Künstliche Intelligenz in der Industrie
Nadja Jürgens (geb. Parfenov)
Marketingchefin
12. August 2019
Wie wird Künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie eingesetzt? Welche Vorteile bietet diese innovative Technologie für das produzierende Gewerbe? Welche KI-Szenarien sind bereits etabliert und was ist darüber hinaus möglich?
Laut der Studie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) über das Potenzial der Künstlichen Intelligenz im produzierenden Gewerbe in Deutschland, soll Künstliche Intelligenz (KI) in den kommenden 5 Jahren einen Bruttowertschöpfungswert von etwa 31,8 Milliarden Euro erreichen. Das entspricht etwa einem Drittel des gesamten Industriewachstums. Zu den wichtigen Industrie- und Einsatzfeldern gehört neben Marketing und Vertrieb, Service und Kundendienst, vor allem aber auch die Produktion.
Die produzierende Industrie umfasst den Bergbau, Verarbeitung (verarbeitetes Gewerbe), Energie- und Wasserversorgung, Baugewerbe, sowie die Betriebe des produzierenden Handwerks.
In welchen Bereichen der Industrie wird KI eingesetzt?
Besonders häufig wird KI im Bereich der Produktion angewendet, genau genommen in der Qualitätskontrolle, Robotik, Sensorik, Automatisierung und Ressourcenmanagement.
Qualitätskontrolle in der Produktion
Nur eine ständige interne und externe Kontrolle kann zuverlässig und dauerhaft höchste Produktqualität erreichen. Höchste Qualität bedeutet, sich an die wachsenden Qualitätsansprüche der Kunden zu orientieren, die internationalen Normen einzuhalten und sich von dem Wettbewerb abzutrennen. Ohne modernste Technologien ist es kaum noch möglich solch einen Produktions- und Qualitätsanspruch zu halten.
Künstliche Intelligenz schafft Abhilfe. Die speziell dafür entwickelten KI-Algorithmen berechnen die höchste Produktqualität und gleichzeitig die niedrigsten Herstellungskosten – und das dauerhaft. Sie berechnen es stetig neu und beziehen wechselnde Bedingungen und Prognosen mit ein. KI optimiert nicht nur Prozesse, sondern auch sich selbst, ganz ohne Neuprogrammierung, wie es früher der Fall war. Die Überwachung und Kontrolle der Produktionsprozesse können komplett automatisch unter der Berücksichtigung von offiziellen Normen passieren. Produktionsfehler werden von der KI in Echtzeit erfasst und weiterverarbeitet, um diese Art von Fehlern zukünftig zu vermeiden. Zusätzlich können Prüfberichte mit der KI-Textanalyse ausgewertet, für die Qualität entscheidenden Stellen herausgefiltert werden, und in die Qualitätssicherung einfließen.
Robotik in der Produktion
Der Einsatz flexibler und vor allem intelligenter Roboter steigert enorm das Potenzial der Produktion. Intelligente Roboter können intelligent handeln, sie können auf unterschiedliche Bedingungen entsprechend reagieren, sich anpassen, daraus lernen und sich selbst optimieren.
Sensorik in der Produktion
Zu der Kategorie innovativste smarte Sensorik gehört Edge AI. Das sind kleine Sensoren, die beispielsweise in Produktionsmaschinen eingebaut werden können und entsprechende Werte messen. Der große Vorteil von Edge AI Sensoren ist, dass sie die gemessenen Daten sofort in Echtzeit selbst verarbeiten und auswerten, das bedeutet: die KI-Algorithmen laufen auf den Sensoren und die gemessenen Daten müssen nicht erst auf einen Server gesendet werden, wie es bisher der Fall war. Die großen Pluspunkte sind die schnelle Auswertung der Daten, sensible Daten gehen gar nicht erst raus und es besteht kein Bedarf eines stabilen Netzwerkes. Maschinenfehler können so frühzeitig identifiziert und noch vor einen potenziellen Ausfall ausgebessert und gewartet werden. So werden Produktionsausfälle vermieden und anfallende Kosten und Risiken gesenkt.
Eine andere Form der smarten Sensorik könnte Standortbestimmung für Maschinen sein. Die Position einer Maschine, eines Fahrzeugs kann präzise bestimmt werden ohne zusätzliche Vorinstallierung.
Intelligente Automatisierung in der Produktion
Automatisierung bedeutet, dass Aufgaben von der Software ohne explizite menschliche Anweisungen erledigt werden. Intelligente Automatisierung bedeutet, dass die Software menschliche Lernprozesse simuliert, also selbst lernt und das Gelernte anwendet. KI-Algorithmen lernen selbstständig, treffen Entscheidungen und reagieren auf sich ändernde Bedingungen.
Mithilfe der Künstlicher Intelligenz können nicht nur einfache wiederholbare Aufgaben und Routineprozesse vollständig automatisiert werden, sondern auch komplexere Aufgaben übernommen oder zumindest unterstützt werden. Die KI kann große Datenmengen erfassen, analysieren, zusammenführen, die Hintergründe und Zusammenhänge erkennen und Prozesse optimieren. Dies entlastet die Mitarbeiter, ermöglicht bessere Leistung und Ergebnisse, sowie eine höhere Zufriedenheit. Die Mitarbeiter können sich auf die wirklich entscheidenden Aufgaben konzentrieren.
Optimiertes Ressourcenmanagement-Planung
Bei der Planung von Ressourcenmanagement muss viel bedacht und beachtet werden. Es sollen keine Ressourcen verschwendet werden, die Planung sollte möglichst effizient sein, gleichzeitig realistisch und umsetzbar bleiben. Geplant wird vor dem Start eines Projektes, man gibt also eine Prognose ab mit dem Ziel höchste Optimierung und Effizienz von Menschen, Materialien und Budget: Mit weniger mehr zu erreichen. Die Prognose muss neben den Umfang und potenzielle Einschränkungen, auch unvorhergesehene Kosten und Risiken berücksichtigen.
Um solche Vorhersagen machen zu können, muss ein Projektmanager sehr vertraut mit dem Lebenszyklus und den Zielen des Projekts sein. Zusätzlich muss er einen guten Überblick über die im Unternehmen verfügbaren Ressourcen haben. Von einem guten Ressourcenplan hängt viel ab. Sollte er nicht optimal geplant worden sein und mehr Ressourcen benötigt werden (z. B. Manpower) wird das Projekt automatisch teurer.
Vorhersagen auf der Basis von historischen Daten ist eine der wichtigsten Kernkompetenzen der Künstlichen Intelligenz. Sie kann bei der optimalen Planung eines Projektes helfen, aus den bestehenden Daten lernen und bis dato übersehende Parameter mit einberechnen.
Zusammenfassung
Mit der Künstliche Intelligenz wird ein neues Zeitalter hinsichtlich Produktivität und Innovation eingeläutet. Es werden neue Standards in Bezug auf Geschwindigkeit, Flexibilität, Optimierung gesetzt. Unter dem Strich werden die Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, die ihre Prozesse intelligent automatisiert haben und stetig weiter optimieren und den steigenden Erwartungen ihrer Kunden gerecht werden.
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