Die Rolle von KI und maschinellem Lernen in Ihrer Fabrik der Zukunft.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiger Bestandteil der Fabrik der Zukunft. Die Vernetzung des Fertigungsprozesses durch eine durchgängig vernetzte Fabrik liefert unbegrenzte Produktionsdaten, die der Mensch einfach nicht vollständig berechnen kann.
Das größte Missverständnis über KI ist, dass es sich um ein abstraktes, futuristisches Konzept handelt. In Wirklichkeit sind wertvolle praktische Anwendungen für maschinelles Lernen und KI bereits heute einsatzbereit. Hochwertige Anwendungen mit geringem Risiko können eingesetzt werden, um die OEE zu steigern, die Produktionsqualität zu maximieren und die Mitarbeiter zu unterstützen.
Vorteile der Anwendung von KI und ML in der heutigen Fertigung
Mithilfe von KI können riesige Datenmengen intelligent analysiert werden, um neue, noch nie dagewesene Möglichkeiten zur Maximierung des Outputs und zur Steigerung der Qualität zu finden und mit menschlichen Bedienern und Technikern zusammenzuarbeiten, um deren Rolle aufzuwerten.
Maschinelles Lernen als Teil der KI liefert automatisierte Erkenntnisse, für die Menschen entweder lange brauchen – oder die sie einfach nicht erkennen können. Von der Betriebsdiagnose bis hin zu extrem präzisen Produktionsvorhersagen – Automatisierung, die sich die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zunutze macht, wird Ihre Fabrik in die Zukunft führen.
Die Integration von intelligenter Automatisierung und maschinellem Lernen in jeden Schritt des Produktionsprozesses liefert früher Erkenntnisse, die zu sofortigen Maßnahmen führen, um Ausfallzeiten und Verluste zu vermeiden.
Die von der KI durch maschinelles Lernen gewonnenen Erkenntnisse können auf jeden Prozessschritt angewendet werden, wodurch die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessert wird. Mit diesen Erkenntnissen lassen sich sowohl chronische Probleme lösen, die fortlaufend auftreten und sich weniger stark auf die Leistung auswirken, als auch sporadische Probleme, d. h. kurzzeitige Änderungen oder Fehler, die Leistungsprobleme verursachen.
Während sich die Hersteller weltweit weiter auf die Fabrik der Zukunft zubewegen, werden KI- und Machine Learning-Technologien immer stärker, intelligenter und praktischer.
Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind verwandt, aber die Begriffe sollten nicht austauschbar verwendet werden. Tatsächlich ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der Künstlichen Intelligenz. Es ist die natürliche Weiterentwicklung des Einsatzes von KI, um durch den Einsatz selbstlernender Technologie eine intelligentere, besser vernetzte Produktion zu erzeugen.
Maschinelles Lernen ist in der Fertigung enorm praktisch, um neue Wege zur Prozessoptimierung zu finden.
| KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | MASCHINELLES LERNEN |
| Oberbegriff für den Einsatz von Computern, um anhand von prozessgenerierten Daten Einblicke in komplexe Systeme zu gewinnen. | Teilbereich der angewandten künstlichen Intelligenz: die Vorhut der KI. |
| Expertensysteme, bei denen Computer angewiesen werden, wie sie Daten analysieren, welche Daten sie verwenden und welche Ergebnisse sie erzeugen sollen. | Computer verwenden Daten, um die Regeln aufzustellen, und nutzen die Automatisierung auf intelligente Weise, um ihre eigenen Algorithmen zu entwickeln, die auf den Prozess oder die Rechenleistung zugeschnitten sind. |
| Die Maschine bzw. der zentrale Prozessor lernt aus den Daten, ähnlich wie das menschliche Gehirn neue Fähigkeiten, Gewohnheiten und Wissen erlernt: Lernen durch Erfahrung und Verbesserung durch Iteration. |
Maschinelles Lernen für die Fertigung nutzen
Heute besteht einer der Anwendungsfälle für maschinelles Lernen darin, Produktionsprobleme schneller zu erkennen. Anfänglich brauchen wir vielleicht Menschen, die auf diese Daten reagieren, um die Leistung wieder in Einklang zu bringen, aber im Laufe der Zeit möchten wir maschinelles Lernen nutzen, um einen automatisierten Prozess (z. B. Roboter oder Drohnen) einzusetzen, der die erforderliche Anpassung oder Korrektur vornimmt.
