Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, ganze Branchen zu verändern – und Produktion ist keine Ausnahme. Dank Fortschritten in der Datenanalyse haben wir jetzt eine starke Grundlage für die Einführung von KI-basierten Technologien, die diese Daten auf bemerkenswerte Weise nutzen können.
Diese Lösungen kombinieren Daten von Sensoren, Maschinen und Menschen, um Herstellern dabei zu helfen, datengetriebener zu werden, um Produktions- und Wartungsprozesse zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und auf die Personalisierungsbedürfnisse des Endkunden einzugehen.
Laut Accenture könnte die Produktionsindustrie bis 2035 durch KI einen Gewinn von 3,78 Billionen Dollar erzielen.
In diesem Artikel erläutern wir:
Einsatz von KI in der Produktion
KI in der Produktion bezieht sich auf die Nutzung von Daten in Kombination mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen zur Automatisierung von Aufgaben und zur Beschleunigung, Verbesserung und Präzisierung der Produktionsabläufe.
Die Hauptvorgänge umfassen das Sammeln und Vorverarbeiten von Produktionsdaten, das Entwickeln und Testen von KI-Modellen und deren Implementierung. Diese Algorithmen werden dann in verschiedene Anwendungen eingebunden, die darauf abzielen, alles von der Produktqualität und den Produktionsprozessen bis hin zur gesamten Betriebseffizienz zu verbessern.
Vorteile von KI in der Produktion
Künstliche Intelligenz bietet Herstellern eine Vielzahl von Vorteilen – von der Verbesserung des Produktionsprozesses bis hin zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.
Darüber hinaus können Hersteller KI-basierte Technologien nutzen, um Nachhaltigkeitsaspekte zu berücksichtigen, die Risiken von Lieferkettenunterbrechungen zu mindern und die Ressourcennutzung angesichts von Engpässen zu optimieren.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf drei wichtige Themen und damit verbundene Anwendungsfälle.
Zu den erwarteten Vorteilen für verschiedene Fertigungsunternehmen gehören:
- Steigerung der betrieblichen Effizienz
- Optimierung der Lieferkette
- Verbesserung der Produkt- und Kundenerlebnisse
Steigerung der betrieblichen Effizienz
Die Fähigkeit, die betriebliche Effizienz zu steigern, ist einer der Hauptvorteile von KI für Hersteller. Durch die Minimierung oder Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ermöglichen KI-Lösungen den Mitarbeitern, sich stattdessen auf hochwertige Tätigkeiten zu konzentrieren. Das bedeutet, dass Mitarbeiter weniger Zeit und Ressourcen für Aufgaben mit geringem Wert aufwenden müssen, was die Geschwindigkeit und Produktivität insgesamt erhöht.
Ebenso können Hersteller durch die Implementierung von maschinellen Lernfunktionen und prädiktiven Analysen Ausfälle vorhersagen und potenzielle Probleme proaktiv angehen. Das Ergebnis ist ein flexiblerer Fertigungsprozess, der Ausfallzeiten minimiert und Abhängigkeiten beseitigt.
Optimierung der Lieferkette
Durch die Erweiterung der Datenanalyse mit maschinellem Lernen können Hersteller Marktentwicklungen und Geschäftsrisiken besser als je zuvor vorhersehen.
Sie sind nicht nur auf interne Daten beschränkt, sondern können auch externe Faktoren analysieren, um hypothetische Ergebnisse auf der Grundlage verschiedener Szenarien zu modellieren.
Diese Präzision gilt für alles, von der Nachfrageprognose bis zum Effizienzverlust. Sie ermöglicht es den Herstellern, jedes Glied der Lieferkette zu optimieren und sie dadurch widerstandsfähiger und kundenorientierter zu machen.
Verbesserung der Produkt- und Kundenerlebnisse
KI ist heute der entscheidende Faktor für die Verbesserung des Kundenerlebnisses in allen Branchen – und die Produktion ist keine Ausnahme.
Durch die Kombination von Produktionsdaten mit Signalen aus dem Markt und deren Durchlaufen von Algorithmen des maschinellen Lernens können Führungskräfte in der Produktion besser verstehen, was ihre Kunden brauchen und wollen. Sie können dann ihre Produkte anpassen und personalisieren, um den Wünschen der Kunden zu entsprechen.
