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Wie künstliche Intelligenz die Produktivität in der Fertigung steigert und Prozesse wiederbelebt
Künstliche Intelligenz (KI) hat viele Sektoren, einschließlich der Fertigung, revolutioniert. Der Begriff künstliche Intelligenz bezieht sich auf eine Reihe etablierter und aufkommender Technologien, die in verschiedene Prozesse integriert werden können, um kontinuierliches Lernen, Verständnis und eine Vorgehensweise zu ermöglichen. Der Output liegt in der Möglichkeit, solche Prozesse in verschiedenen Branchen zu optimieren. KI für die Fertigung ist das perfekte Beispiel für die Schnittstelle zwischen Technologie und Prozessoptimierung.
KI-fähige intelligente Maschinen wurden entwickelt, um die technologischen Fähigkeiten um einen Prozess zu erweitern, der einem Menschen sehr ähnlich ist: Technologie kann jetzt wie Menschen wahrnehmen, Wissen erlangen, Entscheidungen treffen, danach handeln und aus gemachten Erfahrungen lernen.
Warum die Fertigung künstliche Intelligenz braucht
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Herstellungsprozesse zu beschleunigen und die Rentabilität zu steigern. Im verarbeitenden Gewerbe kann künstliche Intelligenz die Bruttowertschöpfung (BWS) steigern.
Das sind gute Nachrichten. Wenn die Unternehmensgewinne sinken, ist der finanzielle Druck auch im verarbeitenden Gewerbe spürbar. Ein Rückgang der Investitionen kann zu einem Rückgang der Innovationen im nachgelagerten Bereich führen und den Marktwert des Unternehmens sowie die Möglichkeiten des Unternehmens verringern, in einem sich ständig verändernden, bahnbrechenden Umfeld zu wachsen oder seine Ziele zu erreichen. Das wirkt sich auf das Geschäftsergebnis und alle Beteiligten aus. Darüber hinaus könnte sich künstliche Intelligenz für einen weniger profitablen Industriesektor als vorteilhaft erweisen.
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Herausforderungen: Was ist für eine erfolgreiche Integration künstlicher Intelligenz nötig?
Damit künstliche Intelligenz erfolgreich Teil von Herstellungsprozessen werden und ihr volles Potenzial entfalten kann, ist der erste Schritt die Akzeptanz durch den Menschen. Dies erfordert die Schaffung einer neuartigen Beziehung zwischen Mensch und Maschine: Automatisierung nicht als Bedrohung für menschliche Arbeitsplätze zu betrachten, sondern als Verbündeten, der die menschliche Leistung steigert, indem die Zeit für alltägliche, sich wiederholende Aufgaben reduziert wird — und dadurch mentaler Raum für Innovationen geschaffen und menschliches Versagen verringert wird. Menschen können Technologie nutzen und sie nach Bedarf gestalten und im Fall von KI-gesteuerter Technologie in die Lage versetzen, sich selbst kontinuierlich zu verbessern.
Durch die Übernahme von Jobs mit geringer Wertschöpfung kann künstliche Intelligenz Arbeitnehmer entlasten und die Produktivität in allen wichtigen Output-Bereichen steigern. Künstliche Intelligenz ist nichts weniger als ein virtueller Kollege, der einen Mehrwert für das Arbeitsleben darstellt. Die Modellierung der Einstellungen der Mitarbeiter auf der Grundlage dieser Prämisse wird einen großen Beitrag zur Förderung der Akzeptanz in der Fertigung und in anderen produktionsabhängigen Branchen leisten.
Effektive Praktiken für Hersteller, die künstliche Intelligenz einsetzen, können die Entwicklung einer integrativen Kommunikationsmethode für Stakeholder, Mitarbeiter, Partner, Investoren und Kunden umfassen.
Weitere Herausforderungen beim Einsatz künstlicher Intelligenz
Weitere Herausforderungen bei der Verwendung von KI-Systemen und -Lösungen sind die unklare Implementierung von Technologien in traditionellen Fertigungseinrichtungen. Dies geht einher mit einem Mangel an Schulungen und Fähigkeiten, die für die Arbeit mit den neuen Systemen erforderlich sind. Das ist jedoch nicht unüberwindbar.
