Industrie 4.0 & IoT

Digitalisierung von Produktions-Know-how mit Internet of Things (IoT) und künstlicher Intelligenz (KI)

Michael Wilp

Ein Anwendungsfall von KI in der Produktion ist die Prognose der Fertigungsqualität in Echtzeit. Auf der Grundlage dieser Vorhersagen werden dem Maschinenführer konkrete Maßnahmen für eine optimale Produktion vorgeschlagen. Beispielsweise soll die Temperatur der Maschinen verringert werden, um die Produktionsqualität stabil zu halten. Die Prognose dient also als Frühwarnsystem, das einen sparsamen Umgang mit Ressourcen und eine Abfallreduktion ermöglicht. In einer Anlernphase eignet sich die KI Wissen an und nutzt es anschließend, um einer verminderten Produktionsqualität durch veränderte Maschinenparameter frühzeitig entgegenzusteuern. Diese Methode wird vorausschauende Kontrolle (Predictive Control) genannt.

Jetzt zur Webinar-Serie anmelden

Die Webinar-Serie: "Webinar-Serie: Profitieren Sie vom Internet of Things (IoT)" umfasst folgende Termine:

Die Angabe Ihrer Daten ist freiwillig. Lesen Sie dazu die ausführlichen Hinweise zum Datenschutz.

Webinar

Melden Sie sich zu unserem Webniar " Bessere Entscheidungen durch genauere Prognosen " an.

Jetzt anmelden!

Komplexe Produktionszusammenhänge beherrschen 

In einem typischen vorausschauenden Kontrollszenario verfolgen Maschinenführer die Produktionsqualität und die wichtigsten Maschinenparameter über eine Benutzeroberfläche. Dabei befassen sie sich nicht mit der Qualität der bereits produzierten Menge, sondern überwachen die zu erwartende Güte der Mengen, die in den nächsten Minuten gefertigt werden. Eine intelligente Auswertung von Sensordaten der Maschine ermöglicht eine zuverlässige Prognose der Ausgabequalität. Mit veränderten Maschinenparametern  kann Produktionsmängeln frühzeitig entgegengewirkt werden. Entscheidend ist, auch die Produktionskosten zu berücksichtigen. Lässt sich das Qualitätsziel über verschiedene Wege erreichen, wird stets die kosteneffizienteste Lösung vorgeschlagen. Die Entscheidungshoheit bleibt jedoch immer beim Maschinenführer. Er kann den Anpassungsvorschlag der KI annehmen oder verwerfen. Und ganz gleich, wie der Mensch entscheidet, die KI wird durch diese Entscheidung lernen.

So profitieren Unternehmen und Mitarbeiter von der vorausschauenden Kontrolle

Die Technologie hilft, Entscheidungen, die in der Fertigung intuitiv oder aus Erfahrung getroffen werden, mit Daten der KI zu überprüfen und zu optimieren. Wertvolles Expertenwissen wird auf diese Weise allgemein zugänglich gemacht. Zugleich werden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entlastet. Die entscheidungsorientierte Darstellung der Benutzeroberfläche hilft Maschinenführern, Sachverhalte sofort zu verstehen und schnell zu reagieren und mehrere Maschinen parallel zu steuern. Bei einer erweiterten Produktionslinie lässt sich mit der vorausschauenden Kontrolle bereits vorhandenes Wissen auf die neue Anlage transferieren. Eine optimierte Produktion ist von Beginn an gewährleistet.

Whitepaper

Sie wollen mehr über das Thema Predictive Control erfahren?
Weitere Details finden Sie in unserem Whitepaper "IoT - mehr als nur senden und empfangen!"

Jetzt lesen

Entspannt in die Zukunft

Die Digitalisierung von Produktions-Know-how und langjährigen Erfahrungswerten verringert die Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Geht etwa ein Maschinenführer in den Ruhestand, kann das Unternehmen weiterhin auf dieses Wissen zurückgreifen. Die Erfahrung, die sonst verloren wäre, lebt sprichwörtlich in den Algorithmen weiter. Dieser Einsatz von KI ist vor allem für internationale Konzerne ein erheblicher Vorteil. Sie haben damit zu kämpfen, dass an verschiedenen Standorten trotz nahezu identischer Rahmenbedingungen nicht auf gleichem Qualitätsniveau gefertigt wird. Eine vorausschauende Kontrolle sorgt dafür, das Produktions-Know-how anzugleichen und weltweit auf einem konstant hohen Niveau zu halten. Neue Mitarbeiter werden so schneller eingearbeitet und Fachwissen ist im gesamten Unternehmen zugänglich. Die Digitalisierung trägt zur Zukunftssicherheit bei, zum Beispiel wenn es darum geht, den sich kontinuierlich verstärkenden Fachkräftemangel zu bewältigen.

Warum kommt die Technologie erst jetzt? 

Für eine vorausschauende Kontrolle stehen erst jetzt die notwendigen Rahmenbedingungen zur Verfügung. Das Training der KI und die mathematische Optimierung der Produktionsprozesse erfordern hohe Rechnerleistungen und zudem einen hohen Speicherbedarf. Eine weitere Voraussetzung ist außerdem, Sensoren, Maschinen und Systeme miteinander zu vernetzen, um die notwendigen Daten und Erfahrungswerte zu generieren. Diese Möglichkeiten sind in den Industriebetrieben durch die Digitalisierung der Produktion erst in den letzten Jahren entstanden.

Sind Sie in allen Phasen der Digitalisierung gut aufgestellt oder sehen Sie noch Optimierungsbedarf?

Lassen Sie sich von unserem erfahrenen Industriemanagement beraten.

Beitrag teilen

Kommentar verfassen

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf
Author:
Michael Wilp
Product Marketing Manager | COSMO CONSULT