KI in der Fertigung: Mit Intelligenz die Industrie revolutionieren

Ich bin kein künstliche Intelligenz (KI) Experte. Nachdem ich jedoch bei der Entwicklung eines KI-gestützten Softwaretools für Maschinenhersteller mitgewirkt hatte, wurde ich neugierig KI in der Fertigung.

Ich bin besonders neugierig, wie KI in der Fertigung eingesetzt werden sollte (wenn überhaupt) und wie sie Herstellern helfen kann.

Ein Teil dessen, was meine Neugier geweckt hat, sind die Gespräche, die mein Team und ich auf verschiedenen Konferenzen mit Herstellern geführt haben. Mir scheint, dass die Konzepte der KI in der Fertigung stark missverstanden werden, weshalb sich viele der Einführung neuerer Technologien widersetzen.

Bevor ich die möglichen Vorteile von KI im Allgemeinen und KI in der Fertigung im Besonderen erörtern kann, ist es wichtig, dass die Hersteller verstehen, was KI ist (und was nicht), wie sie entstanden ist und ein wenig darüber, wie sie funktioniert.

In diesem Artikel werde ich die Rolle der KI in der Fertigung untersuchen und Einblicke in KI geben, ihre kurze Geschichte, den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen und wie KI die Zukunft der Fertigung gestaltet.

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem geworden starke Kraft der Transformation in verschiedenen Branchen, und das verarbeitende Gewerbe ist keine Ausnahme.

Künstliche Intelligenz, oft als KI abgekürzt, bezieht sich auf Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen.

Dies umfasst die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Problemlösung, Argumentation, Lernen, Wahrnehmung und Sprachverständnis. KI-Technologien zielen darauf ab, Systeme und Maschinen, die menschliche kognitive Funktionen nachahmen können, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen auf der Grundlage von Daten und Algorithmen zu ergreifen.

KI umfasst eine Vielzahl von Techniken und Technologien, darunter, aber nicht beschränkt auf:

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• Maschinelles Lernen: Eine Untergruppe der KI, die es Systemen ermöglicht, ihre Leistung bei einer Aufgabe zu verbessern, indem sie aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.
• Maschinelles Sehen: Die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Informationen aus der Welt wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen.
• Expertensysteme: KI-Systeme, die die Entscheidungsfähigkeit eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich nachahmen.
• Robotik: Kombination von KI und mechanischen Systemen zur Entwicklung intelligenter und autonomer Roboter.
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In der Fertigung wird KI in erster Linie eingesetzt, um die Automatisierung zu verbessern, Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern, was zu höherer Effizienz, niedrigeren Kosten und verbesserter Produktqualität führt.

Eine kurze Geschichte der KI

Die Reise der KI lässt sich auf alte Mythen und Legenden über künstlich geschaffene Wesen zurückführen, die über menschenähnliche Intelligenz verfügen. Die formale Entwicklung der KI als Studienfach begann jedoch Mitte des 20. Jahrhunderts.
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Frühe Entwicklungen:

• Alan Turings Werk (1936): Der britische Mathematiker und Informatiker Alan Turing führte das Konzept einer theoretischen Maschine ein, die die Berechnung jeder anderen Maschine simulieren kann, die heute als Turing-Maschine bekannt ist. Dies legte die theoretische Grundlage für KI.
• John McCarthy (1956): Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde erstmals 1956 von John McCarthy während der Dartmouth Conference geprägt. Diese Veranstaltung gilt als die Geburtsstunde der KI als akademisches Fachgebiet.
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Der KI-Winter:

Auf den frühen Optimismus in Bezug auf KI folgte eine Phase, die als „KI-Winter“ bekannt ist und durch eine geringere Finanzierung und ein nachlassendes Interesse an diesem Bereich aufgrund überhöhter Erwartungen und unzureichender technologischer Fortschritte gekennzeichnet war. Die KI-Forschung wurde jedoch im Hintergrund still und leise fortgesetzt.
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Wiederauferstehung und moderne KI:

