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Künstliche Intelligenz

Intelligente Fertigung mit künstlicher Intelligenz

| Autor/ Redakteur: Stephan Romeder / Melanie Krauß

Die künstliche Intelligenz (KI) wird heute in autonomen LKWs, Chatbots für den Kundendienst und in Drohnenzügen eingesetzt. Und auch in der Fertigungsindustrie lässt sich mit künstlicher Intelligenz die Produktivität steigern.

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(Bild: gemeinfrei (Pixabay, sujins) / CC0)

KI-Lösungen liefern wichtige Informationen, die es Herstellern ermöglichen können, schneller und effizienter Produkte in höherer Qualität zu produzieren. Zudem können sie Manager dabei unterstützen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit Hilfe künstlicher Intelligenz Produktionsschritte von der Fertigung bis zur Auslieferung des Endprodukts zu optimieren. Wir zeigen Ihnen fünf Wege auf, wie Produktivität durch den KI-Einsatz gesteigert werden kann:

Optimierte Lieferkette – Die Schritte entlang der Lieferkette lassen sich durch den Einsatz intelligenter Sensoren optimieren. Sie verfolgen die genaue Position der Komponenten, analysieren und lernen maschinell dazu. McKinsey prognostiziert, dass maschinelles Lernen die Fehlerquote bei der Lieferkettenvorhersage um 50 % senken und die Kosten für Transport und Lagerung sowie die Verwaltung der Lieferkette um 5 % bis 10 % beziehungsweise 25 % bis 40 % senken wird.

BMW hat bereits ein KI-System implementiert, das ein Bauteil vom ersten Fertigungsschritt bis zum Fahrzeugverkauf für 31 Montagewerke in 15 Ländern nachverfolgt. Dieses System stellt sicher, dass alle Teile zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen und möglichst wenig Ressourcen verbraucht werden.

Bessere Bestandskontrolle – KI und maschinelles Lernen können den Bedarf prognostizieren, indem sie Hunderte von Modellen und Möglichkeiten testen und gleichzeitig ihre Kalkulationen für die Einführung neuer Lieferanten, Produkte und Materialien anpassen. Durch genauere Nachfrageprognosen lassen sich Überproduktionen und die Kosten für Überbestände in den Lagerregalen vermeiden. Ein Überschuss an Rohstoffen oder Fertigerzeugnissen bindet Liquidität, die an anderer Stelle nutzbringender einzusetzen ist. Unzureichende Bestände oder Lieferengpässe sind ebenso schädlich. Sie verursachen Produktverzögerungen, die sich negativ auf die Kundenzufriedenheit auswirken und die Unternehmenseigenschaft Zuverlässigkeit in der Wahrnehmung schwächen.

Predictive Maintenance – Es gibt einen großen Anreiz, in Lösungen für Predictive Maintenance zu investieren, da sie einen hohen Return on Investment (ROI) und eine schnelle Deckung der aufgewendeten Anschaffungskosten bieten. Durch den Einsatz von Sensoren zur Überwachung der Betriebsbedingungen werden Techniker im Vorfeld über mögliche Geräteprobleme informiert. Die Wartung der Maschinen erfolgt abhängig vom tatsächlichen Abnutzungsgrad und nicht aufgrund geplanter Wartungseinsätze oder allgemeiner Herstellerempfehlungen. Werden Predictive Maintenance Systeme mit ERP-Systemen vernetzt, können Maschinen sogar ihre eigene Leistung auswerten, selbst Ersatzteile bestellen und bei Bedarf einen Außendiensttechniker beauftragen.

Siemens hat bei älteren Motoren und Getrieben von Windkraftanlagen und anderen Geräten intelligente Boxen mit Sensoren und einer Kommunikationsschnittstelle installiert, um den Zustand einer Maschine zu beurteilen. Unregelmäßigkeiten werden zeitnah erkannt und der Einsatz eines Wartungseinsatzes festgestellt. Die Deutsche Bahn implementierte eine ähnliche Predictive Maintenance Lösung, um den Zustand der Motoren von Hochgeschwindigkeitszügen zu überwachen.

Onlinekurse zu Machine Learning Digitales Weiterbildungsangebot
Das Würzburger Fachmedienunternehmen Vogel Business Media geht gemeinsam mit dem Münchner Start-up „University4Industry“ (U4I) neue Wege der digitalen Weiterbildung. Die Onlinekurse sollen es vor allem kleineren und mittelständischen Industrieunternehmen ermöglichen, „Industrie 4.0“ konkret im eigenen Betrieb anzuwenden.

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