AI in der Fertigung

Dank der "Push-Schnittstelle" und der Datenaufbereitung können Sie Ihre KI-Tools in der Fabrik einsetzen.

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  • Die wachsende Rolle der KI in der Industrie: Die Hersteller, die digitale Technologien anfangs nur zögerlich annahmen, erkennen nun das Potenzial der KI zur Kostensenkung, Effizienzsteigerung und Produktverbesserung. 

  • KI als Priorität auf Vorstandsebene: Das Aufkommen von Tools wie ChatGPT hat KI zu einer Priorität für Führungskräfte in der Fertigung gemacht. Beratungsunternehmen wie EY berichten von einem Anstieg der Anfragen von Kunden aus der Fertigungsindustrie zur Implementierung von KI. 

  • KI-Strategie in Verbindung mit Unternehmenszielen: Experten empfehlen, KI-Implementierungsstrategien mit den allgemeinen digitalen und geschäftlichen Strategien eines Unternehmens abzustimmen und sicherzustellen, dass jeder Anwendungsfall eine klare geschäftliche Rechtfertigung hat. 

  • Seien Sie bereit für KI.
    Eine Push-Schnittstelle von ANT Solutionsist entscheidend für die Bereitstellung von Echtzeitdaten für KI-Dienste. Um das Potenzial von KI in der Industrie zu maximieren, ist es wichtig, sich auf eine effiziente Datenerfassung, -aufbereitung und -speicherung in industriellen Systemen zu konzentrieren. 

Künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) - Definitionen und Unterschiede

KI (Künstliche Intelligenz) ist ein weit gefasster Begriff, der Systeme beschreibt, die Aufgaben ohne ausdrückliche Programmieranweisungen ausführen können. Das bedeutet, dass KI nicht Schritt für Schritt programmiert wird, sondern dass ein Rahmen geschaffen wird, der es ihr ermöglicht, auf der Grundlage von Eingabedaten und Rückmeldungen selbständig zu lernen. Das Ziel der KI ist es, Modelle zu schaffen, die Probleme lösen und Entscheidungen treffen können, ähnlich wie Menschen. 

Generative KI (GenAI) ist ein spezieller Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung neuer Inhalte wie Text, Bilder, Audio usw. auf der Grundlage der Daten konzentriert, auf die er trainiert wurde. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die sich auf die Analyse oder Vorhersage von Daten konzentriert, erzeugt die generative KI aktiv originelle Ergebnisse, die die menschliche Kreativität imitieren können. Beispiele für generative KI sind Sprachmodelle wie GPT, Bildgeneratoren wie DALL-E und Musikkompositionstools. Das Hauptziel von GenAI ist es, Inhalte zu generieren, die nicht nur kohärent und kontextrelevant, sondern auch innovativ und kreativ sind. GenAI basiert auf der algorithmischen Technik des Large Language Model (LLM).

ML (Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf Algorithmen konzentriert, die aus Eingangsdaten und Rückmeldungen lernen, um ihre Leistung zu verbessern. Bei ML erhalten diese Algorithmen Eingabedaten und Rückmeldungen und passen dann ihre Parameter (Gewichte und Verzerrungen) an, um die Ausführung einer bestimmten Aufgabe zu verbessern. 

Der Unterschied zwischen KI und ML: 

Umfang

KI ist ein breiteres Konzept, das verschiedene Techniken umfasst, darunter ML und GenAI. GenAI ist eine spezialisierte KI, die sich auf die Generierung neuer Inhalte konzentriert.

Arbeitsweise

KI kann auf verschiedenen Prinzipien beruhen, während ML sich auf Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen. GenAI nutzt fortgeschrittene ML-Techniken wie Deep Learning, um auf der Grundlage erlernter Datenmuster neue Inhalte zu erstellen.

Ziel

KI und GenAI zielen darauf ab, Systeme zu schaffen, die die menschliche Intelligenz und Kreativität nachahmen, während sich ML auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die auf der Grundlage von Daten lernen und ihre Leistung verbessern.

AI in der Fertigung - Überblick über die Branche 

Generative KI verändert die Fertigungsindustrie und bietet innovative Lösungen für seit langem bestehende Herausforderungen. Mit einem prognostizierten zusätzlichen Umsatz von $10,5 Mrd. bis 2033 werden die Auswirkungen sowohl erheblich als auch weitreichend sein.

