KI in der Fertigung
Was ist KI in der Fertigung?
Künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung funktioniert sowohl in Informationstechnologie- (IT) als auch in Betriebstechnologie- (OT) Umgebungen und nutzt KI-gestützte Tools wie maschinelles Lernen und Deep Learning, um industrielle Workflows und die Produktion zu optimieren.
Warum ist KI in der Fertigung wichtig?
KI trägt dazu bei, zahlreiche Aspekte der Fertigung zu verbessern – angefangen beim Tagesgeschäft durch die Rationalisierung von Prozessen über die Beeinflussung der Entwicklung neuer Produkte (NPD), die Beschleunigung der Markteinführungszeit, bis hin zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen.
Welchen Einfluss hat KI auf die Fertigung?
Mit dem rasanten Aufstieg des Internets der Dinge (IoT), Edge- und Cloud-Netzwerken sowie Tools wie maschinellem Lernen (ML) haben Hersteller nicht nur Zugriff auf mehr Daten als je zuvor, sondern können mit den erfassten Daten auch sinnvollere Maßnahmen ergreifen: Gerätewartung, Überwachung der Lieferkette, Optimierung von Produktionsprozessen (einschließlich Qualitätssicherung [QA]), schnellere Produkterstellung und beschleunigte Produktneuentwicklung.
Welche Vorteile bietet KI in der Fertigung?
Mehr Transparenz und Echtzeitanalysen
Durch die zunehmende Verfügbarkeit von Geräten und Sensoren, die bestimmte Bedingungen überwachen können, wird die Transparenz in der gesamten Fertigungsumgebung erhöht, von der Lieferkette bis zur Produktionslinie. Im Gegenzug kann KI diese Daten erfassen und vereinheitlichen, sodass Hersteller ihre Betriebsabläufe an mehreren Standorten problemlos vor Ort oder aus der Ferne überwachen können.
Vorbeugende Wartung
Mithilfe derselben Sensoren, die Herstellern einen besseren Einblick in ihre Fertigungsumgebungen geben, kann die KI anhand historischer Daten Geräte mit schlechter Leistung oder Maschinen identifizieren, die kurz vor dem Ausfall stehen. Durch die frühzeitige Warnung von Administratoren und Managern trägt KI dazu bei, Ausfallzeiten zu minimieren und sogar ganz zu vermeiden, indem proaktive Reparaturen und Aktualisierungen geplant oder empfohlen werden.
Verbesserte Qualität und Überprüfung
Von Menschen durchgeführte QA-Prozesse können aufgrund einer Reihe von Faktoren – von mangelhafter Schulung bis hin zu schlichter Ermüdung – fehleranfällig sein. KI-gestützte Maschinen hingegen übertreffen den Menschen bei anspruchsvollen, monotonen Aufgaben. Dadurch bleibt die allgemeine Produktqualität hoch und die Mitarbeiter können sich stärker auf wichtigere Aufgaben und Denkprozesse konzentrieren. Dies führt zu einer höheren Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit.
Verbessertes, schnelleres Produktdesign
KI und virtualisierte Umgebungen machen physische und zeitintensive Testprozesse überflüssig. In der Vergangenheit erforderten Produkttests umfassende Recherche, separate Einrichtungen und praktische Analysen. KI übernimmt einen Großteil dieses Prozesses ohne den damit verbundenen Mehraufwand, was zu geringeren Kosten und einer kürzeren Markteinführungszeit führt.
Wie kann KI Geschäftsentscheidungen beschleunigen und eine Null-Fehler-Strategie in der Fertigungsindustrie ermöglichen?
KI erhöht die Möglichkeiten zur Automatisierung in der gesamten Fertigung, einschließlich Aspekten des Qualitätssicherungsprozesses, einem wichtigen Punkt bei der Aufdeckung von Fehlern, bevor die Produkte ausgeliefert und an Kunden verkauft werden. Traditionell wird dieser Prozess manuell durchgeführt und ist daher anfällig für menschliche Fehler. Das ist der Hauptgrund für teure Produktrückrufe, verschwendete Ressourcenzuweisung und geringere Gewinnspannen. Traditionelle Qualitätssicherung konzentriert sich auch auf die späteren Fertigungsphasen der Produktion und nicht auf das gesamte Verfahren.
