Einer der wichtigsten Use Cases von KI im Produktionsumfeld ist Predictive Maintenance. Auf Basis der Analyse von aktuellen und historischen Daten sind smarte Systeme in der Lage, den Zustand von Produktionsmaschinen vorherzusagen und Wartungsarbeiten zeitgerecht einzuläuten – und das noch bevor ein eventueller Schaden auftritt. Laut einer Studie von PwC lassen sich damit Wartungskosten um 30 Prozent reduzieren und die Verfügbarkeit von Anlagen um 20 Prozent erhöhen.
Produktionsprozesse und Planung
Anhand der kontinuierlichen Analyse von Produktionsdaten ist die KI in der Lage, Muster und Ineffizienzen zu erkennen und unmittelbar die Prozesse anzupassen, um die Produktivität zu steigern oder Probleme auszuschließen, bevor sie entstehen. Eine KI-gestützte Echtzeitüberwachung besitzt damit das Potenzial, die Performance von Produktionsstraßen deutlich zu steigern – bei gleichzeitiger Reduktion des Energieverbrauchs.
Die Verbesserung von Produktionsplänen ist ein weiterer Bereich, in dem die KI bedeutende Vorteile bietet. Durch die Analyse von Produktionsdaten und die Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren wie Materialverfügbarkeit, Maschinenkapazität und Nachfrageprognosen passt die KI die Produktionspläne dynamisch an und erhöht damit Effizienz und Flexibilität.
Interaktion zwischen Mensch und Maschine
Generative KI bringt eine neue Facette in die Mensch/Maschine-Interaktio, da sie die menschlichen Fähigkeiten erweitert und komplexe Maschinen intuitiver, sicherer, produktiver und kostengünstiger macht. Laut Capgemini decken die smarten Schnittstellen auf den Steuerungsebenen das gesamte Spektrum menschlicher Kommunikationsmethoden ab: Text, Bilder, gemischte Realität, Sprache und Haptik.
Qualitätsmanagement auf neuem Niveau
Eines der interessantesten Anwendungsfelder von KI in der Produktion ist das Qualitätsmanagement. Wie groß der Nutzen von KI in diesem Bereich ist, zeigt sich bei der Fehlerbehebung mithilfe der sogenannten 8D-Methode. Es handelt sich dabei um einen teamorientierten Lösungsansatz zur Bearbeitung von Reklamationen, die entweder intern oder extern zwischen Lieferanten und Kunden auftreten. Die Methode besteht – wie der Name verrät – aus acht Schritten, die helfen, Fehler auf ihre Ursachen zurückzuführen und künftig dauerhaft zu verhindern. Und bei jedem der Teilmaßnahmen spielt KI eine wesentliche Rolle, indem sie bei jedem Schritt wertvolle Vorschläge liefert. Die finale Entscheidung trifft jedoch immer der Mensch.
Der Prozess beginnt mit der Zusammenstellung des Teams. Durch die Analyse vorangegangener Projekte lernt die KI, welche Fachkräfte über welche Kenntnisse verfügen. Anhand der Ergebnisse schlägt das smarte System die am besten qualifizierten Mitarbeiter vor. Im zweiten Schritt, der Beschreibung des Problems, findet und klassifiziert die KI automatisch Defekte oder Abweichungen in den Produkten. Nachdem das System Vorschläge für Sofortmaßnahmen gemacht hat, analysiert es große Mengen an Produktionsdaten, um Muster und Ursachen für Qualitätsprobleme zu identifizieren (dritter und vierter Schritt).
Durch die Analyse historischer Daten ist die KI in der Lage, vorherzusagen, welche Maßnahmen am effektivsten sind, um das Problem zu lösen (fünfter Schritt). Der sechste Step ist der Einführung der Korrekturmaßnahmen gewidmet, wobei die KI-Vorschläge liefert, wo im Unternehmen das Problem noch auftreten könnte. Im Anschluss daran kommen die User des intelligenten Systems in den Genuss von Vorschlägen für Vorbeugemaßnahmen sowie für die Anpassung oder Erweiterung der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA). Im letzten Schritt geht es darum, die Erkenntnisse der vorangegangenen Analysen und Maßnahmen zu dokumentieren – das klassische Lessons Learned. Und auch hier spielt die KI ihr volles Potenzial aus: Das System lernt automatisch, ohne zusätzlichen manuellen Aufwand, und sorgt damit für eine nachhaltige Qualitätsoffensive.
Smartes Managementsystem
Um die Stärken von KI nutzen und etwa im Bereich Qualitätsmanagement mit anderen Technologien wie Virtual oder Augmented Reality gewinnbringend zusammenbringen zu können, braucht es ein verlässliches und flexibles Fundament. Ein erfolgversprechender Ansatz dafür besteht aus der Kombination der Cloud und einem smarten Daten- und Dokumentenmanagementsystem. Die Cloud, weil hier alle benötigten Daten auf einer gemeinsam genutzten Plattform sicher gespeichert und für berechtigte Personen jederzeit verfügbar sind. Zudem sorgt sie für die problemlose Vernetzung aller Partner entlang der Lieferkette. Nutzen diese zusätzlich ein intelligentes Dokumentenmanagementsystem, lassen sich die benötigten Unterlagen etwa für die Produktion oder die Fehlerbehebung bequem verteilen. Auch hier spielt KI eine wichtige Rolle, da sie die von den Lieferanten zur Verfügung gestellten Dokumente wesentlich effizienter überprüft, als dies mit traditionellen – und oft manuellen – Methoden möglich ist. Das smarte System kann zudem Prüfprotokolle validieren und gegebenenfalls dem Lieferanten direkt Feedback übermitteln, wenn dieser etwa ein falsches Bauteil referenziert hat. Es extrahiert außerdem automatisiert die in den Dokumenten enthaltenen Metadaten und verknüpft sie im System korrekt.
Unterm Strich: Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen in unterschiedlichen Anwendungsbereichen, die Effizienz, Produktion und Qualität zu erhöhen, Fehler zu vermeiden und gleichzeitig Kosten einzusparen. Damit stellt KI auf vielfältige Weise unter Beweis, dass sie zurecht zu den wichtigsten Technologien zählt, wenn es um die Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit der deutschen Industrie geht.
