Erkundung innovativer AI-Anwendungsfälle in der Fertigung

Die Arbeit eines Unternehmens in der verarbeitenden Industrie ist eine ständige Überwindung von Hindernissen wie geringe Produktivität der Prozesse, Mängel in der Produktion und kostspielige Wartung von Maschinen und Anlagen. Die Ursachen dieser Probleme liegen im Einsatz ineffizienter manueller Arbeit, im Faktor Mensch und im Fehlen von Informationen in Echtzeit, was zu Mehrausgaben, Qualitätsverlusten und der Unfähigkeit, Chancen zu nutzen, führt. Insbesondere die Probleme bei der Identifizierung von Mängeln bleiben oft ungelöst, da die Verfahren für die Fehlersuche zu kompliziert und zu einfach sind. Gleichzeitig eröffnet die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) neue Perspektiven für die Bewältigung dieser Herausforderungen.

KI optimiert die Wartung von Anlagen und vermeidet Fehler. Lernmöglichkeiten bei der Verarbeitung und Analyse großer Informationsmengen ermöglichen es, Produktionszyklen so einzurichten, dass sie mit weniger manueller Arbeit mehr Effizienz und Genauigkeit aufweisen. Darüber hinaus gibt die KI Werkzeuge an die Hand, die dabei helfen, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen und den Bestand wirtschaftlicher zu verwalten. Lesen Sie weiter unten mehr über die Rolle der KI bei der Verwaltung eines Industrieunternehmens.

Das Potenzial von AI in der Fertigung: Schlüsseltechnologien und -techniken

Der weltweite Markt für KI in der Fertigung erreichte im Jahr 2022 3,8 Milliarden Dollar und wird bis 2032 voraussichtlich 68,36 Milliarden Dollar erreichen, mit einer Wachstumsrate von 33,5 % im Prognosezeitraum von 2023 bis 2032. Die wichtigsten Herausforderungen, die mit Hilfe von KI in der Fertigung gelöst werden können, sind die Notwendigkeit, Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Die Automatisierung von Routinevorgängen durch Minimierung des Personaleinsatzes ermöglicht es, den Schwerpunkt auf die Lösung strategischer Fragen zu verlagern und so die Produktivität zu verbessern. Hierfür werden die folgenden Technologien der Künstlichen Intelligenz eingesetzt:

1. Maschinelles Lernen. Die Analyse großer Datenmengen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, hilft dabei, den genauen Zeitpunkt zu bestimmen, wann zum Beispiel eine Wartung aufgrund eines wahrscheinlichen Ausfalls erforderlich ist. Proaktiver Service ist immer billiger als Notreparaturen und verringert außerdem die Ausfallzeiten.
2. Computer Vision, die mit KI-Algorithmen arbeitet, die Informationen von Kameras und Sensoren verarbeiten. Diese Technologie eignet sich für die Fehlersuche, die Verfolgung von Produktionslinien und die Automatisierung der Qualitätskontrolle.
3. Natürliche Sprachverarbeitung, die maschinelle Algorithmen zum Verstehen menschlicher Sprache einsetzt. In Fertigungsunternehmen wird NLP zur Analyse von Textinformationen aus Kundenrezensionen, technischer Literatur usw. eingesetzt. Die Technologie ermöglicht es Ihnen, die Trends und Stimmungen des Publikums zu verfolgen und so Ihr Produkt zu verbessern.
4. Robotik - kollaborative Roboter und Roboter, die für Routine- oder gefährliche Aufgaben eingesetzt werden können.
5. Datenanalyse - Analyse einer großen Menge von Informationen, die zur Verbesserung von Produktionsprozessen und zur Steigerung der Effizienz in bestimmten Arbeitsbereichen beitragen.

