Mithilfe von KI-Technologien ist es möglich, Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren, bevor sie eskalieren, und dadurch sicherzustellen, dass Produkte und Dienstleistungen die Erwartungen der Kunden erfüllen.
Durch die Einbindung von KI in Manufacturing-Execution- sowie Internet-of-Things-Systeme laufen die Prozesse in der Fertigung deutlich effizienter ab.
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Im Fertigungsbereich sind Qualitätskontrollen von größter Bedeutung. Die Einhaltung hoher Qualitätsstandards sichert nicht nur die Absatzchancen am Markt, sondern reduziert auch unnötigen Abfall, senkt Kosten und verbessert die Gesamteffizienz der Produktionsprozesse. Der Einsatz von KI unterstützt Hersteller dabei, einen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wesentlich genaueren und effizienteren Ansatz zur Erkennung von Mängeln zu finden. Traditionelle Methoden gelten dagegen mittlerweile als zu zeitaufwändig und fehleranfällig.
KI-gestützte Systeme können Inspektionsprozesse nicht nur automatisieren, sondern auch die Produktqualität in Echtzeit analysieren und Abweichungen von den festgelegten Standards schnell erkennen. Dies ermöglicht es Herstellern, sofort Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und zu verhindern, dass keine fehlerhaften Produkte auf den Markt gelangen und folglich der Ruf der Marke beschädigt wird.
KI verstärkt MES-Systeme
Durch die Einbindung von KI in Manufacturing Execution Systems (MES) sowie Internet-of-Things(IoT)-Systeme laufen die Prozesse in der Fertigung deutlich effizienter ab. KI-Algorithmen analysieren beispielsweise Daten von MES- und IoT-Geräten, um Produktionspläne zu optimieren, die Bestandsverwaltung zu rationalisieren und die Bedarfsprognose zu verbessern. Das Ergebnis sind Fertigungsprozesse, die flexibler sowie reaktionsschneller sind.
Darüber hinaus kann KI die Daten aus MES-Systemen nutzen, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren, die Kapazitätsplanung zu verbessern und sicherzustellen, dass die richtigen Ressourcen zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sind. Auf diese Weise trägt KI dazu bei, die Gesamteffizienz von Fertigungsprozessen zu optimieren.
Echtzeit-Datenanalyse
Die Fähigkeit von KI, Daten in Echtzeit zu analysieren, ist für die Qualitätssicherung in der Fertigung von entscheidender Bedeutung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die auf Inspektionen nach der Produktion beruhen, kann KI Daten von IoT-Geräten in der Produktionslinie in Echtzeit analysieren, um Defekte und Abweichungen zu erkennen.
So sind sofortige Korrekturmaßnahmen möglich, wodurch fehlerhafte Produkte verhindert und Ausschuss reduziert werden kann. KI nutzt die Daten auch, um Trends und Muster zu identifizieren. Dies ermöglicht prädiktive Analysen, die dazu beitragen können, die Qualität künftiger Produktionsläufe zu verbessern.
KI-Einsatzbereich: Maschinelles Sehen
Maschinelles Sehen in Verbindung mit KI ist eine Form der industriellen Automatisierung, die zur Inspektion, Sortierung und Roboterführung eingesetzt wird. Die Idee besteht darin, eine Kombination aus Beleuchtung, Kameras und Software zu verwenden, um gezielt Informationen aus einem aufgenommenen Bild zu extrahieren. Diese Daten können dann die Identität, Ausrichtung und Position eines Objekts im Bild bestimmen oder ein Go- beziehungsweise ein No-Go-Signal geben.
Für das maschinelle Sehen setzen Entwickler neuronale Netzwerke ein, um die Algorithmen zu erweitern und ihre Genauigkeit zu verbessern. Auf diese Weise ist es durchaus möglich, dass der Einsatz von maschinellem Sehen mit KI die mit Inspektionen verbundenen Arbeitskosten um 30 bis 50 % senken kann.
KI-Einsatzbereich: Ursachenanalyse
Die Fertigungsqualität kann sich auch durch die Identifizierung einer Fehlerquelle im Produktionsprozess verbessern. Eine solche Aufgabe, die formal als Root-Cause-Analyse (RCA) bezeichnet wird, profitiert vom Einsatz der KI. Die Grundidee ist diese: Alle Daten relevanter Fertigungsprozesse und Produkte werden in ein Modell oder meist mehrere Modelle für maschinelles Lernen eingegeben.
Durch Training erkennen die Modelle schließlich die Korrelate von Produktfehlern in den Prozessdaten. Dazu gehören beispielsweise Abweichungen bei der Geschwindigkeit oder dem Vorschub einer CNC-Drehmaschine, die mit einem Zahnrad korreliert, das nicht richtig in eine Baugruppe passt. Im Idealfall läuft dieser gesamte Vorgang in Echtzeit ab, sodass die Ingenieurinnen und Ingenieure rechtzeitig informiert sind und in den Prozess eingreifen können, ohne dass teure Teile verschrottet oder nachbearbeitet werden müssen.
KI-Einsatzbereich: Lieferkettenmanagement
Die anhaltenden Probleme der globalen Lieferketten wirken sich weiterhin auf viele Hersteller in praktisch jeder Phase des Produktlebenszyklus aus. Angesichts dieser Tatsache scheint die Verfügbarkeit wichtiger Teile und Materialien weniger vorhersehbar als je zuvor. Beispielsweise der Mangel an Mikroprozessoren und seine Auswirkungen auf die Automobilindustrie zeigt auf, wie Störungen an einem Punkt der Lieferkette schwerwiegende Konsequenzen für die Folgeindustrie haben können. An dieser Stelle kann die Performance der KI auch das Management von Lieferketten ideal unterstützen. Die Kombination aus großen Datenmengen und der Notwendigkeit, über mehrere Parameter hinweg zu optimieren, macht aus Störungen in den Lieferketten ein zu bewältigendes Problem.
Durch die Integration der Daten in die MES und dem Enterprise Resource Planning (ERP) können Modelle des maschinellen Lernens die Produktnachfrage und die Verfügbarkeit von Rohstoffen prognostizieren. Hersteller profitieren von dem KI-Einsatz auf unzählige Arten: von besserer Datenqualität bis hin zu verbesserter IT-Sicherheit. Im Kontext der Fertigungsqualität sind Hersteller dabei in der Lage, diese Daten mit Leistungsdaten der Lieferanten, einschließlich Lieferzeiten und Preisen, zusammenführen und mithilfe von KI eine gleichbleibende Produktqualität über ihre gesamte Lieferkette hinweg sicherzustellen.
Fazit
Da die Fertigungsprozesse immer komplexer und datengesteuerter werden, wird die Rolle von KI zweifellos immer wichtiger. Mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Qualitätskontrolle zu optimieren, wird die KI die Zukunft der Fertigung maßgeblich bestimmen.