Indem wir dies im Laufe der Zeit tun, können wir die Leistung und Zuverlässigkeit bei geringerem Arbeitsaufwand verbessern und so letztlich die Kosten für die Transformation senken.
 | Defect Detection Die Minimierung von Defekten ist eine der Säulen zur Steigerung der OEE. Qualitätsteams und Produktionsleiter können maschinelles Lernen einsetzen, um den Output anhand historischer Produktionsdaten sowie des Echtzeit-Outputs zu bewerten. Maschinelles Lernen kann Produktionsfehler wie Kratzer, Beulen, niedrige Füllstände und Lecks erkennen. Maschinelles Lernen kann auch bei der Reduzierung von Fehlalarmen helfen, da die Maschine lernen kann, kleine Abweichungen innerhalb der Toleranz mit einem außergewöhnlich hohen Grad an Sicherheit zu erkennen. Mehr über den Schritt über OEE hinaus →. |
 | Vorbeugende Wartung Techniker und Ingenieure verlassen sich bei der Erstellung von Wartungsplänen zweifellos auf Betriebsdaten sowie auf ihre Erfahrung und ihr implizites Wissen. Maschinelles Lernen nutzt historische und Echtzeitdaten, um optimale TPM-Verfahren und präventive Wartungsroutinen zu erstellen. Anstatt sich auf menschliche Intuition zu verlassen, nutzen Sie künstliche Intelligenz, um sicherzustellen, dass die präventiven Wartungsaktivitäten optimiert werden. Die Maschinen werden genau dann gewartet, wenn sie es brauchen. So werden Ausfälle vermieden und der Arbeitsaufwand für die Techniker minimiert. |
 | Digital Twins Nutzen Sie reale Daten, um extrem genaue Simulationen durchzuführen, um Prozessänderungen, Upgrades oder neue Anlagen zu modellieren. Maschinelles Lernen erleichtert die Datenberechnung in den Prozessen einer Fabrik, um die gesamte Produktionslinie oder einzelne Abschnitte des Prozesses nachzubilden. Anstatt reale Experimente durchzuführen, erzeugen die vom maschinellen Lernen abgeleiteten Daten nahezu perfekte Simulationen, die optimiert und angepasst werden können, bevor reale Versuche gestartet werden. |
 | Qualitätssicherung Durch maschinelles Lernen über Stunden der Produktionsleistung können Trends im gesamten Herstellungsprozess erkannt und selbst erlernt werden. Bevor ein Produkt zu weit von akzeptierten Standards abweicht, kann die Automatisierung eingreifen und sich selbst korrigieren. Um Qualität 4.0 in Ihrer Fabrik der Zukunft zu erreichen, müssen KI und maschinelles Lernen integriert werden. Mehr über Qualität 4.0 & Qualitätsintelligenz →. |
Praktische KI für Fertigungsanwendungen Lösungen in Ihrer Fabrik
Das Hauptziel des maschinellen Lernens besteht darin, die Herstellungskosten weiter zu senken, indem die Effizienz von Maschinen und Anlagen verbessert, die Arbeit optimiert und die Ergebnisse genauer vorhergesagt werden.
Lineview arbeitet derzeit an Konzepten der Künstlichen Intelligenz wie diesen, um mögliche Maßnahmen, geführte Interventionen und Prognosen für bessere Ergebnisse vorzuschlagen.
1. Aufgaben/SIC-Überprüfung und Ressourcenzuweisung
Bei einer taktischen Überprüfung hilft das maschinelle Lernen dabei, den vorteilhaftesten Bereich zu finden. Zu wissen, wo Ressourcen, Zeit und Energie in einer komplexen Produktionsanlage zu konzentrieren sind, erfordert eine komplizierte Analyse. maschinelles Lernen kann Ihre Kristallkugel sein.
In den Algorithmus des maschinellen Lernens sind Wissen und Erfahrung eingeflossen, die auf jahrelangen Daten beruhen und die wahrscheinliche Zukunft vorhersagen. Das gibt Ihnen die Sicherheit, genau so zu investieren, dass Sie den größten Nutzen erzielen.
2. Genaue Produktionsplanung
Bei einer Abfolge von Produktionsanforderungen wie Produktionsauftrag und -volumen sagt Ihnen das maschinelle Lernen, was höchstwahrscheinlich erreicht werden wird und bis wann.
Anhand von Informationen wie Schichtteams, Tageszeiten, täglichen Produkt-SKUs und historischen Aufzeichnungen erstellen maschinelle Lernalgorithmen eine realistischere und genauere Produktionsplanung auf der Grundlage bewährter Daten.
3. Abnormales Verhalten der Maschine bekämpfen
Maschinelles Lernen kann Techniker und Bediener auf abnormales Verhalten aufmerksam machen und ihnen genau sagen, worauf sie sich bei dieser Maschine konzentrieren müssen. Der Algorithmus generiert eine Wahrscheinlichkeit, dass der Prozess oder die Ausgabe abnormal ist, und zeichnet alle Produktionsvariablen auf, die zu dieser Zeit passiert sind.
Maschinelles Lernen kann dem Einzelnen das Wissen vermitteln, dass sich die Maschine anders verhält als normal, und den Kontext liefern, warum. Schnellere, fundiertere Erkenntnisse verringern die wahrscheinlichen Auswirkungen auf die langfristige Leistung der Anlage und ersticken Probleme im Keim, bevor sie eskalieren.
