Wie KI die Fertigungsindustrie verändert

Laut einer Umfrage von MIT Technology Review Insights aus dem Jahr 2020 ist die Fertigungsindustrie der Sektor mit der zweithöchsten Nutzung von künstlicher Intelligenz. Dies ist nicht verwunderlich, da KI das Industrieparadigma verändern und neu erfinden kann, wie Unternehmen alle Aspekte des Fertigungsprozesses handhaben.

KI ist nicht gut in allem, daher ist eine strategische Implementierung entscheidend

Trotz der Tatsache, dass sie fast jeden Aspekt unseres Lebens revolutioniert, gibt es viele Dinge, die künstliche Intelligenz nicht so gut kann wie Menschen. Zum Beispiel ist sie weniger fehleranfällig als der durchschnittliche Mensch, aber sie kann immer noch Fehler machen.

Vorprogrammierte Roboter sind hervorragend darin, repetitive Aufgaben mit fast keiner Aufsicht zu erledigen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Menschen jede Form von Autonomie eng kontrollieren müssen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. Deshalb ist es, obwohl es bereits fahrerlose Züge gibt, für die Automobilindustrie schwierig, autonome Fahrzeuge zu implementieren. Es ist viel einfacher, einen autonomen Zug zu kontrollieren, wenn er durch Schienen eingeschränkt ist; die vergleichsweise große Freiheit auf Straßen lässt noch zu viele Fehlermöglichkeiten.

In der Fertigungsindustrie ist die Toleranz für Fehler sehr gering. Das bedeutet, dass KI zwar eingesetzt werden kann, um die Art und Weise, wie der Sektor operiert, zu verbessern, dies jedoch strategisch und zusammen mit qualifizierten menschlichen Arbeitern erfolgen muss.

7 Wege, wie KI die Fertigung verändert

1. Prädiktive Wartung

Bevor die Ära der KI begann, wurde die Wartung von Maschinen nach einem strengen Zeitplan durchgeführt, um das Risiko unerwarteter Ausfälle zu minimieren. Jetzt können Unternehmen stattdessen prädiktive KI-Systeme nutzen, die die Wartungsbedürfnisse jedes einzelnen Geräts anpassen und einen optimierten Zeitplan für jedes Gerät erstellen können, der die Effizienz steigert, ohne die Kosten zu erhöhen.

Fräsmaschinen haben oft das Problem, dass Spindeln häufig brechen, was die Produktion verlangsamt und die Betriebskosten erhöht. Durch die Integration von KI-Programmen in die Software können diese Fabriken jedoch eine minute-genau Überwachung durchführen, um potenzielle Fehlerquellen vorherzusagen, bevor sie Probleme verursachen.

2. Qualitätskontrolle

Die Verwendung von KI, um Qualitätskontrollpraktiken zu unterstützen, führt nicht nur zu einem besseren Endprodukt, sondern hilft auch Organisationen, die optimalen Betriebsbedingungen für den Shopfloor zu bestimmen und zu ermitteln, welche Variablen am wichtigsten für die Erreichung dieser Ziele sind. Dies senkt die Fehlerquote und minimiert auch den Abfall, der generiert wird, was Zeit und Geld spart.

McKinsey weist darauf hin, dass der teuerste Aspekt der Halbleiterindustrie die Fertigung ist, aufgrund der langen, mehrstufigen Produktionszyklen, die Wochen oder Monate dauern können. Ein Großteil dieser Zeitkosten wird den QA-Tests zugeschrieben, die bei jedem Schritt durchgeführt werden müssen, und den Verzögerungen, die durch Fehler verursacht werden.

KI strafft nicht nur diese QA-Schritte, sondern verbessert auch die Gesamteffizienz und den Ausbeuteverlust, indem es Daten über alle Produktionsphasen aggregiert.

3. Fehlerinspektion

Es ist jetzt möglich, die Arbeit der Fehlerfindung “auszulagern”, dank der Fähigkeit von KI, Artikel viel schneller und gründlicher als Menschen zu inspizieren.

Das richtige System kann mit einer relativ kleinen Anzahl von Bildern trainiert und dann eingesetzt werden, um die gleiche Arbeit zu leisten, die normalerweise Dutzende oder Hunderte von Arbeitern erfordert. Darüber hinaus kann es Root-Cause-Analysen durchführen, die es Unternehmen ermöglichen, zugrunde liegende Probleme anzugehen, die möglicherweise sonst unbemerkt bleiben, was die Ausbeute steigert und die Produktion optimiert.