Das Kundenerlebnis geht jedoch weit über das Produkt hinaus, und KI ist der perfekte Partner, um bei jedem Schritt des Weges zu helfen. Dank vorausschauender Wartung und überlegener Qualitätskontrolle unterstützt KI ein reibungsloses Kundenerlebnis mit minimalen Ausfällen oder Unterbrechungen. Und mit kontinuierlichem Kundenfeedback können maschinelle Lernmodelle lernen und das Gesamterlebnis kontinuierlich verfeinern und verbessern.
KI in der Produktion – Anwendungsfälle
Wie wir bereits erwähnt haben, gibt es viele verschiedene Anwendungen von KI in der Produktion. Sie sind vielleicht verwirrt, wo Sie anfangen sollen.
Deshalb haben wir die verschiedenen Anwendungsfälle danach gruppiert, welche Vorteile sie mit sich bringen. Diese Gruppierung wird Ihnen helfen, die beste Option für Ihr Unternehmen zu finden.
1. Fabrik-Automatisierung
Fabrikarbeiter spielen eine wichtige Rolle für den reibungslosen Ablauf in der Fabrik – unabhängig davon, wie fortschrittlich das System ist. Diese Experten verlassen sich auf ihr Wissen und ihre Erfahrung, um die Ausrüstung oder das Material manuell einzustellen und unerwartete Probleme zu beheben.
Ihre Arbeit ist entscheidend – aber auch anfällig für menschliche Fehler. Deshalb wird die Fabrikautomation eingesetzt, um den Fertigungsprozess innerhalb einer Anlage zu optimieren.
Durch die Integration von KI-Funktionen in Fabrikmaschinen und -anlagen können Hersteller von der Automatisierung profitieren, die es ihnen ermöglicht, den gesamten Produktionsprozess zu optimieren.
2. Prozessautomatisierung
Obwohl Prozess- und Fabrikautomatisierung ähnlich klingen, konzentrieren sie sich auf unterschiedliche Aspekte des Fertigungsprozesses. Die Prozessautomatisierung hat einen breiteren Anwendungsbereich, der über die Fabrik hinausgeht und Aktivitäten umfasst, die sich auf das Gesamtergebnis auswirken.
Nehmen wir zum Beispiel einen Fall, in dem Sie Rohmaterial in ein Produkt umwandeln. In diesem Fall könnten Sie die Prozessautomatisierung nutzen, um die Bestellung und Lieferung der besagten Materialien an Ihre Fabrikhalle zu optimieren.
Mithilfe von KI-Algorithmen können Hersteller automatisch Ressourcen zuweisen, Aufgaben planen und Prozesse auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Nachfrage, Verfügbarkeit und Leistungskennzahlen optimieren.
3. Prädiktive Instandhaltung
Vorausschauende Wartung ist ein „älteres“ und bekannteres Konzept in der Fertigung. Es bezieht sich auf den Einsatz von Sensoren zur Überwachung von Anlagen und zur Vorhersage möglicher Ausfälle, bevor sie auftreten. Es ist jedoch noch ausbaufähig – und KI kann dabei einen großen Beitrag leisten.
Laut McKinsey & Company kann eine KI-basierte vorausschauende Wartung die Verfügbarkeit um bis zu 20 % erhöhen und gleichzeitig die Inspektionskosten um 25 % und die jährlichen Wartungsgebühren um bis zu 10 % senken.
Doch obwohl viele Unternehmen riesige Mengen an Daten über ihre Produktion sammeln, gelingt es ihnen nicht, diese in nützliche Informationen umzuwandeln, geschweige denn, Maßnahmen zu ergreifen. An dieser Stelle kommen KI- und ML-Algorithmen ins Spiel.
Diese Technologien analysieren die Daten und erstellen Modelle, die beschreiben, wie die Komponenten eines komplexen Systems zusammenwirken. Sie werden kontinuierlich mit neuen Daten trainiert und können Vorhersagen und Warnungen über Anomalien, anormale Muster oder Geräteausfälle geben.
Diese Verbesserung der Technologie bedeutet, dass Sie Ausfälle mit größerer Sicherheit vorhersagen können und so Produktionsstopps verhindern, die Sie Geld und Kunden kosten würden.
