KI in der Produktion

Definition

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen bzw. Computern, menschenähnliche Intelligenzleistungen zu erbringen. Dazu zählen das Lernen aus Erfahrungen, das Treffen von Entscheidungen, das Erkennen von Zusammenhängen und das selbstständige Lösen komplexer Aufgaben.

Während traditionelle Computerprogramme auf expliziten Regeln und vordefinierten Anweisungen basieren, arbeiten KI-Anwendungen auf Basis von Algorithmen, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern.

Kombiniert mit den Verarbeitungskapazitäten moderner Computer, sind KI-Anwendungen in der Lage, innerhalb kürzester Zeit Aufgaben zu lösen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern und manuell nicht oder nur mit hohem Zeitaufwand zu bewältigen sind. Beispiele sind der Umgang mit menschlicher Sprache, die Erkennung von Mustern in riesigen Datenmengen und die Prognose von zukünftigen Entwicklungen.

Anwendungsfälle

Anwendungsfälle für KI in der Produktion

KI-Lösungen bieten großes Potenzial für die Produktion. Dies ist unter anderem dadurch bedingt, dass in komplexen Produktionsumgebungen große Mengen an Daten produziert werden – z.B.  durch Maschinen und Sensoren, die ununterbrochen Daten zu Prozessen, Produkten oder Umgebungsparametern generieren. KI-Anwendungen bieten neue Möglichkeiten, um diese Daten gewinnbringend zu nutzen und schlussendlich sowohl Kosteneinsparungen als auch Wettbewerbsvorteile wie eine schnellere und flexiblere Produktion oder eine höhere Produktqualität zu realisieren.

Fortschritte in der Datenverarbeitung und -speicherung, insbesondere durch Cloud-Technologien, unterstützen diese Entwicklung.

Im Folgenden stellen wir vier der wichtigsten Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz in der Produktion vor:

• Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
• Qualitätsprüfung und Fehlererkennung
• Unterstützung der Produktionsplanung und Entscheidungsfindung
• Erweiterte Produktionsüberwachung

Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)

Bei der Vorauschauenden Wartung werden Daten von Sensoren und aus anderen Quellen analysiert, um Wartungsbedarf zu erkennen und den idealen Wartungszeitpunkt vorauszusagen.

So soll einerseits sichergestellt werden, dass Wartungsarbeiten rechtzeitig durchgeführt werden, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer von Anlagen zu erhöhen. Andererseits können aber auch Kosten für nicht notwendige Wartungen vermieden werden. Und nicht zuletzt lassen sich Wartungen besser mit der Personalplanung koordinieren.

KI-Analysemodelle sind in der Lage, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, die auf Verschleiß oder Fehlfunktionen hinweisen. Dabei können zahlreiche Variablen miteinbezogen werden.

Predictive Maintenance-Modelle, die auf künstlicher Intelligenz basieren, lernen aus historischen Daten zur Anlagennutzung und können im Zeitverlauf immer weiter verbessert werden, um noch genauere Vorhersagen über Performance, Abnutzung und Ausfälle zu treffen.

Um ein KI-Modell für die Vorausschauende Wartung zu entwickeln, müssen zunächst die benötigten (historischen) Daten erfasst und vorverarbeitet werden. Diese können z.B. von Sensoren stammen, die Daten wie Temperatur-, Vibrations- oder Druckwerte sammeln. Im nächsten Schritt wählen Unternehmen geeignete Algorithmen aus. Anschließend wird das Modell mithilfe der gesammelten Daten trainiert. Anhand von Validierungsmethoden wird sichergestellt, dass das resultierende Modell in der Lage ist, genaue Vorhersagen zu treffen.

Qualitätsprüfung und Fehlererkennung

Auch bei der Sicherstellung und Optimierung der Produktqualität ermöglichen KI-Lösungen an vielen Stellen signifikante Verbesserungen.

Ein zentraler Anwendungsfall ist die Automatisierung visueller Inspektionen. Dazu werden Kameras und Bildverarbeitungsalgorithmen eingesetzt, die nicht nur Produktfehler erkennen, sondern in vielen Fällen auch genauer arbeiten als menschliche Prüfende. Auch die an dieser Stelle eingesetzten Algorithmen werden mithilfe geeigneter Daten trainiert.

Konkrete Einsatzszenarien für KI-basierte Bilderkennungssysteme sind die Prüfung von Leiterplatten auf Kurzschlüsse oder fehlende Komponenten, die Verpackungskontrolle bei Arzneimitteln oder die Sortierung von Lebensmittelprodukten.

Ein weiterer Vorteil von KI-Lösungen in der Qualitätssicherung ist die Fähigkeit, zahlreiche Datenpunkte miteinander in Verbindung zu setzen, um die Qualität von Produkten zu beurteilen oder vorherzusagen. So können Sensordaten ausgewertet werden, aber auch prozess- und nutzungsbezogene Daten aus Quellen wie Maschinensteuerungen oder Softwaresystemen, die bspw. auf Qualitätsdefizite hinweisen könnten.