Zu den wichtigsten Anwendungen gehören die schnelle Identifizierung von Produktionsproblemen, die schnellere Erstellung von Arbeitsanweisungen und verbesserte Codierungsmöglichkeiten für Mitarbeiter. Laut McKinsey erstreckt sich das Potenzial von GenAI auf die Optimierung der Planung, die Verbesserung der Effizienz durch vorausschauende Ursachenanalyse und die Rationalisierung der Lieferung durch KI-gestützte Kundenkommunikation. In Kombination mit Technologien wie digitalen Zwillingen kann GenAI die Lagerplanung und Produktionsszenarien beschleunigen.

Der Fertigungssektor befindet sich zwar noch in der Anfangsphase, doch werden KI-gestützte Tools immer häufiger eingesetzt, insbesondere im Back-End-Bereich, da sie ihren Wert für die Steigerung der Effizienz und die Unterstützung der digitalen Transformation unter Beweis stellen.

Skalierung des traditionellen maschinellen Lernens

Herkömmliche ML-Modelle wie maschinelles Sehen und graphenbasierte natürliche Sprachverarbeitung werden immer häufiger eingesetzt. Da der ROI von KI-Tools steigt, Technologien ausgereift sind und Strategien zur digitalen Transformation sich beschleunigen, werden diese Modelle zunehmend in Back-End- und betrieblichen Anwendungsfällen eingesetzt.

KI und ML in der Fabrik: Steigerung der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) bieten zahlreiche Möglichkeiten zur Steigerung der Produktion in einer Fabrik. Hier sind einige Beispiele:

Optimierung der Montagelinie

  • ML-Algorithmen können historische Daten und Echtzeit-Sensordaten analysieren, um den Arbeitsablauf am Fließband zu optimieren.
  • KI kann Fehler erkennen und korrigieren sowie potenzielle Ausfälle vorhersagen.
  • Intelligente Automatisierung ermöglicht die Anpassung der Produktionsparameter an Nachfrageschwankungen, die Reduzierung von Ausschuss und die Optimierung der Ressourcennutzung.

    Beispiel:     Volkswagen nutzt KI-basierte Lösungen zur Optimierung von Montagelinien, um die Effizienz und Qualität der Produktion zu steigern.

Nachfrageprognose

  • KI analysiert historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren, um Nachfrageschwankungen genau vorherzusagen.
  • So können die Hersteller ihre Produktion anpassen und das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen minimieren.

    Beispiel: Ein Bekleidungshersteller kann mithilfe von KI Trends in sozialen Medien, Wettervorhersagen und Kundenpräferenzen analysieren, um die Nachfrage nach verschiedenen Produkten genau vorherzusagen.

 

Inventarverwaltung

  • ML-Algorithmen analysieren historische Daten, aktuelle Lagerbestände und Markttrends, um genaue Prognosen über die Nachfrage zu erstellen.
  • Dies ermöglicht die Optimierung der Lagerbestände, die Senkung der Lagerkosten und die Gewährleistung der Produktverfügbarkeit.

Beispiel: Ein Automobilzulieferer kann ML-Modelle verwenden, um die Nachfrage nach Ersatzteilen zu prognostizieren und so die Lagerbestände zu optimieren und die Kosten zu senken.

Vorausschauende Wartung

  • KI analysiert Daten von Sensoren und Maschinen, um Ausfälle vorherzusagen und optimale Wartungspläne zu erstellen.
  • Dadurch werden Ausfallzeiten minimiert und die Verfügbarkeit von Ressourcen und Ersatzteilen für schnelle Reparaturen sichergestellt.

Beispiel: Unternehmen wie Pepsi und Colgate nutzen die vom Startup Augury entwickelte Technologie, um Probleme mit Produktionsmaschinen zu erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen.

Cobots (Agenten)

  • Kollaborationsroboter (Cobots) steigern die Produktivität, indem sie mit dem Bedienpersonal zusammenarbeiten.
  • Sie nutzen KI für die Navigation und die Identifizierung von Objekten in Auftragsabwicklungszentren und rationalisieren die Kommissionier- und Verpackungsprozesse.
  • GenAI kann verwendet werden, um die täglichen Aufgaben der Bediener zusammenzufassen.

Beispiel: Die Cobots von Amazon nutzen ML, um die Auftragsabwicklung zu beschleunigen und die Logistik zu verbessern.

