Wie KI die Fertigungsindustrie revolutioniert

KI revolutioniert die Fertigung mit vorausschauender Wartung, Automatisierung und datengesteuerten Erkenntnissen und steigert so Effizienz und Innovation.

In einer Welt, in der Maschinen denken und Fabriken lernen, hat die Fertigungsindustrie den traditionellen Ansatz neu definiert. Die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) haben wesentlich zu dieser Revolution beigetragen. Die Integration von KI-gestützten Innovationen wie maschinelles Lernen, datengesteuerte Entscheidungsfindung oder Robotik hat zu exponentiellem Wachstum geführt, egal ob es sich um Zahnräder, Schraubenschlüssel oder Algorithmen und Daten handelt.

Die KI-Revolution hat uralte Herausforderungen in Angriff genommen und eine Ära intelligenterer und effizienterer Produktionsprozesse eingeleitet. Es gibt umfassende Marktstatistiken, die das Wachstum der KI belegen. Demnach hat es ein 57,2% CAGR Wachstum ab 2021 und wird bis 2026 schätzungsweise 16,7 Milliarden Dollar erreichen. Die Umfrage des Weltwirtschaftsforums zeigte auch, dass 70% der Hersteller haben bereits in KI-gesteuerte Technologien investiert.

Top 7 Anwendungsfälle von KI in der Fertigung

Da sich die Welt in einem Stadium der Digitalisierung befindet, sind die Hersteller bestrebt, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Um der Industrie und den Herstellern dabei zu helfen, hat die künstliche Intelligenz die Automatisierung vorangebracht und innovative Lösungen eingeführt.

Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen die revolutionären Anwendungen der KI eingesetzt wurden!

• Prädiktive Wartung

Prädiktive Wartung ist eine der prominentesten Anwendungen von KI im Fertigungssektor. Die Technologie der vorausschauenden Wartung analysiert Echtzeitdaten und Leistungsmuster, um Ausfälle oder Fehlfunktionen von Anlagen besser vorhersagen zu können. Shell hat die vorausschauende Wartung für seine Anlagen auf KI umgestellt. Zu diesen Ausrüstungen gehören Pumpen, Kompressoren und Turbinen.

• Robotik und Automatisierung

Robotik und Automatisierung sind zu zwingenden Komponenten im modernen Fertigungsspektrum geworden. Einer der Hauptgründe für diese Verpflichtung ist ihre Skalierbarkeit. Mit steigender Nachfrage können Hersteller auf mechanische oder virtuelle Maschinen zurückgreifen, um die Produktionsleistung bei gleichbleibendem Arbeitsaufwand kostengünstig zu steigern. Das berühmte Elektrofahrzeugunternehmen Tesla hat automatisierte Montagelinien und KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme eingeführt.

• Produktdesign und Prototyping

Produktdesign und Prototyping ist eine weitere kritische Phase in der Produktion, in der KI zu einer Revolutionierung geführt hat. Ein solcher technologischer Fortschritt in der KI ist das computergestützte Design. Damit können Designer ihre Entwürfe virtuell visualisieren. Durch das Testen von Entwürfen können die Ingenieure die strukturelle Integrität und die Aerodynamik verbessern. Aus diesem Grund hat General Electric ( GE) Aviation KI bei der Herstellung seiner komplexen Triebwerkskomponenten simuliert.

• Prozessoptimierung und Qualitätskontrolle

Prozessoptimierung und Qualitätskontrolle sind die wichtigsten Aspekte, die alle Fertigungsbetriebe anstreben. In ähnlicher Weise hat Siemens Healthineers, eine der weltweit bekannten Marken im Gesundheitswesen, verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens für die Qualitätskontrolle von medizinischen Geräten eingesetzt. Zu den Geräten, die sie einer Qualitätskontrolle unterzogen, gehörten diagnostische Bildgebungssysteme und einige zusätzliche Laborgeräte.

• Optimierung der Lieferkette

Die Optimierung der Lieferkette ist wichtig, um die Marktnachfrage zu befriedigen, das Bestandsmanagement zu verbessern und sich als Lieferant zu profilieren. Johnson and Johnson setzt auf dieselben Vorteile und hat KI in die Lieferkette. Auf diese Weise wurde die Verfügbarkeit ihrer Produkte durch Datenanalyse ihrer Lagerbestände und Produktionspläne sichergestellt.

• Nachfrageprognose

Nachfrageprognosen helfen dabei, die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zu antizipieren. Aus diesem Grund hat eine der führenden globalen Marken, Amazon, die Nachfrageprognose in ihrer Produktion eingesetzt. Als E-Commerce- und Technologieunternehmen verwendet Amazon ausgeklügelte KI-Algorithmen, um die Verkaufsdaten der Vergangenheit zu schätzen. Darüber hinaus passt das Unternehmen sein Logistik- und Vertriebsnetz an die analysierte Nachfrageprognose an und verwaltet es.

