Übersetzt von Aleksandra Trajkov
Der Hype um die Technologie der Künstlichen Intelligenz (KI) besteht schon seit den 1950er Jahren, als der Begriff erstmals geprägt wurde. Heutzutage vergeht kaum ein Tag, an dem man ihn nicht irgendwo hört oder liest. KI ist jedoch weit davon entfernt, nur ein Schlagwort zu sein, sondernhat reale Anwendungen in fast allen Arten von Unternehmen gefunden. Der Fertigungssektor ist wohl einer der am geeignetesten Sektoren für KI-basierte Anwendungen. Ein Bericht im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) prognostiziert im Jahr 2018, dass der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes in den Jahren 2019 bis 2023 zu einer zusätzlichen Bruttowertschöpfung von etwa 31,8 Milliarden Euro führen wird. Dies entspricht in etwa einem Drittel des erwarteten Gesamtwachstums des Sektors in diesem Zeitraum.
Ein Grund, warum die Fertigung ein solches Potenzial für KI-Anwendungen birgt, sind Daten. Aufgrund der Industrie 4.0 und den damit verbundenen technologischen Innovationen werden ständig riesige Datenmengen aus IoT (Internet der Dinge) -Geräten gewonnen. Im Jahr 2020 wird eine Studie von Deloitte zur KI-Integration im Fertigungssektor durchgeführt. Mit einer Erzeugung von etwa 1.812 Petabyte an Daten jährlich, ist dieser Wirtschaftssektor ein Spitzenreiter. Eine zunehmende Menge an Daten bedeutet auch einen steigenden Bedarf an Datenanalysen. Hierbei stößt der Mensch an seine Grenzen und KI kann behilflich sein.
Durch effiziente und objektive Analyse von Daten können maschinelle Lernmethoden bei der Verbesserung verschiedener Fertigungsprozesse sehr nützlich sein. Wie aus der nachstehenden Grafik hervorgeht, scheint die Wartung der häufigste Anwendungsfall zu sein, gefolgt von Qualität. In diesem Artikel werden innovative Technologien vorgestellt, die die Anwendung von KI in der Instandhaltung und Qualität sowie in Bereichen Arbeitssicherheit, Produkttechnik und Prozessoptimierung erleichtern können.
1. Sicherheit der Arbeitnehmer
Am Arbeitsplatz ist es von größter Bedeutung, die Arbeitnehmer vor Schaden zu bewahren. Angesichts der anhaltenden Gefahr durch Covid-19 war dies noch nie so wahr wie heute. Mit KI-gestützter Videoanalyse von intenseye, einem New Yorker Start-up-Unternehmen, wird die Gewährleistung der Gesundheit und Sicherheit der Arbeitnehmer vereinfacht. Hierfür wird keine externe Hardware benötigt, denn die vorhandenen IP-Kameras werden einfach mit der Software verbunden und die Sicherheitsregeln werden eingegeben. Bei Regelverstößen werden die Betroffenen in Echtzeit benachrichtigt.
Die auf Maschinelles Lernen basierte Software verhindert Unfälle, indem sie ungewohnte Bewegungen, Verletzungen von Gefahrenzonen und die Verwendung persönlicher Schutzausrüstung erkennt. Für diejenigen, die sich um Fragen des Datenschutzes sorgen, verspricht das Unternehmen, dass die Software nicht auf Gesichtserkennung basiert. Stattdessen verwendet der Algorithmus nur visuelle Hinweise und alle eingehenden Benachrichtigungen sind anonym. Als Reaktion auf die Pandemie kann die Software nun auch erkennen, ob Gesichtsmasken getragen werden und der Mindestabstand eingehalten wird.
2. Generatives Design
Ein weiterer Prozess, der durch KI vereinfacht wird, ist das Design. Beim generativen Design erzeugen leistungsfähige KI-Algorithmen autonom Hunderte von optimalen Designs, wenn Parameter wie Größe, Gewicht, Kosten, bevorzugte Materialien und Herstellungsprozess gegeben sind. Das optimale Produktdesign kann so mit einer deutlich höheren Geschwindigkeit erreicht werden. In Kombination mit der additiven Fertigung sind die Möglichkeiten zur Zeitersparnis endlos, wodurch die Produktdifferenzierung viel praktikabler wird. Ein weiterer Vorteil ist, dass auch unerfahrene Ingenieure in der Lage sind, mit Hilfe dieser Technologie qualitativ hochwertige, gebrauchsfertige Produkte herzustellen.