Dokument-Automatisierung

  • KI und ML werden eingesetzt, um papierbasierte Prozesse wie Bestellungen, Rechnungen und Qualitätskontrollberichte zu automatisieren.
  • Intelligente Bots mit GenAI-Fähigkeiten können automatisch Daten aus Dokumenten extrahieren, Informationen klassifizieren und kategorisieren und sie dann in die entsprechenden Systeme eingeben.

Beispiel: Whirlpool nutzt RPA zur Automatisierung von Produktionsprozessen, einschließlich Aufgaben am Fließband und Materialhandling.

Steigerung der Mitarbeitereffizienz

  • KI und ML können viele manuelle Aufgaben automatisieren, wodurch Mitarbeiter von mühsamer Arbeit befreit werden und sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
  • KI-Tools können Mitarbeitern helfen, benötigte Informationen schneller und einfacher zu finden, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen.

Beispiel: KI kann Finanzplanung, Bedarfsplanung und MRP-Planungsprozesse unterstützen, das Risiko menschlicher Fehler verringern und die Effizienz steigern.

Robotik

  • Produktionsroboter, die KI nutzen, können lernen und ihre Aufgaben verbessern, ohne dass sie jeden Schritt programmieren müssen.
  • Sie erkennen selbstständig Probleme und optimieren Produktionsprozesse.

Beispiel: KI-gesteuerte Schweißroboter analysieren die Schweißpunkte und passen ihre Aktionen an, um die Qualität zu verbessern.

KI und ML bieten zahlreiche Möglichkeiten zur Steigerung der Produktion in einer Fabrik. Von der Optimierung von Prozessen über die Automatisierung von Aufgaben bis hin zur Verbesserung der menschlichen Arbeit können diese Technologien den Herstellern erhebliche Vorteile bringen.

Fünf GenAI-Anwendungsfälle von Google

Die generative KI revolutioniert die Fertigungsindustrie, indem sie Herausforderungen wie Arbeitskräftemangel und Unterbrechungen der Lieferkette angeht. Google hebt fünf Schlüsselanwendungen hervor: die Überwachung von Maschinenereignissen, die Automatisierung des Kundendienstes, die Rationalisierung der Dokumentensuche und -synthese, die Verbesserung der Produktkatalogsuche und die Optimierung der Lieferkettenabläufe. Diese Anwendungsfälle zeigen, wie GenAI die Effizienz steigern und industrielle Prozesse verändern kann.

https://cloud.google.com/blog/topics/manufacturing/five-generative-ai-use-cases-for-manufacturing

Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Industrie 

    • Datenqualität: Wie in jedem anderen Sektor ist eine bessere Datenverwaltung entscheidend für den Einsatz von KI und die Befähigung von Teams. KI erfordert Terabytes an Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Unternehmenssysteme, Maschinensensoren, Konnektivitätsinfrastruktur und menschliche Operatoren. Führende Unternehmen, die KI einsetzen, investieren in den Aufbau einer soliden Datengrundlage, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. 

    • Operative Risiken: Reece Hayden von ABI Research hebt operative Risiken als größte Herausforderung für KI in der Industrie hervor, insbesondere für generative KI. Fertigungsprozesse sind unternehmenskritisch und erfordern Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Datenschutz, Verfügbarkeit und geringe Latenzzeiten. Generative KI-Modelle sind noch unausgereift, verallgemeinert und in ihrer Genauigkeit begrenzt, weshalb sie für viele Anwendungen ungeeignet sind. Ihre Größe und ihr Speicherbedarf erschweren auch den Einsatz in Randbereichen, obwohl Hayden eine mögliche Skalierung von GenAI für Randbereiche vorhersagt. 

Seien Sie bereit für AI - Zeit, Ihre Daten vorzubereiten.

KI-/ML-Systeme sind weit weniger effizient, wenn sie unstrukturierte Daten, die in das System hochgeladen werden, nicht lesen können, oder in einigen Fällen nicht. Daher führen viele Unternehmen zunächst eine Datenbereinigung und -aufbereitung durch, um die Daten in Data Warehouses einzuspeisen. Das sind riesige Datenbanken, in denen alle Daten sortiert und für maschinelle Lernalgorithmen lesbar gemacht werden. Wie macht man das überhaupt? 

 

Graph, der die Push-Schnittstelle API darstellt
Die von ANT Solutions bereitgestellte PUSH-Schnittstelle ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen und sie in die gewünschte Datenbank zu übertragen. Die Konvertierung und Speicherung unstrukturierter Daten ist ein erster Schritt zur Nutzung von KI für Analysen.

