KI in der Produktion

Zur Steigerung der Effizienz und Qualität der industriellen Produktion stellt Künstliche Intelligenz (KI) ein besonderes Werkzeug dar. Mit ihrer Hilfe können die durch die Industrie 4.0 aufgebauten Potenziale effektiv ausgeschöpft werden. Daten, die bspw. durch Maschinen automatisiert oder in Prozessen auch durch den Menschen manuell generiert werden, können genutzt werden, um echtzeitfähige Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln. Solche innovativen Systeme können neue Perspektiven für eine intelligente, kosteneffizientere Produktion eröffnen.

Neben vielen verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten können wir als Mittelstand-Digital Zentrum vor allem in folgenden Bereichen der industriellen Produktion informieren und unterstützen:

  • Optische Qualitätskontrolle: Zur Sicherstellung der Qualität können Bilder von gefertigten Produkten aufgenommen und durch verschiedene Machine Learning (ML-)Verfahren analysiert werden. Solche Algorithmen sind dann in der Lage im Zusammenspiel mit den Auftragsdaten zu entscheiden, ob das Produkt nach definierten Qualitätskriterien korrekt und dem Auftrag entsprechend gefertigt wurde.
  • Predictive Quality: In laufenden Fertigungsprozessen können durch Sensoren Daten gesammelt und ausgewertet werden, um in Echtzeit Maßnahmen abzuleiten und rechtzeitige Anpassungen vorzunehmen. So kann Ausschuss minimiert und langfristig eine qualitativ hochfertige Fertigung sichergestellt werden. Unter anderem können Temperaturen, Kräfte, Geschwindigkeiten, u. ä. während des Prozesses mithilfe von ML-Verfahren analysiert werden, um die Qualität des zu fertigenden Produkts vorherzusagen und falls nötig, entsprechende Umstellungen vorzuschlagen.
  • Predictive Maintenance: Ungeplante und unkontrollierbare Maschinenausfälle können fatale Konsequenzen für die Produktion und das Unternehmen mit sich bringen. Die resultierenden Stillstände stoppen kontinuierlichen Fluss und hemmen zusätzlich auch vor- oder nachgelagerte Prozesse. Mit Hilfe von verschiedenen ML-Verfahren kann, basierend auf gespeicherten Sensordaten, der Abnutzungsvorrat von Maschinen festgestellt und ihre restliche Arbeitszeit bis zum nächsten Ausfall prognostiziert werden, sodass rechtzeitig Instandhaltungsmaßnahmen eingeplant werden.