Darüber hinaus profitieren auch erfahrene Ingenieure von dieser KI-basierten Innovation. Die Jacobs Engineering Group nutzte Creo Generatives Design von PTC, um lebenserhaltende Rucksäcke für Astronauten der NASA zu entwerfen. Da die Rucksäcke robust und dennoch leicht sein müssen, ist es eine Herausforderung, ein optimales Design zu finden. Eine innovative Form von 3D-CAD-Software wie Creo Generative Design rationalisiert den Designprozess und führt zu besseren Ergebnissen, vor allem, weil der Algorithmus keine verzerrten Entscheidungen auf der Grundlage der Ästhetik trifft, wie es bei einem Ingenieur der Fall sein könnte.
3. Prozessoptimierung
Die Prozessanalyse ist ein weiterer Bereich, in dem die menschliche Voreingenommenheit zu suboptimalen Lösungen führen kann. Das Aachener Start-up IconPro nutzt seine Expertise in Datenwissenschaft und KI, um innovative Lösungen zur Prozessoptimierung zu liefern. Mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernen analysiert die Software Daten aus Manufacturing Execution Systems (Produktionsleitsystem) oder Enterprise Resource Planning (Geschäftsressourcenplanung)- Systemen.
KI-basiertes Mining von Produktionsprozessdaten kann helfen, Engpässe zu erkennen, Ausschuss zu minimieren, Durchlaufzeiten zu reduzieren und Prozessabläufe zu verbessern. Darüber hinaus können wichtige Trends abgeleitet und Korrelationen zwischen Prozessen und Qualität hergestellt werden. KI-basierte Lösungen sind herkömmlichen regelbasierten Algorithmen überlegen und bieten eine effiziente Analyse der wachsenden Datenmenge in der Produktion.
4. Prädiktive Instandhaltung
Viele Studien, darunter Capgeminis jüngster Bericht über KI in der Fertigung, nennen die Instandhaltung als den geeignetesten Anwendungsfall von KI. Algorithmen des maschinellen Lernen ermöglichen eine neue Art der automatisierten Instandhaltung, nämlich die vorausschauende Instandhaltung. Durch diese Algorithmen kann das Standardverhalten von Maschinen gelernt und abnormales Verhalten automatisch erkannt werden, so dass kritische Probleme bemerkt werden, bevor ein Ausfall auftritt. Das in Großbritannien ansässige Software-Unternehmen Senseye ist Marktführer in der Bereitstellung von Software für die cloudbasierte, prognostizierende Instandhaltung.
Die Software „Senseye PdM“ verbessert sich im Laufe der Zeit, da sie Maschinenverhalten erlernt und genaue Schätzungen der verbleibenden Nutzungsdauer generiert. Des Weiteren gehört eine erhebliche Reduzierung der Maschinenausfallzeiten und der Wartungskosten zu den Vorteilen. Die neue „Attention Index"-Funktion stuft die Anlagen sogar nach ihrer Wichtigkeit ein, so dass Sie nicht mit Meldungen überhäuft werden. Der Erfolg von Senseye ist so groß, dass die Software in „Mindsphere“, dem cloudbasierten IoT-Betriebssystem von Siemens, integriert wurde.
5. Qualitätskontrolle
Manuelle visuelle Inspektionen sind kostspielig und aufgrund der erforderlichen hohen Konzentration sind menschliche Fehler keine Seltenheit. Innovative, KI-basierte Technologien in der Produktion können die optische Qualitätskontrolle revolutionieren. Die in Kalifornien ansässige Softwarefirma Landing AI wurde 2017 von Andrew Ng, einer bekannten Persönlichkeit in der KI-Sphäre, gegründet. Mit ihrer Softwarelösung ist es möglich, zeitaufwändige visuelle Inspektionen zu automatisieren. KI-gestützte Bilderkennung entlastet die Mitarbeiter von sich wiederholenden Defektinspektionsaufgaben, beschleunigt den Inspektionsprozess und verbessert somit die allgemeine Produktqualität.
Es gibt zahlreiche Anwendungen der KI in der Fertigung, da die Nutzung ihrer analytischen Fähigkeiten zu einem enormen Produktivitätsschub führen kann. Es ist sehr wahrscheinlich, dass in den nächsten Jahren immer mehr Unternehmen der Fertigungsindustrie auf das Potenzial der KI setzen werden, so dass Lösungen wie die bereits beschriebenen für den Erhalt eines Wettbewerbsvorteils unerlässlich werden.
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