"Push-Schnittstelle" für Daten und KI in der Industrie

A "Push-Schnittstelle", die die Datenübertragung an ausgewählte KI-Dienste ermöglicht ist ein System, das aktiv Daten an KI-basierte Dienste sendet, anstatt auf Anfragen dieser Dienste zu warten. 

Zum Beispiel ein Maschinenüberwachungssystem in einer Fabrik. Sensoren an Maschinen sammeln Betriebsdaten, und die Push-Schnittstelle überträgt diese Daten automatisch an eine KI-Plattform. Die KI analysiert sie in Echtzeit, um potenzielle Ausfälle zu erkennen und Ausfallzeiten zu verhindern. 

Datenerfassung, -aufbereitung und -speicherung im KI-Kontext 

In der Fertigung und bei KI-Anwendungen sind die Prozesse der Datenerfassung, -aufbereitung und -speicherung entscheidend für den Erfolg. Diese Schritte werden im Folgenden beschrieben:

1. Datenerfassung: 

  • Vielfältige Quellen: Fabrikdaten stammen aus verschiedenen Quellen, wie Maschinen, Sensoren, ERP-Systemen, PLM und Qualitätskontrollsystemen. 
  • Systemintegration: Die Verknüpfung dieser Systeme ist notwendig, um einen umfassenden Überblick über die Vorgänge zu erhalten. 
  • Integrationsmethoden: Zu den gängigen Methoden gehören ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), Datenvirtualisierung und CDC (Change Data Capture). 

2. Datenaufbereitung: 

  • Rohdaten: Die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten sind oft roh und unstrukturiert. 
  • Phasen der Vorbereitung: Der Vorbereitungsprozess umfasst die Bewertung der Datenqualität, die Bereinigung, Anreicherung und Umwandlung. 
  • Datenbereinigung: Beseitigung von Fehlern, Standardisierung von Formaten und Beseitigung von Duplikaten. 
  • Datenanreicherung: Hinzufügen von Kontextinformationen, um den Wert der Daten zu erhöhen. 
  • Datenumwandlung: Konvertierung von Daten in ein für die Analyse geeignetes Format, wie Aggregation, Normalisierung und Erstellung neuer Variablen. 

3. Data Warehousing: 

  • Zentrales Repository: Ein Data Warehouse dient als zentraler Speicherort für strukturierte Produktionsdaten, wie z. B. Produktionsmetriken, Anlagenleistung und Lagerbestände. 
  • Cloud-Lösungen: Cloud-basierte Lösungen wie Snowflake sind sehr beliebt und bieten Skalierbarkeit und Flexibilität für die Verwaltung großer Datenmengen. 
  • Data Lake: Häufig werden die Daten zunächst in einem "Datensee" gesammelt, wo sie zunächst aufbereitet werden, bevor sie in ein Data Warehouse verschoben werden.

Lesen Sie, wie Sie Ihre Datenströme verwalten, um sie mit KI-Tools zu nutzen, in einer Reihe von Artikeln über die Enterprise Data Platform. Analyse von Fertigungsdaten - Erschließung von Erkenntnissen mit einer Unternehmensdatenplattform

Die Quintessenz

KI birgt ein immenses Potenzial zur Umgestaltung der Industrie und bietet Vorteile wie höhere Effizienz, bessere Produktqualität und effektiveres Lieferkettenmanagement. Allerdings gibt es nach wie vor große Herausforderungen wie die Sicherstellung der Datenqualität und das Management operativer Risiken. Trotz dieser Hürden ist die KI eine entscheidende Technologie für die Zukunft der Fertigung, und wer sie frühzeitig einsetzt, kann sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. 

Seien Sie bereit, bevor Sie AI in Ihrer Fabrik einführen. Eine Push-Schnittstelle spielt eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung von Echtzeitdaten für KI-Dienste. Um KI in der Industrie in vollem Umfang nutzen zu können, ist eine effektive Datenerfassung, -aufbereitung und -speicherung unerlässlich. 

Data Warehouses und Data Lakes sind wichtige Komponenten der Dateninfrastruktur eines Unternehmens, und ihre Bedeutung wird mit der Entwicklung von KI-Anwendungen in der Fertigung zunehmen. 

Quellen:

Gespräch über AI


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Sebastian Perz

Experte für industrielle Software

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