AI-Anwendungsfälle in der Fertigung

Die Anwendung von KI in der Fertigungsindustrie bietet die Möglichkeit, die Qualität zu verbessern und die Effizienz der Prozesse zu steigern. Hier sind die wichtigsten Anwendungsfälle für KI in der Fertigung:

1. Qualitätskontrollsystem und Fehlererkennung. Der Einsatz von Computer-Vision-Technologie ermöglicht es, visuelle Kontrollen zu automatisieren, die aus der Analyse von Bildern oder Videos von Produkten aus den Fertigungsstraßen bestehen. Der Vergleich der Daten mit den festgelegten Qualitätsparametern identifiziert und weist auf Mängel hin. Dadurch erhöht sich das Gesamtniveau der Produktqualität, und die Loyalität der Verbraucher/Kunden gegenüber Ihnen und dem Produkt wird noch stärker.
2. Optimierung der Lieferkette durch die Analyse verschiedener Datenquellen, z. B. Nachfrageprognose, Produktionskapazität und Lagerbestände. Die richtige Entscheidung, die Produktion zu erhöhen oder zu reduzieren, zielt darauf ab, Verschwendung zu minimieren und das Problem des Mangels bzw. des Überschusses an Waren zeitnah zu lösen.
3. Prozessoptimierung durch Datenanalyse mit ML. Algorithmen, die Zykluszeiten, Energieverbrauch und Materialverbrauch erlernen, und anschließende Optimierungsvorschläge führen zu einer verbesserten Produktivität und betrieblichen Effizienz.
4. Nachfrageprognose. Durch die Untersuchung historischer Daten und der Marktnachfrage bieten KI-Algorithmen Prognosen, die mit der Produktionsleistung korreliert werden können und auf deren Grundlage der Betrieb des Unternehmens angepasst werden kann.
5. Energieverbrauch. KI überwacht den Energieverbrauch von Produktionsanlagen in Echtzeit und bildet das Energieverlustmodell ab. Auf der Grundlage der gewonnenen Daten werden Strategien zur Einsparung von Ressourcen und zur Einhaltung von Umweltauflagen entwickelt, wodurch nicht nur der Energieverbrauch gesenkt, sondern auch ein nachhaltiges, umweltfreundliches Unternehmen aufgebaut wird.

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Vorteile von AI in der Fertigung

Der Einsatz von KI in der Fertigungsindustrie bietet zahlreiche Vorteile:

• Effizienz- und Produktivitätssteigerung durch Prozessautomatisierung, Datenanalyse und Optimierung des Produktionszyklus. Infolgedessen wird die Anzahl der Fehler reduziert und die Ressourcen werden effizienter zugewiesen und genutzt;
• Verbesserte Qualitätskontrolle durch Echtzeitinspektionen und Automatisierung von Fehlererkennungsprozessen;
• Kostensenkung. Die KI-Analyse identifiziert ineffiziente Bereiche und findet Lösungen zur Leistungsverbesserung;
• Genaue Prognosen auf der Grundlage von Daten, die durch die Verarbeitung historischer Abrechnungen und Markttrends gewonnen werden, sowie durch den Vergleich von Informationen mit Produktionsdaten;
• Erhöhte Sicherheit durch die Einbeziehung der Aktivitäten von Robotern, die komplexe und gefährliche Handlungen ausführen, in den Produktionszyklus;
• Die Datenanalyse in Echtzeit liefert wertvolle Informationen, die Ihnen helfen, die richtigen Entscheidungen zur Kostenoptimierung zu treffen;
• Innovation. KI fördert wie keine andere Technologie die aktive Forschung und Entwicklung innovativer Funktionen und Produkte, die den Bedürfnissen der Verbraucher entsprechen;
• Verbessertes Lieferkettenmanagement durch die Analyse von Daten und den Vergleich der Ergebnisse mit Angaben zu Produktionsmengen, Lagerverfügbarkeit usw.;
• Stabilität und Energieeffizienz sind die Aufgaben, die von KI-Algorithmen gelöst werden.