4. Bedarfsprognose
KI versetzt Hersteller in die Lage, riesige Datenmengen wie nie zuvor zu analysieren. KI-Algorithmen kombinieren historische Verkaufsdaten mit externen Faktoren wie Wetterbedingungen, Markttrends und Wirtschaftsindikatoren, um äußerst genaue Nachfrageprognosen zu erstellen.
Die Prognosen können auch auf granularer Ebene erstellt werden, um Unternehmen bei der Optimierung für bestimmte Produkte und Standorte zu unterstützen. Darüber hinaus ermöglichen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen den Herstellern eine schnelle Anpassung und Reaktion auf Nachfrageänderungen.
Darüber hinaus liefern KI-Algorithmen schnell Simulationen zahlreicher Szenarien, die Herstellern helfen, datengestützte Entscheidungen über das Nachfragemanagement zu treffen.
5. Abfallreduzierung
Es überrascht nicht, dass die produzierende Industrie eine der größten Abfallproduzenten ist. Die Gründe dafür reichen von ineffizienter Planung bis hin zu fehlerhaften Produkten, die durch menschliches Versagen verursacht werden.
Mit der maschinellen Bildverarbeitung können Hersteller fehlerhafte Materialien oder Komponenten erkennen, bevor sie in die Produktion gehen, und ihr Qualitätskontrollsystem optimieren.
Aber auch jenseits von Produktqualität und Abfallreduzierung spielt die KI eine wichtige Rolle bei der Schaffung einer nachhaltigeren Fertigungsindustrie. Unternehmen können jetzt KI-gestützte Abfallsortiersysteme einführen, die effizienter sind als jeder Mensch es sein könnte.
Und ihre Effizienz steigt, wenn sie weiter lernen, bis sie in der Lage sind, Hunderte oder sogar Tausende von Abfallarten zu erkennen und zu gruppieren.
6. Vorhersage von Effizienzverlusten
Ressourcenplanung, menschliche Arbeitskraft, Produktionsprozesse – wenn es darum geht, Unternehmensziele zu erreichen, dreht sich alles um Optimierung.
KI-Algorithmen können historische Daten aus einer Reihe von Quellen analysieren, um zu verstehen, wo Effizienzverluste auftreten, und genaue Prognosen über künftige Abweichungen erstellen.
Darüber hinaus können diese Systeme historische Daten mit externen Faktoren kombinieren, um die Grundursache der Abweichung zu ermitteln, z. B. Fehlfunktionen von Anlagen, suboptimale Arbeitsabläufe oder Probleme in der Lieferkette.
Diese Fähigkeit hilft Unternehmen auch, Prozesse zu rationalisieren und Ausfallzeiten langfristig zu reduzieren.
7. Qualitätskontrolle
Hersteller haben heute die Möglichkeit, ihren Qualitätskontrollprozess vollständig zu automatisieren. Dadurch minimieren sie das Risiko, dass fehlerhafte Produkte auf den Markt kommen, und verhindern, dass es überhaupt zu Qualitätseinbußen kommt.
KI-Systeme überwachen und analysieren kontinuierlich Daten aus der Produktionslinie und geben Warnmeldungen aus, wenn sie Qualitätsprobleme erkennen. Außerdem bieten sie Einblicke und Empfehlungen, um eine kontinuierliche Verbesserung der Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
Einer der größten Vorteile von KI-basierten Systemen ist ihre Fähigkeit, mit der Zeit zu lernen. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Ressourcen und die Berücksichtigung bestimmter Abweichungen können KI-Modelle potenzielle Qualitätsprobleme erkennen und Prognosen erstellen.
8. Produktentwicklung
KI hat ein enormes Potenzial für die Produktentwicklung, sowohl für physische als auch für digitale Produkte. Und hier sind ein paar Beispiele, die diese Aussage untermauern:
- KI-basierte Technologien können eingesetzt werden, um den Erfolg von Geschäftsplänen, die Projektdauer, die Ressourcenzuweisung und den Budgetbedarf abzuschätzen.
- Spezialisierte KI-Programme für die Softwareentwicklung können bestehende Softwaredesigns untersuchen und Softwarearchitekten bei der Erstellung eines idealen Szenarios unterstützen.
