Das Potenzial der digitalen Fertigung erschließen
Eine digitale Zukunft annehmen
DIE KRAFT DER KI NUTZEN
Künstliche Intelligenz (KI) kann eine neue Ära der digitalen Transformation einläuten und bietet ein enormes Potenzial, Branchen zu revolutionieren, die Effizienz zu steigern, Nachhaltigkeit zu fördern und die Belegschaft einzubinden. Obwohl die Auswirkungen von KI-Anwendungen in der Fertigung und in Wertschöpfungsketten anerkannt sind, bleibt das Potenzial für die vollständige Nutzung ihres Einsatzes ungenutzt, und es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Hersteller das volle Potenzial von KI nutzen können. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen hat KI mehrere Aspekte der KI revolutioniert Herstellung. Einer ihrer wichtigsten Beiträge ist die vorausschauende Wartung. Durch die Analyse von Daten von IoT-Sensoren, die in Maschinen eingebettet sind, können fortschrittliche Algorithmen Geräteausfälle vorhersagen und erkennen, bevor sie auftreten, sodass Hersteller die Wartung proaktiv planen können. Dadurch werden nicht nur Ausfallzeiten und Produktionsausfälle reduziert, sondern auch die Lebensdauer der Maschinen verlängert, Ressourcen optimiert und Kosten gesenkt. Ein weiterer Bereich, in dem KI erhebliche Auswirkungen hat, ist die Qualitätskontrolle. Herkömmliche Qualitätskontrollprozesse erfordern manuelle Inspektionen, die zeitaufwändig, subjektiv und fehleranfällig sind. KI-gestützte Computer-Vision-Systeme können den Inspektionsprozess automatisieren, indem sie Bilder oder Videos von Produkten in Echtzeit analysieren, um Mängel, Inkonsistenzen oder Anomalien zu erkennen. Dies gewährleistet eine höhere Genauigkeit, kürzere Prüfzeiten und eine verbesserte Produktqualität, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und weniger Ausschuss führt.
KI hilft bereits in der Produktdesignphase dabei, das Design for Manufacturing (DFM) und Design for Serviceability (DFS) zu verbessern, indem sie Prototypen und 3D-Modelle untersucht und so die optimierte Art und Weise der Herstellung eines Produkts ermittelt. Entscheidungen, die in der Entwurfsphase getroffen werden, tragen zu schnelleren Arbeitsabläufen bei, indem sie sich wiederholende manuelle Aufgaben vermeiden. KI hilft Designern und Ingenieuren, komplexe Probleme durch die Entwicklung intelligenter Algorithmen zu lösen. Darüber hinaus steigert KI die Effizienz der Produktionsplanung und -optimierung. Durch die Analyse historischer Daten und Echtzeitinformationen können KI-Algorithmen Produktionspläne optimieren, Engpässe minimieren und Ressourcen effektiver zuweisen. Dadurch können Hersteller ihre Abläufe optimieren, Durchlaufzeiten verkürzen und schnell auf Nachfrageänderungen reagieren. KI-gestützte Optimierung kann auch dazu beitragen, den Energieverbrauch zu minimieren und den COXNUMX-Fußabdruck von Herstellungsprozessen zu reduzieren und so zu Nachhaltigkeitszielen beizutragen. KI hilft Herstellern auch dabei, das Stammeswissen ihrer Arbeiter zu erfassen und sie zum Wohle des Gemeinwohls zu demokratisieren – indem sie die optimalen Einstellungen für die verschiedenen Szenarien und die herzustellenden Produkte empfiehlt und die Next-Best-Action (NBA) vorschlägt ) für Prozess- und Geräteausfälle und durch die Implementierung geschlossener Regelkreise, um Rückmeldungen von den Bedienern einzuholen und diese umzusetzen.