Das Wiederaufleben der KI kann auf mehrere Faktoren zurückgeführt werden:

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• Fortschritte beim maschinellen Lernen: Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere Deep Learning, gewannen im 21. Jahrhundert an Bedeutung. Durchbrüche in neuronalen Netzwerken und die Verfügbarkeit riesiger Datensätze trugen zu erheblichen Fortschritten bei KI-Anwendungen bei.
• Big Data und Rechenleistung: Die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und leistungsstarker Computerhardware ermöglichte es KI-Systemen, Daten effektiver zu verarbeiten und zu analysieren.
• Praktische Anwendungen: KI begann, praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen zu demonstrieren, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung, was zu erhöhtem Interesse und Investitionen führte.
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Heute erlebt KI ein beispielloses Wachstum und Innovationen mit Anwendungen in fast allen Bereichen unseres Lebens, einschließlich der Fertigungsindustrie.

Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI)

Lassen Sie uns zunächst über die technischen Unterschiede zwischen den beiden sprechen. Wenn Sie eine schnelle Suche bei Google durchführen, werden Sie höchstwahrscheinlich auf eine ähnliche Definition wie diese stoßen:

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer Unterschiede:

Künstliche Intelligenz (KI): KI bezieht sich auf das breitere Feld der Entwicklung von Maschinen oder Systemen, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Es beinhaltet die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, wahrzunehmen, zu argumentieren, zu lernen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. KI umfasst eine Vielzahl von Techniken, Algorithmen und Methoden zur Nachahmung der menschlichen Intelligenz. Sie kann sowohl regelbasierte Programmierung als auch maschinelle Lernansätze umfassen.

Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teil- oder Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, auf der Grundlage von Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. ML-Algorithmen ermöglichen es Computern, aussagekräftige Muster aus großen Datensätzen zu analysieren und zu extrahieren, daraus zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. ML-Systeme sind so konzipiert, dass sie automatisch lernen und sich ohne menschliches Eingreifen anpassen.

Einfacher ausgedrückt ist KI das umfassendere Konzept, das darauf abzielt, intelligente Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Aufgaben ausführen können. ML ist dagegen ein spezifischer Ansatz innerhalb der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und auf der Grundlage dieses Lernens Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Um es ins rechte Licht zu rücken: KI ist wie ein Studienfach, während ML eines der Werkzeuge oder Techniken ist, die in diesem Bereich verwendet werden, um es Maschinen zu ermöglichen, zu lernen und Entscheidungen zu treffen. ML ist eine Untergruppe von KI, aber KI kann auch andere Ansätze umfassen, die über ML hinausgehen, wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und mehr.

Diese Definitionen sind korrekt; sie sind jedoch in der Regel technisch und für den Durchschnittsbürger schwer zu verstehen. Also beschloss ich, eine Analogie zu entwickeln, um den Menschen zu helfen, den Unterschied besser zu verstehen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist wie der Werksleiter, der den gesamten Betrieb überwacht. Der Werksleiter verfügt über ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Kenntnissen, die es ihm ermöglichen, wichtige Entscheidungen zu treffen.

Sie können sich an verschiedene Situationen anpassen, mit verschiedenen Abteilungen kommunizieren und die Gesamteffizienz der Anlage aufrechterhalten. Im Fertigungskontext würde KI ein umfassendes System darstellen, das maschinelles Lernen, Robotik, natürliche Sprachverarbeitung und mehr umfasst. Die übergreifende Intelligenz leitet die gesamte Fabrik, trifft Entscheidungen auf hoher Ebene und stellt sicher, dass alle Prozesse harmonisch funktionieren.

Maschinelles Lernen (ML), auf der anderen Seite, ähnelt einem Facharbeiter in der Produktionsstätte. Dieser Arbeiter hat eine bestimmte Aufgabe, beispielsweise die Qualitätskontrolle. Sie wurden geschult, um Fehler und Anomalien an den Produkten zu erkennen.

