Machine Learning in der Fertigung: Eine Einführung in die industrielle KI

Die moderne Fertigungsszene ist hart umkämpft, so dass die Unternehmen verschiedene Ressourcen nutzen müssen, um sich einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen. Dies hat zum Aufstieg der Industrie 4.0 geführt, einer Ära, die durch ständige Interaktion zwischen Fabrikmaschinen, Arbeitern und Computern über das Internet definiert ist.

Die Nutzung der Möglichkeiten des Internets der Dinge (IoT) hat es Herstellern ermöglicht, Produktivität, Effizienz und Sicherheit in der Produktion besser zu steuern. Um die Abläufe weiter zu verbessern, haben sich die Hersteller der künstlichen Intelligenz und machine learning zugewandt, um die riesigen Datenmengen, die während der Produktion anfallen, zu nutzen.

Die künstliche Intelligenz, die von machine learning zur Verfügung gestellt wird, zeichnet Muster und hebt Bereiche von Interesse hervor, die wichtige Einblicke in den Produktionsprozess und Möglichkeiten zur Verbesserung bieten. So können die Hersteller bessere produktionsorientierte Entscheidungen treffen, die das Unternehmen voranbringen.

In diesem Beitrag gehen wir darauf ein, wie machine learning in der Fertigung eingesetzt wird und wie es Ihre Produktionsprozesse und Ihr gesamtes Geschäftsergebnis verbessern kann.

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Bevor Sie die verschiedenen Anwendungen von machine learning in der Fertigungsumgebung erforschen, ist es wichtig, die Technologie selbst zu verstehen. Machine learning bedeutet im Wesentlichen, dass Algorithmen mit vielen Daten gefüttert werden, damit sie nach und nach lernen und ihre Prozesse selbständig verbessern können, ähnlich wie Menschen.

Machine learning und künstliche Intelligenz werden oft synonym verwendet, unterscheiden sich aber insofern, als dass sich KI auf das umfassendere Konzept der Nutzung von Computern und Maschinen zur Simulation des menschlichen Denkens bezieht, während machine learning die Anwendung von KI ist, die es Computern und Maschinen ermöglicht, zu lernen, ohne explizit von Menschen programmiert zu werden.

Die Hersteller verwenden zwei Hauptmodelle machine learning , die sich gut für den Produktionsprozess und die damit verbundenen Aktivitäten eignen. Dazu gehören das überwachte und das unüberwachte machine learning.

Ersteres beinhaltet die Nutzung von KI, um Muster aus großen Datensätzen mit einem vordefinierten Ende zu ziehen. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, die verbleibende Nutzungsdauer einer Maschine und die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Geräteausfalls zu bestimmen.

Auf der anderen Seite befasst sich machine learning mit der Identifizierung von Mustern aus Datensätzen, deren Ergebnis noch nicht bekannt ist. Zum Beispiel können Ingenieure und Aufsichtspersonen machine learning verwenden, um unbekannte Anomalien und fehlerhafte Komponenten im Produktionsprozess zu erkennen.

Dies bringt uns zu den praktischen Anwendungen von machine learning innerhalb einer Produktionsstätte.

Hersteller finden ständig neue Wege, um künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen ihrer Produktion einzusetzen. Einige der häufigsten Anwendungsfälle für KI in der Fertigung sind heute:

Vorausschauende Wartung: Die Technologie greift auf Maschinen- und Gerätedaten zurück, um Muster zu erkennen, die auf mögliche Ausfälle hinweisen. Dies ermöglicht es den zuständigen Bedienern und Wartungsteams, Maschinen zu reparieren, bevor sie ausfallen, und so die Ausfallzeiten zu reduzieren, damit der Betrieb weiterlaufen kann.

Logisches und analytisches Lieferkette Management: Hersteller müssen sich darauf verlassen können, dass ihre Lieferanten angemessene und hochwertige Materialien für den Produktionsprozess liefern. KI und machine learning können verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit der Lieferkette wie Lagerhaltung und Bestandsmanagement, ein- und ausgehende Sendungen und die Kundennachfrage nach Produkten.

Dies verhindert, dass Hersteller bei der Auftragsabwicklung und der Gesamtproduktivität in Rückstand geraten.