(EM)POWERED BY IOT
Das verarbeitende Gewerbe steht unter ständigem Druck, Kosten zu senken und gleichzeitig die Effizienz und Produktivität zu steigern. Das Internet der Dinge (IoT) hat sich als potenzielle Lösung für Hersteller herausgestellt. IoT-Geräte revolutionieren die Art und Weise, wie Maschinen und Systeme miteinander kommunizieren und interagieren. Indem es physische Geräte mit dem Internet verbindet und ihnen ermöglicht, Daten zu sammeln und auszutauschen, schafft das IoT ein Netzwerk miteinander verbundener Geräte und Systeme, das das Rückgrat intelligenter Fabriken bildet. Durch IoT können Hersteller ihre Produktionsprozesse in Echtzeit überwachen und steuern. In Maschinen, Geräten und Produkten eingebettete IoT-Sensoren können Daten zu verschiedenen Parametern wie Temperatur, Druck, Vibration und Leistungsmetriken sammeln. Diese Daten können sofort übertragen und analysiert werden und bieten Herstellern wertvolle Einblicke in ihre Abläufe. IoT kann Herstellern auch dabei helfen, mehr Sichtbarkeit und Transparenz in der gesamten Lieferkette zu erreichen. Echtzeitdaten zu Lagerbeständen, Produktionsraten und Nachfrageschwankungen ermöglichen es Herstellern, ihre Bestandsverwaltung zu optimieren, Fehlbestände zu reduzieren und die Auftragsabwicklung zu verbessern. IoT-gestütztes Tracking und Tracing verbessern außerdem die Rückverfolgbarkeit der Lieferkette und stellen die Einhaltung von Vorschriften und Standards sicher. Beispielsweise implementierte ein globaler High-Tech-Hersteller ein Komponenten-Content-Management-System (cCMS), das die Produktivität optimierte und die Gesamteffizienz der Content-Management- und Übersetzungsprozesse verbesserte und dem Unternehmen außerdem dabei half, in fünf Jahren 2023 Millionen US-Dollar einzusparen. IoT ermöglicht auch das Konzept intelligenter Produkte. Durch eingebettete Sensoren und Konnektivität können Hersteller Nutzungsdaten und Feedback von Kunden sammeln und so wertvolle Einblicke in die Produktleistung, Kundenpräferenzen und Nutzungsmuster gewinnen. Diese Informationen können genutzt werden, um die Produktentwicklung voranzutreiben, Funktionen zu verbessern und personalisierte Erlebnisse anzubieten und so die Kundenzufriedenheit und -treue zu steigern.
Überwindung der Hindernisse für eine Zukunft mit KI und IoT
Allerdings gibt es neben diesen Chancen auch Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Die erste und wichtigste Herausforderung bei der Nutzung des KI-Potenzials besteht darin, eine vertrauenswürdige KI-Plattform für kritische Systeme zu etablieren und den Vertrauensquotienten im Laufe der Zeit zu verbessern. Insbesondere gibt es internationale Organisationen und Regierungen, die bei der Einrichtung ethischer KI-Systeme helfen. Zu den beliebten Rahmenwerken gehören „Entwurf von Ethikrichtlinien für vertrauenswürdige KI durch die hochrangige europäische Expertengruppe für KI“ und „KI für Europa durch die Europäische Kommission“. Die Übernahme der Rahmenrichtlinien und -technologien (FEAS – Fair, Explainable, Auditable und Safe) wird nicht nur bei der Einrichtung und Verbesserung des Vertrauensquotienten helfen, sondern auch die Compliance und rechtliche Faktoren verbessern.
Ein großes Anliegen ist Datensicherheit und Datenschutz. Laut einer Studie ist das verarbeitende Gewerbe der Sektor, der am stärksten von Cyberangriffen betroffen ist. Angesichts der enormen Datenmengen, die in der digitalen Fertigung erzeugt und übertragen werden, ist die Gewährleistung des Schutzes sensibler Informationen und der Schutz vor Cyber-Bedrohungen von entscheidender Bedeutung. Es müssen robuste Cybersicherheitsmaßnahmen und -protokolle implementiert werden, um Produktionsabläufe und geistiges Eigentum zu schützen. Im Jahr 2022 verzeichnete die Zahl der Ransomware-Angriffe auf industrielle Infrastruktur einen deutlichen Anstieg und verdoppelte sich im Vergleich zu den Vorjahren. Diese Angriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung für den reibungslosen Ablauf der Versorgungslieferungen dar und können möglicherweise systemische Auswirkungen haben. Die disruptive Natur von Cyberangriffen kann Unternehmen lahmlegen und Lieferketten unterbrechen und so die Vorteile der Digitalisierungsbemühungen zunichte machen. Dadurch entstehen finanzielle und Produktivitätsverluste, verbunden mit Reputationsschäden.
Der Erfolg der Bemühungen zur digitalen Transformation der Fertigung hängt von effektiven Change-Management-Praktiken ab. Es kann ein schwieriges und zeitaufwändiges Verfahren sein, erhebliche Änderungen an aktuellen Herstellungsprozessen vorzunehmen. Dies gilt insbesondere dann, wenn es darum geht, kritische Änderungen für komplexe diskrete und prozesstechnische Hersteller vorzunehmen. Die Identifizierung des digitalen Champions, die Festlegung einer klaren Change-Management-Story, die Entwicklung eines funktionsübergreifenden Teams und die Bereitstellung inkrementeller digitaler Updates sind der Schlüssel zum Aufbau eines erfolgreichen Change-Managements. Der Übergang von der Pilotphase zum Rollout stellt für die meisten Fertigungsunternehmen weiterhin ein erhebliches Hindernis dar. Tatsächlich besteht eine größere Kluft zwischen Pilotierung und Einführung als zwischen wahrgenommener Relevanz und Pilotierung, was darauf hindeutet, dass die Skalierung schwieriger ist als der Beginn.