Unterstützung der Produktionsplanung und Entscheidungsfindung

Gerade in komplexen Produktionsumgebungen müssen zahlreiche Faktoren in die Produktionsplanung miteinbezogen werden.

KI-Lösungen können Planungsvorgänge erheblich unterstützen, indem sie große Datenmengen durchsuchen, analysieren und Informationen zur Auftragslage, Maschinenbelegung oder zu vorhandenen Ressourcen liefern.

Gerade im Bereich der Datenaufbereitung bietet die Künstliche Intelligenz das Potenzial für erhebliche Effizienzsteigerungen. Statt komplexe Datenstrukturen manuell zu durchsuchen und Berichte zu erstellen, können KI-Anwendungen benötigte Zusammenhänge durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen oft verzögerungsfrei bereitstellen.

Retrieval Augmented Generation (RAG) verknüpft bestehende Sprachmodelle mit ausgewählten Datenquellen, darunter z.B. Web-APIs und eigene Datenbanken. Auf diese Weise profitieren Unternehmen von existierenden Modellen, die auf Basis riesiger Datenmengen trainiert wurden, sorgen aber gleichzeitig dafür, dass KI-Anwendungen aktuelle und kontextbezogene Informationen bereitstellen. Ein Anwendungsbeispiel ist der manubes-Chat-Assistent, der in natürlicher Sprache Fragen zu gespeicherten Produktionsdaten beantwortet.

Auch eigenständige Prognosen oder Empfehlungen durch KI-Tools (z.B. Prognosen über zukünftige Nachfragen und Ressourcenbedarfe auf Basis historischer Daten) können in die betriebliche Entscheidungsfindung einfließen.

Mithilfe spezialisierter Softwarelösungen lassen sich viele Planungsvorgänge bei Bedarf vollständig automatisieren.

Erweiterte Produktionsüberwachung

Die ständige Überwachung von Produktionsabläufen ist bereits ein zentrales Aufgabengebiet in der Produktionssteuerung. Steuerungsteams nutzen Echtzeit-Dashboards mit Produktionskennzahlen– und Prozessdatenvisualisierungen, um Störungen und andere Probleme so schnell wie möglich zu erkennen.

Künstliche Intelligenz unterstützt die Produktionsüberwachung durch die Möglichkeit, riesige Datenmengen auszuwerten und relevante Muster zu identifizieren. Während in der traditionellen Produktionsüberwachung ausgewählte Bereiche und Parameter überwacht werden, kann die KI auch mit unstrukturierten Daten umgehen.

Echtzeit-Daten aus Sensoren, Maschinensteuerungen und Softwaresystemen können miteinander kombiniert werden, um komplexe Zusammenhänge aufzudecken. Diese können nicht nur auf mögliche Probleme in der Produktion hinweisen, sondern auch als Basis für langfristige Produktionsoptimierungen dienen.

Beispiel für KI-Integration in der Produktion

Intelligenter Produktionshelfer – KI-basierter Chat-Assistent für die Produktion

Der intelligente Chat-Assistent der manubes-Plattform ist ein Beispiel für die Integration von KI-Tools in bestehende Softwarelösungen für die Produktion.

Mit manubes können Produktionsdaten aus verschiedenen Quellen auf einer zentralen Plattform zusammengeführt, in Form von Datenmodellen strukturiert und in Echtzeit visualisiert werden. Mithilfe von Workflows lassen sich zahlreiche Vorgänge automatisieren und effektive Steuerungsmöglichkeiten für Produktionsprozesse realisieren.

Mit dem KI-Assistenten erhalten manubes-Nutzer die Möglichkeit, noch viel schneller und gezielter auf Produktionsdaten zuzugreifen. Der manubes-Chat-Assistent ist in der Lage, die vorhandenen Datenmodelle zu analysieren und innerhalb von Sekunden detaillierte Fragen zu Aufträgen, Störungen, Ressourcen und vielen anderen Aspekten der Produktion zu beantworten

Damit realisieren Unternehmen nicht nur signifikante Zeitersparnisse in der Datenaufbereitung und Berichterstellung, sondern stellen auch sicher, dass Entscheidungen nicht durch fehlende Informationen verzögert werden.

Als zentrale Plattform für das unternehmensweite Produktionsdatenmanagement bietet manubes eine skalierbare und sichere Infrastruktur für die Nutzung von KI-Tools. Der Chat-Assistent fügt sich nahtlos in die Plattform ein und eröffnet neue Möglichkeiten in Bereichen wie der Produktionsplanung und Produktionsüberwachung.

Möchten Sie den manubes-Chat-Assistenten selbst testen? Erstellen Sie hier einen kostenlosen manubes-Testzugang und erhalten Sie Zugriff auf alle Features in Ihrer persönlichen Cloud-Umgebung.