Die Integration künstlicher Intelligenz und eine digitale Transformation mit minimaler Unterbrechung der Produktionszyklen und Zeitpläne zu erreichen, ist möglicherweise in einigen Fällen komplex. Die wichtigsten Sicherheits- und Qualitätsstandards müssen weiterhin erfüllt und die Verpflichtungen eingehalten werden.
Prognosen für Technologie mit künstlicher Intelligenz in Fertigung und Industrie
Der Haupttreiber für künstliche Intelligenz ist die wachsende Bedeutung des Internets der Dinge (IoT). IoT ermöglicht eine Verbindung und einen Dialog zwischen Geräten und der digitalen Welt.
Unternehmen sollten dieses Fachwissen schnell nutzen. Aktuell werden eine Reihe neuer Stellen und ihre Beschreibungen entwickelt, die voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren weiter ansteigen werden.
Ingenieure oder Spezialisten für maschinelles Lernen
Spezialisten für kollaborative Robotik
Analysten für Data Quality und Programmierer oder Softwaredesigner für Lösungen der künstlichen Intelligenz
Laut aktuellen Prognosen werden Fusionsfähigkeiten gefragt sein. Der Begriff bezieht sich auf die einzigartige Fähigkeit, menschliche und maschinelle Talente in einem Geschäftsprozess zusammenzuführen, um ein besseres Ergebnis zu erhalten als das, was jede einzelne Entität erzielen würde (im Wesentlichen werden diskrete Kräfte kombiniert, um die Fähigkeiten über Personal und Maschinen hinweg zu erweitern). Personen mit Fusionsfähigkeiten werden eingesetzt, um menschliches Urteilsvermögen zu schulen, zu lehren und zu formen, um die Fähigkeiten intelligenter Maschinen zu nutzen. Ein Beispiel dafür sind iterative oder sich wiederholende Prozesse, bei denen jede Partei von der anderen lernt.
Die Hersteller entwickeln auch interne Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz durch spezielle Lern- und Entwicklungsprogramme.
Wie künstliche Intelligenz die Fertigungsindustrie wiederbeleben kann
Experten glauben, dass künstliche Intelligenz als Faktor in Produktion und Fertigung auf mindestens drei wichtige Arten eine wichtige Rolle spielen kann:
Intelligente Automatisierung: Die neue „virtuelle Belegschaft“ ergänzt die Personalabteilung
Verbesserung der Fähigkeiten und Steigerung der Fähigkeiten des vorhandenen menschlichen Werts
Wir helfen dabei, das Budget optimal zu nutzen und einen Teil davon für Innovation, Forschung und Entwicklung zu verwenden.
Aus praktischer Sicht gibt es die verschiedenen Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Fertigung unterstützt und beim Wachstum hilft.
Während die Automatisierung in der Fertigung nicht neu ist, hat die künstliche Intelligenz eine so wertvolle neue Dimension hinzugefügt, dass die zukünftigen Auswirkungen der intelligenten Automatisierung einfach phänomenal sein können.
Große Fertigungsunternehmen, die weiterhin Marktführer bleiben möchten, investieren in die Nutzung künstlicher Intelligenz. Sie nutzen Technologie, um Maschinen in die Lage zu versetzen, sich selbst zu versorgen, um Probleme und Ausfälle selbst zu diagnostizieren, den Wartungsbedarf abzuschätzen und präventiv Ersatzteile zu bestellen.
KI-basierte Automatisierung verschafft einen enormen Wettbewerbsvorteil.
Künstliche Intelligenz kann unglaublich viel Geld sparen und die Lieferketten verkürzen, um Zeit und Ressourcen besser nutzen zu können. Systeme mit künstlicher Intelligenz können Ereignisse verfolgen, die jedes Glied entlang der Lieferkette verzögern, von größeren Problemen bis hin zum kleinsten einmaligen Vorfall. Sie kann Transporte verfolgen und eine Vielzahl von Aufzeichnungen scannen, um die Echtzeit-Transparenz entlang der Lieferkette zu gewährleisten. Systeme können Millionen von Vorfällen pro Tag in Echtzeit analysieren. Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz sind ein wichtiger Faktor für Frühwarnsystemen, der Strategieentwicklung und der Suche nach Lösungen für Probleme in der Lieferkette.