• Risikomanagement und Betrugsaufdeckung

Ein führendes deutsches multinationales Unternehmen, die Siemens AG, hat vor kurzem das Risikomanagement und die Betrugserkennung als einen wichtigen Teil seines Produktionsprozesses eingeführt. Dies hilft ihnen, Unregelmäßigkeiten in der Produktion zu erkennen. Dies ist eine große Hilfe, da sie sofort auf das Problem reagieren und ihr Geschäft durch einen optimierten Betrieb schützen können.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Fertigung

• Hohe Anfangsinvestition

Hohe Anfangsinvestitionen sind eine der größten Herausforderungen, denen sich ein Produktionsbetrieb bei der Einführung von KI in seinen Produktionsprozess stellen muss. Da die Integration von KI-Tools und Fähigkeiten ist eine langfristige Kapitalanlage. Daher runden sich die anfänglichen Kosten in der Regel hoch auf. Investitionen wie der Aufbau der Infrastruktur, die Einstellung geschulter Mitarbeiter für die Verwaltung und Implementierung von KI-Systemen und die Sammlung relevanter Daten über verschiedene Plattformen hinweg müssen getätigt werden.

• Interoperabilität und Standardisierung

Das verarbeitende Gewerbe ist einer der ältesten Sektoren. Daher könnte die Integration von KI-Technologien in die bestehenden Systeme eine Herausforderung sein. Hinzu kommt, dass der Fertigungssektor genau definierte Standards und Richtlinien für die hergestellten Produkte benötigt. Dies könnte zu einem großen Problem werden, das das Upscaling von Produkten behindern könnte.

• Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz

Durch die Verflechtung von künstlicher Intelligenz mit dem Herstellungsprozess sind diese zum Ziel von Cyberangriffen geworden. Dies könnte dazu führen, dass geistiges Eigentum, wie z.B. die Designs und der Herstellungsprozess, ausgenutzt wird.

• Ethische Erwägungen

Ein wichtiger Grund für ethische Überlegungen ist, dass KI hauptsächlich mit der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen arbeitet. Daher ist die Gewährleistung des Datenschutzes und unvoreingenommener Algorithmen ein Anliegen der Hersteller und Kunden im Sinne der Haftung.

Vorteile von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Fertigung

• Verbesserte Effizienz und Produktivität

Verbesserte Effizienz und Produktivität gehören zu den wichtigsten Vorteilen, die ein Fertigungsunternehmen durch die Integration von KI erzielen kann. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass KI-Algorithmen große Datenmengen analysieren können, um die Lieferkette zu optimieren und die Entwicklung neuer Produkte kontinuierlich zu verbessern.

• Datengestützte Entscheidungsfindung

Die datengestützte Entscheidungsfindung der KI ist ein entscheidender Vorteil in der Fertigung, da sie eine hohe Genauigkeit und eine effiziente Nutzung der Arbeitskräfte gewährleistet und so die Produktionskosten insgesamt senkt.

• Fernüberwachung und -verwaltung

Das verarbeitende Gewerbe erhält Echtzeitdaten über die Leistung seiner Anlagen, indem es sich auf eine KI-Fernüberwachung und Management-Funktionen. Diese frühzeitige Analyse potenzieller Probleme führt zu einer höheren Effektivität der Geräte und einer besseren Maximierung der Ressourcen.

• Verbessertes Produktdesign und Innovation

Ein weiterer Vorteil, den Fertigungsbetriebe durch die Integration von KI in ihren Produktionsprozess erhalten, ist die Verbesserung des Produktdesign und Innovation. Da Algorithmen des maschinellen Lernens ein bestimmtes Design virtuell auf der Grundlage mehrerer Parameter simulieren, die Ihr Design auf dem Markt verbreiteter machen, können diese Parameter Leistung, Kosten, Markttrends oder Kundenpräferenzen sein.

• Anpassung und Personalisierung

Maßarbeit und Personalisierung sind weitere Vorteile von KI in Produktionseinheiten. Das verarbeitende Gewerbe ist eine Branche, in der die Produktion auf Kundenwünsche, Vorlieben und Marktrelevanz ausgerichtet ist. In einer solchen Situation hilft KI sehr effizient dabei, Kundendaten über frühere Käufe zu sammeln. Auf dieser Grundlage können Fertigungsbetriebe ihre Produktion steuern und eine emotionale Bindung zu ihren Kunden aufbauen, indem sie personalisierte Produkte anbieten.

Fazit

Um diese Diskussion über die Revolution, die künstliche Intelligenz im Fertigungssektor ausgelöst hat, zusammenzufassen, kann man mit Sicherheit sagen, dass die neue Ära und die futuristische Vision nahe sind.

Die prominenten Akteure auf der Liste der führenden globalen Marken haben sich bereits auf KI-Technologien, Dies hat ihnen geholfen, enorm zu wachsen, sich von der Konkurrenz abzuheben und ihren gesamten Arbeitsprozess zu revolutionieren.

Das verarbeitende Gewerbe ist erfolgreich und hat seinen Produktionsprozess verbessert, steht aber auch vor einigen Herausforderungen, wie z.B. hohen Anfangsinvestitionen, die einen neuen Ansatz für den Produktionsprozess erforderlich machen.

KI verändert die Fertigung nachhaltig und verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil durch die Einführung und Umsetzung von bahnbrechenden Technologien

Dieser Artikel wurde geschrieben von Patrick Romanus von TechSling und wurde legal lizenziert durch den DiveMarketplace von Industry Dive. Bitte richten Sie alle Fragen zur Lizenzierung an legal@industrydive.com.