Wie KI die Industrie 4.0 antreibt: Transformation der Fertigung durch intelligente Fabriken

Künstliche Intelligenz hat einen Wandel in den Betriebsabläufen der Industrie bewirkt, getrieben durch eine neue Form der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Diese industrielle Revolution, die zur Industrie 4.0 geführt hat, zeichnet sich durch intelligente Fabriken aus, in denen Menschen und cyber-physische Systeme in der Cloud interagieren.

KI in der Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz ist zur disruptivsten Technologie geworden, die das Management und die Geschäftsmodelle von Organisationen revolutionieren soll. Ihre Hauptanwendungen in der Industrie 4.0 sind:

• OEE-Optimierung durch vorausschauende Reparatur und Wartung.
• Qualität 4.0 durch operative Exzellenz, die die Produktionsqualität kontinuierlich verbessert.
• Generatives Design durch KI- und Automatisierungsalgorithmen, die simultan mehrere Designlösungen für dasselbe Ziel generieren.
• Robotik durch robotische und kollaborative Maschinen, die Bediener unterstützen, um sie von methodischen und/oder extrem präzisen Aufgaben zu befreien.

Doch wer bedient diese Maschinen, die auf Algorithmen basieren? Diese Funktionalität entfaltet ihren Wert nur, wenn das Humankapital geschult ist, mit Verarbeitungs-, Programmierungs- und Datensystemen zu arbeiten. Unternehmen müssen nicht nur in technologisches Kapital, sondern auch in die Schulung der Mitarbeiter investieren, um diese zu qualifizieren.

Auswirkungen von KI auf die Industrie 4.0

Der Übergang von traditioneller Automatisierung, basierend auf unabhängigen Industrierobotern, zu vernetzten „cyber-physischen Systemen“ hat die Arbeitsweise von Produktionsstätten revolutioniert und neue Wettbewerbsstandards auf dem Markt gesetzt. Dies brachte eine Reihe von Vorteilen für Produzenten und Verbraucher:

• Just-in-Time-Fertigung: Angepasste, Echtzeit-Produktionsmodelle haben ein neues Optimierungsniveau erreicht. Diese KI-gesteuerten Fertigungssysteme können Teile adaptiv nach Auftrag produzieren. Sensoren verfolgen Komponenten, indem sie diese nach Nachfragemustern und Algorithmen ordnen, um Lieferzeiten zu verkürzen.
• Einführung neuer Produkte: Produktionslinien werden zu Informationssystemen, die Entscheidungen zu so zentralen Themen wie der Produktlinie unterstützen. Dies erleichtert die Anpassung an die Nachfrage und macht den Wechsel von den in den Fabrikprozess eintretenden Rohstoffen zum das Werk verlassenden Endprodukt einfacher.
• Verändertes Konsumverhalten: Einer der größten mentalen Wandel hat sich zwischen Vermögenswerten und Kunden vollzogen. Verbraucher sind über Informationsnetzwerke mit der Industrie verbunden und erwarten Produkte und Erlebnisse von höherer Qualität und Personalisierungsgrad. Andererseits können Hersteller dank digitaler Designs und intelligenter Produktion maßgeschneiderte Produkte fertigen, ohne an Effizienz zu verlieren.
• Entwicklung des Arbeitsmarktes: Die Lernkurve von KI-Techniken ist langsam, doch KI schreitet unaufhaltsam voran. Dies macht Berufsbilder wie „Data Scientist“ zunehmend gefragt. Das Arbeitsmodell bewegt sich hin zu analytischeren und technologisch qualifizierteren Bewerbern, weshalb es unerlässlich ist, dass Regierungen in Bildung investieren – ein zunehmend entscheidender Faktor zur Milderung von Arbeitslosigkeit.

Bedeutung von KI für die Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz schärft die Business Intelligence, was ein wichtiger Fortschritt für die globale Wirtschaft ist. Laut einer IBM-Studie mit dem Titel „The Global Race for AI“ erforschen bereits 82 % der spanischen Unternehmen den Einsatz von KI. KI ermöglicht es Fabriken, ihre Produktionsmodelle zu skalieren, ohne die Prozessqualität zu gefährden – essenziell angesichts wachsender Marktkonkurrenz.

KI-Techniken wie Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL), wenn sie gut implementiert sind, haben sehr signifikante positive Auswirkungen auf den ROI von Unternehmen. Automatisiertes Lernen verbessert die Produktqualität erheblich, indem es vorausschauende Wartungssysteme in Produktionsprozesse einführt und visuelle Inspektionen durch Roboter oder Cobots ersetzt, die Qualitätskontrollen unendlich präziser und effizienter ausführen.

Zudem erstellt ML ausgeklügelte Algorithmen, die „Smart Manufacturing“ ermöglichen: Während der Produktion gesammelte Daten werden analysiert und Änderungen werden automatisch angepasst. Deep Learning, ein aus dem Machine Learning hervorgegangener Teilbereich, schafft eigene neuronale Netze, die unbeaufsichtigtes Lernen ermöglichen und die Autonomie dieser Methoden noch weiter vorantreiben. Diese KI-Techniken führen zu drei fundamentalen Vorteilen für die Industrie 4.0:

• Produktionsoptimierung
• Lieferkettenintegration
• Unternehmensanpassung an den Markt
• Bessere Produktentwicklung

Die Komplexität des KI-Einsatzes in der Industrie 4.0 erfordert jedoch, dass Hersteller mit Spezialisten zusammenarbeiten, um angemessene und maßgeschneiderte Lösungen zu erzielen. Der Aufbau der notwendigen Technologie verursacht sehr hohe Kosten und erfordert tiefgreifendes Wissen sowohl intern als auch technisch.

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Um Ihre Wettbewerbsfähigkeit in der Industrie zu garantieren, ist es unerlässlich, Ihre Daten zu vernetzen und Ihre industriellen Prozesse zu integrieren. Falls dies in Ihrem Unternehmen noch nicht der Fall ist, wird die IoT-Plattform Nexus Integra, führend in der Industrie 4.0, der technologische Verbündete sein, der Ihre traditionelle Fabrik in eine intelligente Industrie verwandelt, damit Sie den gesamten Wert und das Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen und das maximale Maß an Effizienz und Produktivität erreichen können.