Mit der Zeit, wenn sie immer mehr Produkte sehen, werden sie besser darin, Probleme zu erkennen und können sich an neue Arten von Defekten anpassen. Dieser Mitarbeiter trifft keine Entscheidungen über den gesamten Betrieb der Anlage. Stattdessen erfüllt er seine spezifische Aufgabe hervorragend und verbessert seine Fähigkeiten kontinuierlich durch Erfahrung und Daten. In dieser Analogie stellt ML eine spezialisierte Technologie innerhalb des breiteren KI-Systems dar, die sich dadurch auszeichnet, dass sie aus Daten lernt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, wie z. B. die Vorhersage von Geräteausfällen oder die Erkennung von Defekten in Echtzeit während des Herstellungsprozesses.

Ich hoffe, diese Analogie kann Ihnen helfen, den Unterschied noch besser zu verstehen.

In der Fertigung spielen sowohl KI als auch maschinelles Lernen eine zentrale Rolle. Maschinelles Lernen wird häufig verwendet für vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle, und Prozessoptimierung, während KI eine umfassendere Palette von Anwendungen umfasst, darunter autonome Robotik und intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme.

KI in der Fertigung: Wie kann KI Herstellern helfen

Die Integration von KI in Fertigungsprozesse bietet eine Vielzahl von Vorteilen und transformativem Potenzial. Hersteller setzen zunehmend auf KI-Technologien, um Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken, die Produktqualität zu verbessern und wettbewerbsfähig zu bleiben. Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI die Fertigungsindustrie revolutioniert:
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1. Prädiktive Wartung:

Die KI-gestützte vorausschauende Wartung verwendet Sensoren und Datenanalysen, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden. Indem Hersteller potenzielle Probleme erkennen, bevor sie zu Ausfallzeiten führen, können sie kostspielige Ausfälle vermeiden, die Wartungskosten senken und eine kontinuierliche Produktion sicherstellen.
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2. Qualitätskontrolle:

KI-gestützte Computer-Vision-Systeme können Produkte mit bemerkenswerter Genauigkeit prüfen. Diese Systeme können Fehler, Anomalien und Abweichungen in Echtzeit erkennen und so sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Produkte auf den Markt kommen.
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3. Prozessoptimierung:

KI-Algorithmen können riesige Datensätze analysieren, um Fertigungsprozesse zu optimieren. Sie können Parameter wie Maschineneinstellungen und Produktionspläne fein abstimmen, um die Effizienz zu verbessern, Abfall zu reduzieren und den Energieverbrauch zu minimieren.
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4. Verwaltung der Lieferkette:

KI kann den Betrieb der Lieferkette verbessern, indem sie das Bestandsmanagement, die Nachfrageprognose und die Routenplanung optimiert. Dies führt zu kürzeren Vorlaufzeiten, niedrigeren Betriebskosten und einer verbesserten Kundenzufriedenheit.
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5. Autonome Robotik:

Hersteller setzen zunehmend autonome Roboter und Drohnen in ihren Anlagen ein. Diese Roboter können Aufgaben wie Materialhandhabung, Montage und sogar komplexe Operationen wie Schweißen präzise und effizient ausführen.
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6. Verarbeitung natürlicher Sprache:

Die Integration natürlicher Sprachverarbeitung in Fertigungssysteme verbessert die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine. Dies kann die Dateneingabe rationalisieren, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erleichtern und Wartungs- und Fehlerbehebungsprozesse verbessern.
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7. Energieeffizienz:

KI kann Herstellern helfen, ihren Energieverbrauch zu senken, indem sie Sensordaten analysiert und die Gerätenutzung optimiert. Hersteller können ihre Betriebskosten senken und ihren ökologischen Fußabdruck reduzieren, indem sie Möglichkeiten zur Energieeinsparung identifizieren und entsprechend handeln.
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8. Anpassung und Personalisierung:

KI ermöglicht die Massenanpassung in der Fertigung. Es ermöglicht die effiziente Herstellung maßgeschneiderter Produkte, indem Produktionslinien und Prozesse an die individuellen Kundenpräferenzen und -anforderungen angepasst werden.
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9. Bestandsverwaltung:

KI in der Fertigung kann die Lagerbestände optimieren, indem sie die Nachfrage prognostiziert und den Bestand automatisch wieder auffüllt, wenn er vordefinierte Schwellenwerte erreicht. Dies führt zu reduzierten Lagerkosten und minimiert das Risiko von Fehlbeständen.
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10. Sicherheit und Einhaltung der Vorschriften:

KI in der Fertigung kann die Sicherheit in Produktionsumgebungen verbessern, indem sie die Aktivitäten der Arbeiter überwacht und potenzielle Sicherheitsrisiken identifiziert. Sie kann auch dazu beitragen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch automatisierte Aufzeichnungen und Berichterstattung sicherzustellen.
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11. Unterstützung bei Entscheidungen:

Hersteller können von KI-gestützten Entscheidungsunterstützungssystemen profitieren, die Datenanalysen, Einblicke und Empfehlungen in Echtzeit liefern, um das Management dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen über Produktionsplanung, Ressourcenzuweisung oder Prozessverbesserung zu treffen.
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12. Reduzierung von Abfällen:

KI kann helfen, Verschwendung in Herstellungsprozessen zu identifizieren und zu minimieren, sei es in Form von Material, Zeit oder Energie. Dies führt zu Kosteneinsparungen und einem nachhaltigeren Herstellungsansatz.

KI in der Fertigung: Ein konkreteres Beispiel

Obwohl die 12 zuvor genannten Beispiele das Potenzial von KI in der Fertigung veranschaulichen, wollen wir uns einen spezifischeren Anwendungsfall ansehen, der die transformative Kraft der KI demonstriert.

In vielen Produktionsumgebungen gibt es oft eine Person — ob Verfahrenstechniker, Werksleiter oder jemand anderes —, die ein außergewöhnliches Verständnis dafür besitzt, wie alles in der Fabrik funktioniert.

Um dieses Beispiel zu veranschaulichen, nennen wir diese Person James.
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Nehmen wir für dieses Beispiel an, dass James Probleme lokalisieren und erklären kann, warum Maschinen ausfallen, und das mit einem beeindruckenden Vertrauensgrad von 70%.

Unabhängig davon, wie geschickt James ist, ist seine Kapazität zur Informationsverarbeitung jedoch begrenzt, normalerweise auf etwa 100 Signale gleichzeitig (das ist ziemlich großzügig).

Hier kommen KI und automatisierte Computersysteme ins Spiel. Sie können riesige Datenmengen verarbeiten, die von Tausenden bis Hunderttausenden und sogar Millionen von Datenpunkten innerhalb eines bemerkenswert kurzen Zeitrahmens reichen.

Infolgedessen kann die Integration von KI in die Fertigung die Fähigkeiten dieser Person erheblich verbessern und ihr Konfidenzniveau von 70% auf beachtliche 90% oder mehr erhöhen. Der Anstieg könnte weniger als 90% betragen, oder er könnte höher sein. Wie hoch die Zahl auch sein mag, dies könnte eines der Versprechen der KI in der Fertigung sein: Ein Tool, das Experten hilft, bessere Experten mit genaueren Daten zu werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Einführung von KI in der Fertigung die Branche revolutioniert, indem sie Prozesse optimiert, die Produktqualität verbessert, die Betriebskosten senkt und Herstellern einen Wettbewerbsvorteil auf einem sich ständig weiterentwickelnden globalen Markt verschafft.

Da die KI-Technologien weiter voranschreiten, ist das Innovations- und Wachstumspotenzial im verarbeitenden Gewerbe nach wie vor grenzenlos. Hersteller, die KI nutzen und nutzen, sind bereit, in dieser Ära der intelligenten Fertigung erfolgreich zu sein.

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