KI bringt für Fertigungsunternehmen bahnbrechende Veränderungen mit sich. Erstens ermöglicht sie Maschinenüberwachung, eine Methode mit Digital Video zur Überwachung bestimmter Umgebungen. Aufgenommene Bilder werden von der KI automatisch analysiert und in Echtzeit mit den zugewiesenen Pass/Fail-Kriterien verglichen. Die Teams werden benachrichtigt, damit sie bei Bedarf Maßnahmen ergreifen können. Im Vergleich zu eher manuellen Methoden ist die Maschinenüberwachung zuverlässiger – sofern sie richtig eingerichtet ist. KI-gestützte Maschinenüberwachung kann zudem potenzielle Fehler vorhersagen, ähnlich wie sie bei der vorbeugenden Wartung von Fertigungsanlagen zum Einsatz kommt, und zwar über den gesamten Fertigungsprozess hinweg.
Insgesamt kann KI in der Fertigung enorme Kosten einsparen und zu einer End-to-End-Lösung werden, die Qualität und Zufriedenheit steigert und in manchen Fällen sogar verbessert. Die im Laufe des Prozesses gewonnenen Erkenntnisse können auch die Entscheidungsfindung im Unternehmen sowie Prozessverbesserungen, Materialbeschaffung, Produktdesign und mehr beeinflussen.
Mit welchen Herausforderungen ist KI in der Fertigung verbunden?
Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Fertigung sind die erforderlichen hohen Investitionen in die Infrastruktur, die von Edge- und Cloud-Netzwerken bis hin zum Mangel an ausreichend hochwertigen Daten für die Entwicklung umsetzbarer Algorithmen reichen. Edge-Netzwerke erfordern viele Geräte, Sensoren, Rechenleistung und Bandbreite, um ohne Latenz zu funktionieren, was für die Echtzeit-Datenanalyse unerlässlich ist. Ohne dass all das über den gesamten Technologie-Stack hinweg zur Verfügung steht, können Unternehmen keine effektiven Vorhersagemodelle oder vergleichbaren hochwertigen Ergebnisse erwarten.
Die Komplexität der IT und die Anforderungen an die Datenqualität von KI-Lösungen sind ein Hauptgrund dafür, dass 87 % der Datenanalysten in der Fertigung Probleme mit der Datenqualität als den Grund angeben, warum ihre Organisationen KI nicht erfolgreich auf zahlreichen Maschinen, Geräten und anderen Komponenten implementieren konnten.
HPE und KI in der Fertigung
Die KI-Lösungen von HPE tragen dazu bei, die Fertigung zu transformieren und zu beschleunigen. Die Zukunft der Fertigung ist vernetzt, automatisiert und digital. Durch die Konvergenz von OT mit IT werden zahlreiche Anwendungsfälle während des gesamten Fertigungszyklus möglich, um Innovationen zu fördern, effizientere Abläufe zu schaffen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern.
Mit HPE GreenLake for Manufacturing lässt sich das Potenzial des industriellen Internet der Dinge (IIoT) maximal ausnutzen. Es bietet Fertigungsunternehmen damit riesige Datenmengen und stellt sich der Herausforderung, diese Daten in Einblicke umzuwandeln, um Ineffizienzen aufzudecken und die Wettbewerbsfähigkeit zu fördern. HPE GreenLake bietet Workload-optimierte Services, die einen schnelleren Zugriff auf Daten und Erkenntnisse ermöglichen und die Automatisierung, Agilität und Wirtschaftlichkeit der Cloud mit der Sicherheit und Leistung der On-Premises-Infrastruktur kombinieren. Die IT kann nun eine modernisierte Lösung bereitstellen, die anpassbar und optimiert ist, um geschäftliche Effizienz von der Werkshalle bis zur obersten Geschäftsführung zu erzielen.
Die HPE GreenLake Plattform ist auch as-a-Service (d. h. als verbrauchsbasiertes Modell) verfügbar und bietet Firmen die Skalierbarkeit und Flexibilität, KI schnell und ohne belastende Kapitalkosten auf Fertigungsabläufe anzuwenden und auf sich ändernde Marktbedingungen, Produktionsspitzen, Neuprodukt- oder Fabrikneustarts und Anlagenerweiterungen zu reagieren.