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Wie die KI die Fertigungsindustrie verändert: Beispiele aus der Praxis

Die Anwendung von KI automatisiert Prozesse, optimiert die Produktion und integriert innovative Lösungen, wie am Beispiel solcher Unternehmen zu sehen ist:

• General Electric ist ein Unternehmen, das KI-gesteuerte visuelle Inspektionstechnologien in Fertigungsprozesse integriert hat. Zusammen mit ML-Methoden hat dies die Qualitätskontrolle und Fehlererkennung verbessert. Insbesondere werden Triebwerkskomponenten von KI-Kameras analysiert, wodurch Fehler reduziert werden;
• Siemens setzt auf KI für die vorausschauende Wartung. Die Einführung von KI-Algorithmen in die Sensoren von Industrieanlagen ermöglicht es, Ausfälle in Echtzeit zu überwachen und zu erkennen. Auf diese Weise lässt sich vorhersagen, wann Reparaturen erforderlich sind, und es können Wartungsarbeiten geplant werden;
• Tesla hat die KI-Robotik zur Automatisierung von Montagevorgängen eingesetzt. Zu diesem Zweck werden Roboterarme eingesetzt, die mit Computer Vision Technologie und ML ausgestattet sind. Diese Implementierung hat die Effizienz verbessert und die Anzahl der Fehler reduziert;
• BMW setzt KI ein, um seine Lieferkette zu optimieren. KI-Algorithmen und Datenanalysen ermöglichen eine genaue Bedarfsprognose, Bestandsverwaltung und Logistikplanung, was wiederum die Grundlage für den Bestandsausgleich und die Optimierung der Logistikrouten bildet;
• Fanuc, ein Anbieter von Fabrikautomatisierungslösungen, hat RPA in der Fertigung eingeführt. Software-Bots werden eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe und Qualitätskontrolle zu erledigen.

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Künftige Trends und Chancen

Wie sind die Aussichten für den Einsatz von KI in der Zukunft?

1. KI in intelligenten Fabriken in der Industrie 4.0. Es wird davon ausgegangen, dass KI genutzt wird, um vernetzte Systeme für den Datenaustausch in Echtzeit aufzubauen. Auch die autonome Regelung von Produktionsparametern und die Optimierung des Energieverbrauchs werden Realität werden.
2. Kollaborative Roboter und gemeinsame Arbeit von Mensch und Roboter. Einer der Trends in der Fertigungsindustrie sind Cobots, die die Vorteile von KI und Robotik vereinen. Diese Roboter führen ihre Aufgaben nicht isoliert aus, sondern arbeiten mit dem Menschen zusammen und zeigen dabei Flexibilität und Effizienz, die Fähigkeit, genaue Entscheidungen zu treffen, sich an neue Arbeitsbedingungen anzupassen und vom Menschen zu lernen. Möglich wird dies durch den Einsatz von Computer-Vision-Technologien, natürlicher Sprachverarbeitung und Gestenerkennung.
3. KI-basierte Entscheidungshilfesysteme für Manager. Diese Systeme bieten Führungskräften wertvolle Echtzeiteinblicke, vorausschauende Erkenntnisse und plausible Szenarien, um die richtigen Entscheidungen zu treffen und Strategien umzusetzen. Genaue Prognosen werden durch die Analyse historischer Aufzeichnungen, Markttrends und Kundenpräferenzen erreicht. Die Vorteile liegen in der Möglichkeit, den Ressourcenverbrauch zu rationalisieren und Reserven, Risiken und deren Bewertung sowie Strategien zu deren Reduzierung auszugleichen.

Das Unternehmen Software Development Hub ist bereit, Lösungen für Unternehmen auf der Grundlage von KI zu entwickeln. Durch die Wahl der Entwicklungsmethodik und der Technologien zur Umsetzung der Vision werden wir Lösungen schaffen, die den Produktionsprozess optimieren und die Kundenbedürfnisse im Einklang mit der zunehmenden Digitalisierung erfüllen.

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