Um Produktionsprozesse zu optimieren, spielt der Einsatz künstlicher Intelligenz künftig eine zentralere Rolle, um sowohl Effizienz als auch Effektivität zu steigern. Denn KI kann dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern, indem sie Prozesse beschleunigt und die Nutzung von Material und Energie optimiert. Dies führt zu geringeren Kosten und einer schnelleren Produktion. Auf der anderen Seite erhöht KI die Effektivität durch präzisere und intelligentere Entscheidungsfindungsprozesse, beispielsweise in der Qualitätskontrolle und der vorbeugenden Wartung (eng.: Predictive Maintenance). Hierdurch wird sichergestellt, dass die Produktionsziele nicht nur schneller, sondern auch mit höherer Qualität erreicht werden. Wir zeigen Ihnen in diesem Artikel relevante Anwendungsfälle, wie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz die Produktivität in der Produktion gesteigert werden kann.

Um die Auslastung von Maschinen zu optimieren, muss künstliche Intelligenz technische und organisatorische Stillstandszeiten in Ihrer Produktion verringern. Wie Sie das erreichen, erläutern wir im Zusammenhang mit MES-, ERP-Systemen und IoT-Plattformen, die durch KI deutlich effektiver werden:

KI in MES-Systemen

MES-Systeme (Manufacturing-Execution-System) nutzen KI, um Echtzeitdaten der Produktion zu analysieren und für die Optimierung zu nutzen. Die KI plant den Personal- und Ressourceneinsatz sowie die Kapazitätsplanung und Auftragsterminierung. Durch maschinelles Lernen verbessert sich die Planung kontinuierlich, wodurch Stillstandszeiten minimiert und die Maschinenauslastung maximiert werden.

KI in ERP-Systemen

ERP-Systeme überwachen die gesamte Lieferkette. Mithilfe von KI können Sie präzisere Nachfrage- und Bedarfsprognosen erstellen. Dies erhöht nicht nur Ihre Liefertreue, sondern optimiert auch die Lagerhaltung. Sicherheitsbestände können reduziert und Stillstände in der Produktion vermieden werden, indem immer ausreichend Material auf Lager ist.

KI in IoT-Plattformen

Ein typischer Anwendungsfall von IoT-Plattformen, die oft von Maschinenherstellern angeboten werden, ist die präventive Verschleiß- und Defekterkennung. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Maschinenparametern können zukünftige Ausfälle präzise vorhergesagt werden. Künstliche Intelligenz optimiert diesen Prozess, indem sie verborgene Datenmuster und Zusammenhänge erkennt, die für den Menschen schwer identifizierbar sind.

Hinweis: Anwendungsfälle, wie die Produktionsplanung, sind häufig nicht nur einem System zuzuordnen und oft sehr unternehmensindividuell IT-technisch abgebildet, was in diesem Artikel zwecks besserem Verständnis vereinfacht wurde.

Effizientes Ressourcenmanagement ist der Schlüssel zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Steigerung der Produktivität. KI verändert grundlegend, wie Ressourcen im gesamten Fertigungsspektrum zugewiesen und genutzt werden. KI-gestützte Ressourcenmanagement-Systeme können sowohl Material als auch Personal auf der Grundlage des Echtzeitbedarfs und des Produktionsstatus dynamisch zuweisen. Das gewährleistet nicht nur die optimale Nutzung von Materialien, sondern sorgt auch für eine ausgewogene Verteilung der Arbeitslast auf die Mitarbeiter, was z. B. Burnout und Unterforderung verhindert. KI-gestütztes Ressourcenmanagement lässt sich nahtlos mit modernen ERP- und MES-Systemen integrieren.

Die Arbeitsproduktivität wird durch die Weiterbildung von Mitarbeitern bezüglich des Einsatzes von künstlicher Intelligenz gesteigert. KI-Trainings, die auf die Verbesserung spezifischer Fähigkeiten im Umgang mit KI abzielen, fördern nicht nur die Mitarbeitermotivation, sondern tragen auch zum Change Management bei. Hier gilt, was auch schon grundsätzlich bei der Digitalisierung gilt: wer KI erfolgreich im Unternehmen etablieren will, muss alle Mitarbeiter mitnehmen. Da jeder Mitarbeiter unterschiedliche Anforderungen und Kenntnisse hat, ist ein individuelles KI-Trainingsprogramm wichtig. Wir zeigen Ihnen, wie unsere Learner Paths Ihre KI-Qualifikationslücke schließen, um die Produktivität Ihrer Fertigung zu steigern:

Durchlaufzeiten werden zum einen durch die Verkürzung von Stillstandszeiten verringert. Zusätzlich bietet uns der Einsatz von KI weitere Möglichkeiten, um Durchlaufzeiten zu optimieren.