4. Lagerautomatisierung

Konsumenten ändern ihre Kaufgewohnheiten hin zu E-Commerce, was bedeutet, dass die LagerEffizienz zu einer Top-Priorität für Unternehmen wird, die hervorragende Logistik benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Lagerautomatisierung umfasst alles, von der Implementierung von KI-Lösungen, die Rechnungen, Produktetiketten und Lieferdokumente verarbeiten, bis hin zur Nutzung von Algorithmen, um die Regalnutzung zu optimieren, was zu massiven ROI in Lageroperationen führen kann.

5. Integration und Optimierung der Montagelinie

Es erfordert mehr als nur die Erfassung von Daten vom Fertigungsboden, um die Produktion wirklich zu optimieren und die Kosten zu senken. Die Informationen müssen gescannt, aufgeräumt und in einer Weise strukturiert werden, die eine funktionale Analyse ermöglicht. KI kann die gesamten aggregierten Daten des gesamten Werks schnell und einfach sortieren und strukturieren, um dem Personal eine handhabbare, praktische Übersicht über das Geschehen in jedem Stadium des Produktionsprozesses zu geben.

Dies ermöglicht auch ein bestimmtes Maß an Automatisierung der Montagelinie, wie z.B. die Umorganisation der Produktion, wenn eine Maschine ausfällt.

6. KI-basierte Produktentwicklung und -Design

Da die Technologie weiter fortschreitet und verbessert wird, wird künstliche Intelligenz voraussichtlich den größten Einfluss auf die Produktentwicklung und das Design innerhalb der nächsten fünf Jahre haben. Hersteller nutzen sie bereits für die generative Gestaltung, um innovative Prototypen zu erstellen und zeitaufwändige Aufgaben wie Meshing und Geometrievorbereitung zu beschleunigen.

Computerunterstützte Entwicklung und Design helfen auch Ingenieuren, Lösungen zu finden, die außerhalb konventionellen Denkens liegen, dank der Schulung von KI-Programmen. Sie sind nicht nur in der Lage, neue Ideen zu generieren, sondern können auch die Anzahl der Simulationen und Prototypen reduzieren, die vor der Herstellung eines brauchbaren Produkts benötigt werden.

7. Nutzung von KI durch KMU

Die Robotikindustrie entwickelt sich rasant, sodass KI-gesteuerte Roboter immer weniger eine Neuheit und immer mehr ein Teil des Alltags in vielen Branchen sind. Das ist gute Nachricht für kleine Unternehmen, da es bedeutet, dass es eine breitere Palette von Optionen zu erschwinglichen Preisen gibt. Zuvor konnten nur große Konzerne mit den Budgets, um in Forschung und Entwicklung und in High-Tech-Technologie zu investieren, Roboter in ihre Betriebe integrieren.

Außerdem ist es einfacher geworden, Roboter zu trainieren, was nicht mehr ein Team von Ingenieuren für die Einrichtung und Wartung erfordert. Das bedeutet, dass kleine Unternehmen nicht mehr ein Technikteam einstellen müssen, um Roboter zu trainieren und zu warten.

Jetzt können kleinere Hersteller vernünftig in nur ein paar kleine Roboter investieren, ohne ihr gesamtes Jahresbudget aufzubrauchen. Das bedeutet, dass ihre Skalierbarkeit dramatisch zunimmt, was zu schnellerem Wachstum, mehr Umsatzwachstum und einem wettbewerbsfähigeren Vorteil gegenüber größeren Spielern führt.

Die Zukunft von KI in der Fertigung

KI hat das Potenzial, die Fertigungsindustrie erheblich zu beeinflussen. Zwar gibt es noch Herausforderungen zu überwinden, wie die fehlerfreie Integration von KI-Technologie in bestehende Systeme und die Notwendigkeit spezifischer Fachkenntnisse, aber die potenziellen Vorteile von KI in der Fertigung sind erheblich und werden wahrscheinlich zu ihrer weiteren Verbreitung in den kommenden Jahren führen.

Künstliche Intelligenz wird traditionelle Roboter nicht ersetzen oder den Bedarf an menschlichen Arbeitern eliminieren. Sie kann jedoch neben Menschen arbeiten, um operative Prozesse schneller und effizienter zu skalieren, was die Gewinnspanne verbessert.