- KI kann jetzt die Produktsicherheit mit Authentifizierungstechniken wie CAPTCHA oder Gesichtserkennung unterstützen.
Eine andere Seite des enormen Potenzials der KI liegt bei physischen Produkten. Durch die schnelle Durchführung von Tausenden von Simulationen können KI-Lösungen verschiedene Phasen des Herstellungsprozesses verändern, von der Ideenfindung über das Prototyping bis hin zur Produktprüfung. Und für die Zukunft ist ein massives Wachstum in diesem Markt zu erwarten.
9. Produktpersonalisierung
Ähnlich wie im Einzelhandel spielt die KI auch bei der Produktpersonalisierung in der Fertigung eine wichtige Rolle. Die Kunden wollen maßgeschneiderte Produkte, und die Hersteller müssen damit Schritt halten, wenn sie überleben wollen.
KI- und ML-Technologien analysieren riesige Datenmengen aus dem Markt, um Vorlieben vorherzusagen, die das Produktdesign beeinflussen. Diese Technologien sind für das Konzept der Massenanpassung unerlässlich.
Sie helfen den Herstellern, ihre Produktionslinien an die individuellen Kundenbedürfnisse anzupassen und einzigartige Produkte herzustellen, ohne dabei die Effizienz eines gut etablierten Prozesses zu verlieren.
10. Produktsichtbarkeit und Suche
KI trägt wesentlich zur Verbesserung der Sichtbarkeit und Auffindbarkeit von Produkten bei, indem sie hochwertige Produktdaten generiert. Diese Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Kundenfeedback, Online-Rezensionen, Markttrends und Echtzeit-Verkaufsdaten gewonnen. KI-Algorithmen analysieren diese Daten, um strukturierte und genaue Produktinformationen zu erstellen, die eine effiziente Produktsuche ermöglichen.
Durch die Kennzeichnung und Kategorisierung von Produkten auf der Grundlage ihrer Merkmale vereinfacht die KI den Suchprozess und führt zu schnelleren und präziseren Ergebnissen. Dies verkürzt nicht nur die Zeit, die Kunden benötigen, um die richtigen Produkte zu finden, sondern verbessert auch das gesamte Kundenerlebnis, indem es personalisierter und bequemer wird.
Was kommt als Nächstes auf die KI in der Produktion zu?
Die KI-Revolution steht erst am Anfang und ist eine spannende Zeit für die Produktionsindustrie.
Eine Sache, die zu beobachten ist, ist der Fokus auf generative KI und wie sie sich auf verschiedene Branchen auswirken wird. Eine wichtige Frage, die sich hier stellt, ist, ob sie bereits einen großen Einfluss auf die Herstellung hat oder ob tatsächliche Anwendungsfälle erst noch entdeckt werden müssen.
Um das Ausmaß der Auswirkungen zu verstehen, testen Unternehmen bereits genAI-basierte Lösungen in verschiedenen Abteilungen.
So arbeiten wir beispielsweise bereits mit Kunden an der Umsetzung von Lösungen zur Automatisierung von Produktbeschreibungen mit generativer KI. Darunter versteht man die automatisierte Erstellung von detaillierten und eindeutigen Produktbeschreibungen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Darüber hinaus helfen wir unseren Kunden, die Datenqualität und die Produktattribute mit generativer KI zu verbessern. Konkret bedeutet dies die Implementierung von Lösungen, die in der Lage sind, Daten aus relevanten Quellen (einschließlich Websites von Wettbewerbern) zu aggregieren und zu analysieren, um neue Attribute hinzuzufügen oder Attributwerte aus verschiedenen Quellen zu extrahieren.
Es besteht kein Zweifel daran, dass in den kommenden Jahren immer mehr Unternehmen auf KI-gestützte Lösungen setzen werden, um relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben. Künstliche Intelligenz hat ihr Potenzial im Fertigungssektor bereits unter Beweis gestellt, und es ist nur eine Frage der Zeit, bis sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden Hersteller wird.
Wir bei NETCONOMY werden auf jeden Fall die bestehenden KI-basierten Innovationen sowie die sich entwickelnde Rolle der generativen KI in der Fertigung im Auge behalten – und mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um wertvolle Lösungen zu entwickeln.