Verbesserte Planungsgenauigkeit

KI im Unternehmen kann durch optimierte Absatz- und Bedarfsprognosen ebenfalls die Über- und Unterproduktion senken. Zusätzlich ermöglicht KI eine straffere Planung der Produktionszyklen, was die Durchlaufzeiten unmittelbar optimiert.

Optimierung des Produktionsflusses

Ein weiterer Use Case von KI in der Produktion ist die Optimierung des Produktionsflusses. Durch die Überwachung und Datenanalyse können KI-Algorithmen aktiv Materialfluss und Prozessschritte optimieren, um Durchlaufzeiten zu verkürzen. 

Dynamische Anpassungen

Veränderungen in der Lieferkette gehören für die meisten Unternehmen zu den täglichen Herausforderungen: Lieferanten brechen weg, Schiffswege sind blockiert, Qualitätsprobleme in der gelieferten Ware… Die Aufwendungen für notwendige Planungsänderungen sind hoch und steigen mit den Ansprüchen an die Planungsqualität. Künstliche Intelligenz kann hier eingesetzt werden, um optimale Entscheidungen deutlich schneller herbeizuführen und somit den Produktionsprozess am Laufen zu halten, ohne dass Durchlaufzeiten durch suboptimale Planungen verlängert werden.

Die Use Cases Qualitätskontrolle und Predictive Maintenance steigern die Produktionssicherheit. Auf diesen Aspekt wollen wir gesondert eingehen. 

KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme nutzen fortschrittliche Bildverarbeitung und maschinelles Lernen, um Fehler und Abweichungen in Echtzeit zu erkennen. Diese Systeme verbessern die Konsistenz der Produktqualität und reduzieren den Ausschuss in der Produktion, indem sie frühzeitig eingreifen, bevor fehlerhafte Produkte die Fertigungslinie verlassen. 

Predictive Maintenance ermöglicht durch KI, dass Ausfälle von Maschinen mit einer höheren statistischen Wahrscheinlichkeit vorhergesagt werden, bevor sie tatsächlich auftreten. Durch die Analyse von Betriebsdaten und die Erkennung von Mustern, die auf bevorstehende Probleme hinweisen, können Wartungsarbeiten geplant werden, ohne den Produktionsfluss zu unterbrechen. Diese proaktive Wartung minimiert ungeplante Stillstandszeiten und hält die Produktionseffizienz auf einem optimalen Niveau, wodurch die Gesamtbetriebskosten gesenkt werden.

• Industrielle Automatisierung in Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Produktionslandschaft rasant, indem sie Prozesse optimiert und die Produktivität in der Fertigung deutlich steigert. 
• Durch den Einsatz intelligenter Automatisierungssysteme können repetitive und manuelle Aufgaben effizienter gestaltet und menschliche Fehler reduziert werden, was unmittelbar zur Optimierung der Produktionsabläufe beiträgt. 
• KI-Algorithmen bieten die Fähigkeit, komplexe Datenmengen zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Feinabstimmung der Produktionsprozesse genutzt werden. Dies ermöglicht eine präzisere Produktionsplanung und eine kontinuierliche Anpassung der Prozesse in Echtzeit, basierend auf den aktuellen Betriebsbedingungen.
• Die Integration von KI in die industrielle Automatisierung ermöglicht es, nicht nur die Produktionsprozesse zu optimieren, sondern auch die gesamte Produktionsplanung zu verfeinern. Dies führt zu einer effektiveren Ressourcennutzung und einer Reduktion von Ausschuss, was wiederum die Kosten senkt und die Gesamteffizienz erhöht.

Die Entwicklung von KI Use Cases mit einer positiven Kosten-Nutzen-Relation stellt Unternehmen regelmäßig vor eine große Herausforderung. Aus diesem Grund bieten wir das Use Case Development an, um Lösungen für Sie zu schaffen, die echten Mehrwert bieten.