Auch auf der Hannovermesse hat sich gezeigt, dass die Künstliche Intelligenz in der Produktion ein ähnliches Potenzial hat, wie die Vision der Industrie 4.0. Dieser Artikel ergänzt unseren Artikel Künstliche Intelligenz in Unternehmen, welchen wir Ende 2020 veröffentlicht hatten. Um die Fähigkeiten von KI-Systeme erklärbarer zu machen, haben wir Fragestellungen und deren Problemlösungen anhand der jeweiligen Anwendungsfälle nachfolgend zusammengefasst.
Fünf Beispiele für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in der Fertigung
- Qualitätskontrolle:
Eine Künstliche Intelligenz kann z.B. Bilder von Produkten aufnehmen und analysieren, um Defekte, Optimierungsprobleme oder Qualitätsprobleme zu erkennen und zu identifizieren. - Wartungsprognose:
Mittels der Künstlichen Intelligenz können auf diesem Anwendungsgebiet Daten von Sensoren und Maschinen gesammelt und analysiert werden, um Vorhersagen über Ausfallzeiten und Wartungsbedarf zu treffen. Dies wiederum minimiert Ausfallzeiten und maximiert die Betriebszeit, weitere Informationen unter Predictive Maintenance. - Prozessoptimierung:
Die Künstliche Intelligenz kann Daten von Sensoren, Maschinen und anderen Quellen sammeln und analysieren, um Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu verbessern. - Robotik:
Die Künstliche Intelligenz kann Roboter und andere automatisierte Systeme steuern und koordinieren, um die Produktionseffizienz und -genauigkeit zu verbessern.
Unterstützung bei der Fertigungsplanung durch die Künstliche Intelligenz:
- Vorhersage von Bedarf und Nachfrage:
Die Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um den Bedarf und die Nachfrage von Produkten zu prognostizieren. Durch die Analyse von historischen Daten und anderen Faktoren wie saisonalen Trends oder Wirtschaftsdaten können KI-Systeme Vorhersagen treffen, welche die Planung von Produktionsmengen und Materialbedarf unterstützen. - Optimierung von Produktion und Ressourcen:
KI-Systeme können eingesetzt werden, um die Produktionsprozesse und Ressourcenauslastung zu optimieren. Durch die Überwachung von Produktionslinien, Materialflüssen und Maschinen kann die Künstliche Intelligenz potenzielle Engpässe erkennen und alternative Kapazitäten und Ressourcen vorschlagen, um die Produktionskapazität zu maximieren. - Verbesserung der Lieferkette:
Die Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um die Lieferkette zu optimieren. Durch die Überwachung von Lieferungen, Lagerbestände und Bestellungen können KI-Systeme Vorhersagen treffen, um Bestellungen zu optimieren, den Lagerbestand zu minimieren und die Kosten zu senken. - Qualitätsmanagement:
KI-Systeme können eingesetzt werden, um die Qualität von Produkten zu verbessern. Durch die Überwachung von Fertigungsprozessen und Prüfungen von Produkten können KI-Systeme Mängel oder Defekte frühzeitig erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung der Qualität vorschlagen. - Wartungsplanung:
KI-Systeme können eingesetzt werden, um die Wartung von Maschinen und Geräten zu verbessern. Durch die Überwachung von Maschinenleistung und -daten können KI-Systeme potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennen und Maßnahmen zur Vorbeugung und Wartung vorschlagen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Effizienz zu maximieren. - Automatisierte Lagerverwaltung:
KI kann zur Automatisierung der Lagerverwaltung eingesetzt werden, um den Bestand zu überwachen, automatische Bestellungen auszulösen und die Lagerlogistik zu optimieren. Dies ermöglicht eine effiziente Verwaltung von Lagerbeständen und reduziert Überbestände oder Engpässe.
