Wie KI die Fertigungsindustrie verändert

Vorausschauende Wartung mit KI

In jeder Anwendung mit Maschinen nutzt die prädiktive Wartung KI-Algorithmen, um vorauszusagen, wann und wie eine Maschine ausfallen könnte. Diese Implementierung von KI ermöglicht proaktives Reparieren der Maschinen, bevor sie ausfallen, um Kosten zu minimieren, Wartungspläne zu optimieren und Systemausfallzeiten zu reduzieren. Für Anwendungen der prädiktiven Wartung analysiert KI historische Daten von Sensoreingaben, die Leistung der Ausrüstung im Laufe der Zeit und die prognostizierte Nachfrage, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen.   Damit die prädiktive Wartung funktioniert, muss die Maschine eine Reihe von speziell entwickelten Sensoren, IoT-Konnektivitätsgeräten und Datenverarbeitungseinheiten im System umfassen. Maschinelles Lernen kann in integrierten Datenverarbeitungseinheiten, lokalen Servern oder in der Cloud ausgeführt werden. Die Technologie der prädiktiven Wartung findet sich in nahezu jeder Branche, sei es bei der Implementierung an einer einfachen Pumpe eines hydronischen Kühlsystems oder an einem hochmodernen 12-Achsen-CNC.

Optimierung der Lieferkette durch KI

In der Fertigung können Lieferkettenlogistik den Durchsatz drastisch zum Besseren oder Schlechteren beeinflussen. KI-gestützte Optimierung von Fertigungslieferketten kann die Nachfrage nach Montagelinienressourcen vorhersagen, die Lagerbestände basierend auf der Fertigungsgeschwindigkeit optimieren und effiziente Lager- und Transportwege innerhalb einer Fabrik vorschlagen. Zusammengenommen kann der Einsatz von KI in Anwendungen für Fertigungslieferketten die Kosten erheblich minimieren, den Durchsatz erhöhen und Verzögerungen minimieren.   Zum Beispiel stellt die Everett-Anlage von Boeing, das größte Gebäude der Welt mit über 98 Acres Innenraum, vier verschiedene Flugzeugmodelle her. Ein einziges Modell, die Boeing 777, enthält etwa 3 Millionen Teile von über 500 Lieferanten. Boeing nutzt FRID-Tags, GPS-Tracker, Lagerautomationssysteme, automatisierte Fahrzeuge, Fördersysteme und fortschrittliche Robotik, um die enorme Komplexität der Lieferkette innerhalb der Anlage zu verwalten. Die Optimierung der Lieferkettenlogistik stützt sich stark auf KI-gestützte Logistiksoftware, um übermenschliches Management nicht nur der Fertigung eines einzelnen Flugzeugs, sondern der gesamten Fabrik zu ermöglichen.

Energieoptimierung in Fabrikbetrieben

Die Produktivität und Effizienz einer Fabrik stehen im Mittelpunkt ihrer Leistungskennzahlen. Die Senkung des Energieverbrauchs kann die Kosteneffizienz einer Fabrik erhöhen, aber wenn sie nicht effektiv verwaltet wird, kann dies ihre Gesamtproduktivität verringern. Die Energieoptimierung der Fabrik mithilfe von KI umfasst die Analyse von Echtzeitdaten aus einer Vielzahl von Geräte- und Umweltsensoren, Maschinenoperationen, Energieverbrauchsmustern und Kostenmustern, um Ineffizienzen zu identifizieren und Anpassungen für eine optimale Energienutzung vorzuschlagen.   Zum Beispiel nutzt Siemens KI-Algorithmen, um digitale Zwillinge von Fabriken zu erstellen, die Geräteleistung zu überwachen, Produktionspläne zu optimieren und Energieverbrauchsmuster in verschiedenen Fabriktypen zu ändern. Durch KI-basierte prädiktive Analysen hat Siemens bewiesen, dass sie helfen können, energiebezogene Emissionen um 50 % zu reduzieren und gleichzeitig die Produktionsausgabe beizubehalten, indem Energieverschwendung während Leerlaufzeiten reduziert und Maschinenbetriebszeiten optimiert werden. Geräte wie intelligente Energiemessgeräte, Energiemonitoringsysteme, IoT-fähige Sensoren und KI-basierte Energiemanagementplattformen müssen eingesetzt werden. Selbst bei ihren hohen Anfangskosten kann ihre Verwendung die gesamten Lebenszykluskosten der Fabrik senken.

