Wie KI die Fertigungsindustrie verändert

Laut der Umfrage von MIT Technology Review Insights aus dem Jahr 2020 ist die Fertigung der Sektor mit der zweithöchsten Adoption von künstlicher Intelligenz. Dies ist keine Überraschung, da KI das Paradigma der Branche verändern und neu erfinden kann, wie Unternehmen alle Aspekte des Fertigungsprozesses handhaben.

KI ist nicht für alles geeignet, 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 zwar weniger fehleranfällig als der durchschnittliche Mensch, aber sie kann dennoch Fehler machen.

Vorprogrammierte Roboter sind hervorragend darin, wiederkehrende Aufgaben mit virtuell keiner Aufsicht zu erledigen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Menschen jeden Grad an Autonomie eng kontrollieren müssen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. Dies ist der Grund, warum, obwohl es bereits seit einer Weile fahrerlose Züge gibt, die Automobilindustrie Schwierigkeiten hat, autonome Fahrzeuge umzusetzen. Es ist viel einfacher, einen autonomen Zug zu kontrollieren, wenn er durch Eisenbahnen eingeschränkt ist; die vergleichsweise größere Freiheit der Straßen lässt derzeit zu viele Raum für Fehler.

In der Fertigungsindustrie ist die Toleranz für Fehler extrem gering. Dies bedeutet, dass KI zwar genutzt werden kann, um die Art und Weise, wie der Sektor operiert, zu verbessern, dies jedoch strategisch neben qualifizierten menschlichen Arbeitern erfolgen muss.

7 Wege, wie KI die Fertigung verändert

1. Prädiktive Wartung

Bevor die Ära der KI begann, wurde die Maschinenwartung 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 einzelne Maschinen erstellen können, der die Effizienz ohne Erhöhung der Kosten steigert.

Mahlfabriken 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 minutegenaue Überwachung durchführen, um potenzielle Fehlerquellen zu erkennen, bevor sie Probleme verursachen.

2. Qualitätsicherung

Die Nutzung von KI, um Qualitätsicherungspraktiken zu ergänzen, führt nicht nur zu einem besseren Endprodukt, sondern hilft Organisationen auch, die optimalen Betriebsbedingungen für den Shopfloor und die wichtigsten Variablen für die Erreichung dieser Ziele zu bestimmen. Dies senkt die Fehlerquote und minimiert auch den generierten Abfall, was Zeit und Geld spart.

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

KI strafft nicht nur diese QA-Schritte, sondern verbessert auch die Gesamteffizienz und reduziert die Ausbeuteverluste, indem sie 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 erledigen, 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 sonst möglicherweise unbemerkt bleiben, und so die Ausbeute zu erhöhen und die Produktion zu optimieren.

4. Lagerautomatisierung

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

Die 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 Sammlung 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 darüber zu geben, was in jedem Stadium des Produktionsprozesses passiert.

Dies ermöglicht auch ein bestimmtes Maß an Automatisierung der Montagelinie, wie zum Beispiel die Umorganisation von Produktionslinien, wenn eine Maschine ausfällt.

6. KI-basierte Produktentwicklung und -Design

Da die Technologie weiter voranschreitet und verbessert wird, wird künstliche Intelligenz voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren den größten Einfluss auf die Produktentwicklung und -Design haben. Hersteller nutzen sie bereits für generative Design, um innovative Prototypen zu erstellen und zeitaufwändige Aufgaben wie Meshing und Geometrievorbereitung zu beschleunigen.

Computerunterstützte Entwicklung und Design helfen Ingenieuren auch, Lösungen zu entwickeln, 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 Simulations- und Prototypenläufe reduzieren, die vor der Herstellung eines brauchbaren Produkts erforderlich sind.

7. Nutzung von KMU

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

Außerdem ist es einfacher geworden, Roboter zu unterrichten, 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 ihre weitere Adoption in den kommenden Jahren vorantreiben.

Künstliche Intelligenz wird traditionelle Roboter nicht ersetzen oder die Notwendigkeit menschlicher Arbeiter eliminieren. Sie kann jedoch neben Menschen arbeiten, um betriebliche Prozesse schneller und effizienter zu skalieren und so die Gewinnspanne zu verbessern.