Künstliche Intelligenz in Zusammenarbeit mit Robotern
- Kollaborative Roboter:
KI-gesteuerte kollaborative Roboter (auch als „Cobots“ bezeichnet) arbeiten Seite an Seite mit Menschen, um Aufgaben wie Montage, Verpackung oder Materialhandling durchzuführen. Dieser Anwendungsfall zeigt u.a. auf, dass das Gehirn und die Feinmotorik des Menschen, nicht einfach zu ersetzen ist. Jedoch kann die KI durch maschinelles Lernen und Bilderkennung lernen, wie sie ihre Umgebung wahrnehmen und mit Menschen interagieren können. - Autonome mobile Roboter:
Die Künstliche Intelligenz kann mobile Roboter steuern, um automatisierte Aufgaben in einer Fabrik oder einem Lager zu erledigen. Die Roboter können durch Sensoren und Kameras ihre Umgebung wahrnehmen und mithilfe von maschinellem Lernen navigieren, um Waren zu transportieren oder Lagerbestände zu verwalten. - Pick-and-Place-Roboter:
KI-gesteuerte Pick-and-Place-Roboter können Produkte von einem Förderband oder einer Maschine aufnehmen und an einer anderen Stelle ablegen. Durch Machine Learning und Bilderkennung können sie erkennen, welche Produkte sie handhaben sollen und wie sie sie am besten greifen und ablegen können. - Cleaning-Roboter:
Die Künstliche Intelligenz kann Reinigungsroboter steuern, um automatisierte Reinigungsaufgaben in einer Fabrik oder einem Lager durchzuführen. Durch maschinelles Lernen und Sensoren können die Roboter ihre Umgebung erkennen und lernen, wie sie am besten reinigen können. - Robotergestützte Inspektion:
KI-Systeme können in Kombination mit Robotern zur automatisierten Inspektion von Produkten eingesetzt werden. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz in der Bilderkennung können Roboter Produkte auf Qualität und Fehler überprüfen, Fehler erkennen und aussortieren. Dadurch kann die Inspektionsgeschwindigkeit erhöht und die Qualitätssicherung verbessert werden.
Einsatz der Künstlichen Intelligenz in der Konstruktion
- Generative Design:
Die Künstliche Intelligenz kann in der Konstruktion eingesetzt werden, um generative Designprozesse zu unterstützen. Hierbei werden Designparameter und Randbedingungen festgelegt, und die KI generiert automatisch mehrere Designvorschläge, die den Anforderungen entsprechen. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Erstellung von Designkonzepten. - Fehlererkennung und Qualitätskontrolle:
KI kann eingesetzt werden, um Fehler in Konstruktionszeichnungen oder 3D-Modellen zu erkennen. Durch maschinelles Lernen kann die KI aus großen Datenmengen lernen und Fehler automatisch erkennen, um so die Qualität von Konstruktionsentwürfen zu verbessern und menschliche Fehler zu reduzieren. - Virtuelle Prototypen:
Die Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um virtuelle Prototypen zu erstellen und zu optimieren. Durch Simulationen und maschinelles Lernen kann die KI Konstruktionsentwürfe analysieren und verbessern, um die Funktionalität und Leistung zu optimieren, bevor physische Prototypen erstellt werden. - Automatisierte Konstruktionsassistenz:
KI kann als intelligenter Assistent eingesetzt werden, um Ingenieure und Konstrukteure bei der Erstellung von Konstruktionsentwürfen zu unterstützen. Die KI kann basierend auf vorherigen Designs und Projekten Vorschläge für optimierte Designs oder Materialien machen, um den Konstruktionsprozess zu beschleunigen und zu verbessern. - Kollaborative Konstruktion:
KI kann verwendet werden, um die Zusammenarbeit zwischen Konstrukteuren zu verbessern. Durch Machine Learning kann die KI aus verschiedenen Konstruktionsentwürfen und Feedback der Teammitglieder lernen und automatisch Vorschläge machen, um den Designprozess zu optimieren und die Zusammenarbeit zu fördern.
Fragestellungen zur künstlichen Intelligenz in der Produktion
Der sich mit der künstlichen Intelligenz in der Produktion tiefergehender befasst, wird sicherlich auf nachfolgende Fragestellungen stoßen:
- Wie kann die künstliche Intelligenz genutzt werden, um die Effizienz und Produktivität in der Produktion zu steigern?
- Wie können KI-Systeme in der Produktion eingesetzt werden, um den Materialverbrauch zu reduzieren
- Wie kann die künstliche Intelligenz dazu beitragen, um Abfälle zu minimieren?
- Wie können KI-Modelle zur Vorhersage von Ausfällen und Störungen in der Produktion genutzt werden, um die Wartung und Instandhaltung zu verbessern?
- Wie kann die KI eingesetzt werden, um Ausfallzeiten zu minimieren?
- Wie kann die künstliche Intelligenz genutzt werden, um die Qualität der produzierten Produkte zu verbessern
- Wie kann die KI den Ausschuss zu reduzieren?
- Warum können KI-Systeme eingesetzt werden, um die Lieferkette zu optimieren und die Verfügbarkeit von Materialien und Ressourcen zu verbessern?
- Wie können KI-basierte Systeme zur Steuerung von Robotern und Automatisierungssystemen in der Produktion eingesetzt werden?
- Können KI-Modelle zur Analyse von Daten aus Sensoren und Messgeräten genutzt werden?
- Wie kann die künstliche Intelligenz zur Erstellung von Produktionsplänen eingesetzt werden?
- Wie kann die KI zur Minimierung von Unfällen in der Produktion beitragen?
- Wie können KI-Systeme zur Anpassung der Produktion, wie z.B. die Produktion von Kleinserien oder die Umstellung auf neue Produkte, eingesetzt werden?
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