Erweiterte Nutzung digitaler Zwillinge: Digitale Zwillinge sind virtuelle Darstellungen von physischen Objekten. In der Fertigung können sie für neue Produkte, Geräte und sogar für die Gestaltung der Produktionsräume eingesetzt werden. Außerdem nutzen Fertigungsunternehmen machine learning , um das Produktdesign zu optimieren und die Produktionslinie für einen effizienteren Betrieb anzupassen.

Energienutzung und -vorhersage: Machine learning analysiert die Rohdaten von Fabrikmaschinen und erstellt Muster für den aktuellen Energieverbrauch. Darüber hinaus nutzen die Hersteller die Technologie, um den zukünftigen Verbrauch vorherzusagen, was eine angemessene Planung ermöglicht.

Prädiktive Qualität und Ertrag: Hersteller verwenden machine learning , um mögliche Ursachen für Ertragsverluste und Qualitätsmängel zu erkennen. Die Technologie identifiziert wahrscheinliche Ursachen für Verluste und ermöglicht es den Herstellern, ihre Abläufe entsprechend anzupassen.

Aufgrund der verschiedenen Anwendungsfälle können die Hersteller von der Einführung von machine learning in ihre Produktionsabläufe erheblich profitieren. Einige der bemerkenswertesten Vorteile von machine learning sind:

Bessere Lieferkette Verwaltung: Mit dem richtigen Einsatz von machine learning stellen die Hersteller sicher, dass die Fabrik immer über ausreichende Materialien verfügt. Dies verbessert die Kundenzufriedenheit durch rechtzeitige Auftragsabwicklung und Lieferung.

Verbesserte Qualitätskontrolle: Wie bereits erwähnt, nutzen die Hersteller machine learning für die vorausschauende Qualitätskontrolle und die Wartung. Auf diese Weise bleibt die Ausrüstung der Produktionslinie in einwandfreiem Zustand und die Wahrscheinlichkeit, dass fehlerhafte Produkte vom Band laufen, wird verringert.

Niedrigere Produktionskosten: Die Nutzung von machine learning in den oben genannten Anwendungsfällen führt zu niedrigeren Produktionskosten. Infolgedessen gibt das Unternehmen weniger Geld für die Reparatur defekter Maschinen, Stromrechnungen und die Raumnutzung aus.

Mehr Sicherheit für die Mitarbeiter: Die vorausschauende Wartung stellt sicher, dass Mitarbeiter nicht durch den Betrieb fehlerhafter Maschinen beeinträchtigt oder gefährdet werden. Außerdem sorgen die ideale Raumnutzung und das Layout dafür, dass die Mitarbeiter nur in sicheren Bereichen arbeiten müssen.

Verbessertes Produktdesign: Machine learning ermöglicht es Herstellern, gefragte Produkte unter Berücksichtigung der Kundenbedürfnisse zu entwickeln. Unternehmen können marktreife Produkte anbieten, weil sie darauf vertrauen können, dass ihre Produkte einen bestimmten Schmerzpunkt auf dem Markt lösen.

Der Einstieg in machine learning erfordert von den Herstellern die Entwicklung von Systemen und Prozessen, die eine konsistente, zuverlässige Datenerfassung über alle Produktionsaktivitäten hinweg ermöglichen, um ihre Modelle zu speisen.

Darüber hinaus kann machine learning für Hersteller eine besondere Herausforderung darstellen, wenn sie nicht über das nötige Fachwissen verfügen, um die Leistungsfähigkeit der Technologie in praktische Anwendungen in ihrem Produktionsbetrieb umzusetzen.

Mit Tulip können Hersteller ein vernetztes Ökosystem von Anwendungen nutzen, die eine genaue, konsistente Datenerfassung ermöglichen, um ihre Modelle mit einer großen Menge hochwertiger Informationen zu füttern, aus denen die Modelle lernen können. Dies ermöglicht eine umfassende Einbindung der Technologie in die verschiedenen Produktionsprozesse und fördert viele der oben beschriebenen Vorteile.

Letztendlich sollten Hersteller mit machine learning geduldig sein, denn die Technologie entwickelt sich ständig weiter, da sie immer mehr Daten sammelt, aus denen sie lernen kann. Daher müssen Unternehmen die Technologie über ihre gesamte Lebensdauer hinweg kontinuierlich anwenden, um sicherzustellen, dass sie die enormen Vorteile dieser zukunftsweisenden Technologie nutzen können.