Twins nutzen → Maintenance Cycles und potenzielle Upgrades/Issues bekannt. Automatisierung der Comms für proaktive Kundeninformation vor Kontaktaufnahme → Customer Service Kudos.

Durch Fortschritte in Online-Netzwerkkonnektivität – jüngst 5G Rollout, stärkendes Bluetooth – einfacher denn je, Geräte für Schlüssel-Business-Funktionen zu verbinden. Zwei Realisierungswege: Datenanalyse und Automatisierung. Vernetzte Daten oft via Cloud Software gesammelt, Pooling an einem zugänglichen Ort. Cloud Applications sammeln Infos: meistgesuchte Website FAQs, Fulfillment/Returns Records, Material Sourcing Data. Trackt: Wann begannen Kunden Issues mit Produkt? Lösbar durch Support oder Recall? Korrespondiert mit bestimmter Supplier Order? Issue und Solution gemeinsam ableitbar.

Vorwärts mit skalierbaren Lösungen

Fertigungsfirmen weltweit beschleunigten Digitalisierung als Response auf Covid-19. In UK: >2 von 5 Herstellern (43 %) sagten [Digitalisierung] für ihre Business Operations über das Jahr. Trotz ~95 % globaler Hersteller/Supply Chain Operatoren, die negativ von Pandemie betroffen: 82 % fühlen sich jetzt prepared für ähnliches Event. Key Takeaway: Fähigkeit zu transformieren und digitale Enabler zu umarmen.

Inspiration von Global Leaders: z. B. Siemens optimiert Power Consumption in Plants während Live-Produktion; maschinenbetriebene Quality Checks; autonomes Anpassen von Windturbinen-Rotoren für höhere Windpark-Erträge. Bosch bringt neue Quality Control Level in Manufacturing Centers. Komponenten per Industrial Radiography auf Integrität und interne Struktur geprüft.

Fertigungsindustrie ist mehr denn je equipped für KI-Strategien, Wert ist offenkundig. Fokus auf Digitalisierung, Nähe zu Endnutzern, Innovation digitales Ökosystem für Kundenbedürfnisse → Vermeidung von Kommoditisierung, bessere Wettbewerbsposition, langfristige Loyalität neuer und bestehender Kunden.

Für weitere Fertigungsthemen – neueste Ausgabe Manufacturing Global ansehen.

Auf LinkedIn und Twitter folgen.