KI-gestützte Robotik in der Automobilindustrie

Die Automobilfertigung nutzt in nahezu jeder Phase des Montageprozesses robotergestützte Montagetechniken. KI-gestützte Roboter können Materialien präzise platzieren, Abschnitte schweißen und verbinden, mit Menschen für die allgemeine Montage (sogenannte „Cobots“ – für kollaborative Roboter) zusammenarbeiten und Materialien in einer Produktionsanlage transportieren.   Zudem können die Bewegungen der Roboter selbst mit KI optimiert werden. Wenn beispielsweise ein Roboterarm fünf unabhängige Motoren verwendet, um eine Greifvorrichtung am Ende des Arms zu steuern, kann KI den effizientesten Weg definieren, um die Motoren unabhängig zu steuern, um die Genauigkeit zu verbessern, den Energieverbrauch zu reduzieren und die Zeit bis zum Abschluss einer Aufgabe zu verkürzen. Diese Fähigkeit ist besonders vorteilhaft für Schweiß-, Montage- und Lackieranwendungen wie sie in Automobilfertigungsanlagen eingesetzt werden, da sie hochwertige und konsistente Schweißnähte gewährleisten und gleichzeitig den gesamten Energieverbrauch und die Fertigungszeit minimieren kann. Diese Roboter nutzen oft Computervision-Sensoren, Rechensysteme, KI-gesteuerte Steuereinheiten und verschiedene Bewegungssensoren.

KI-automatisierte Qualitätskontrolle

Fahrzeuge enthalten Hunderttausende von Komponenten, die meist einem Ausfall unterliegen. Da die Automatisierung zunehmend den Montageprozess übernimmt, besteht ein wachsender Bedarf an strengen, hochwertigen Garantien. KI hilft dabei, Defekte oder Abweichungen von Qualitätsstandards zu identifizieren, indem sie Bilder, Videos und Sensordaten analysiert, um fehlerhafte Konstruktionen oder einzelne Komponenten zu kennzeichnen.   Zum Beispiel verfügt die Automobillackieranlage von Porsche über ein vier Meilen langes Förderbandsystem, das einen vollständig robotergesteuerten Lackierprozess und einen Endkontrolltunnel umfasst. Im Kontrolltunnel untersuchen Mitarbeiter und hochauflösende Kameras die lackierten Oberflächen. Die Videoaufnahmen dieser Kameras werden von einer KI analysiert, die geringfügige Unvollkommenheiten erkennen kann, die sofort behoben werden können.

Ständige Prozessverbesserung

BMW hat künstliche Intelligenz in ihrem Lackierprozess auf eine andere Weise eingesetzt: Gesamtprozessanalyse für ihre Lackierstraße. Sie nutzen KI, um einen Anstieg der Staubbelastung in ihrer Anlage vorherzusagen, der die Lackqualität basierend auf Temperatur- und Saisonmustern negativ beeinflussen kann. Basierend auf dieser Vorhersage kann BMW den Filterwechsel in ihren HLK-Systemen präzise timen, um schädliche Auswirkungen effektiv zu minimieren.   Allgemein gesprochen kann KI große Datenreihen mit einer Vielzahl von Dateneingaben akzeptieren, Muster und Unregelmäßigkeiten in diesen Daten erkennen, um Datenereignisse zu überwachen oder vorherzusagen. BMWs Dateneingabe bestand aus einer Vielzahl historischer und aktueller Wetterdaten, und die Ausgabe ist ein erwarteter Anstieg der Staubpartikel sowie die anschließende Durchführung von Filterwechseln.

Optimierung der Fertigung mithilfe von KI

KI kann unterschiedliche Dateneingaben zusammenführen, Muster erkennen, eingehende Analysen erleichtern und anwendungsspezifische Empfehlungen bereitstellen, um Fabrik- und Herstellungsverbesserungen in nahezu jedem Sektor zu steigern. Menschen können komplexe Systeme durch die Implementierung von KI besser verstehen, was eine Lösung realer Probleme ermöglicht. Ob es nun darum geht, eine neue Ära der Qualitätskontrolle in der Lackinspektionslinie von Porsche einzuführen, bei der Verwaltung der größten Fertigungsstätte der Welt bei Boeing zu helfen oder die Leistung einer einfachen Hydronikpumpe zu überwachen – KI kann die Effizienz der industriellen Fertigung optimieren, die Leistung maximieren und den Energieverbrauch reduzieren.

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