Setzen Sie Maßstäbe, führen Sie die Qualitätskontrolle durch und überwachen Sie sie
Maschinen können mit Kameras ausgestattet werden, die um ein Vielfaches empfindlicher sind als das menschliche Auge, wodurch selbst kleinste Defekte erkannt werden können. Diese Eigenschaft kann in fast jeder verarbeitenden Branche von Wert sein, von der Metallurgie bis zum Einzelhandel und allem dazwischen.
Verkürzen Sie die Zeitpläne bei Produktdesign und -entwicklung
Künstliche Intelligenz treibt Innovationen als direkte Nebenwirkung der Beseitigung redundanter Kosten voran. Gespartes Geld kann in Forschung und Produktentwicklung umgeleitet werden, was dann neue Einnahmequellen für eine bessere Rentabilität generiert.
Verbesserte Anlagenauslastung und Wiederverwendung der Produktion
Unternehmen investieren häufig im Voraus große Summen in Geräte, die möglicherweise voll ausgelastet werden – oder auch nicht. Neben ruhenden Anlagen tragen Produktionsausfälle und Geräteausfälle zu Umsatzeinbußen bei. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, diese Probleme zu verhindern, indem sie Probleme kennzeichnet, Ausfälle vorhersagt und vorbeugende Maßnahmen vorschlägt, bevor ein Gerät ausfällt.
Künstliche Intelligenz kann Muster in der Fertigung und anderen Geschäftsbereichen erkennen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Strategien zu formulieren. KI kann Unternehmen in die Lage versetzen, unstrukturierte Daten sowohl intern als auch innerhalb der Branche aufzudecken, zu strukturieren und zu analysieren und zusätzlich menschliches Feedback einzubeziehen.
Die Einführung künstlicher Intelligenz in Arbeitsabläufe eröffnet eine völlig neue Welt von Prozessen, die jahrhundertealte Verfahren unterbricht und beseitigt, die keinen Zweck mehr erfüllen.
Beispiele für künstliche Intelligenz in Aktion
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell eines Betriebsprozesses, Produkts oder eines Services. Dieses Modell zeigt die Anlage in Aktion, die in der virtuelle Welt seziert, optimiert, verfeinert und getestet wurde. Die Schaffung eines digitalen Zwillings baut effektiv eine Brücke zwischen der physischen und virtuellen Welt auf. Diese phänomenale Paarung von Welten ermöglicht sozusagen die Überwachung des Objekts oder Prozesses auf granularer Ebene, die im wirklichen Leben über den gesamten Lebenszyklus hinweg nicht möglich ist. Dank Art der Simulation können die Beteiligten Probleme vorhersagen oder verhindern. Sie eröffnet verblüffende neue Wege für Produktentwicklung, Strategie und Innovation. Das Potenzial ist atemberaubend.
Die Pairing-Technologie, der Vorfahr der heutigen Technologie des digitalen Zwilling, wurde von der NASA verwendet. Sie war wichtig für den Erfolg ihrer Missionen, denn es musste an den Einheiten im Weltraum gearbeitet werden, weit über die normale Sichtbarkeit oder physische Nähe hinaus.
Ein digitaler Zwilling arbeitet in einem zweistufigen Prozess:
Intelligente Gerätekomponenten verwenden integrierte Sensoren, um Daten und Informationen zu wichtigen Betriebsaspekten zu erfassen, z. B. den Status, die Position oder den Betriebszustand eines Gegenstands in Echtzeit. Die Komponenten sind mit einem Cloud-basierten System verknüpft, das diese Dateneingabe sammelt und verarbeitet. Dies wird in verschiedenen für das Unternehmen relevanten Kontexten weiter analysiert.
Die Erkenntnisse aus dieser virtuellen Welt werden dann auf die physische Welt oder die zu untersuchende Entität angewendet.
Dieser Prozess kann für ein Unternehmen transformativ sein. Digitale Zwillinge bauen nicht nur Brücken zwischen der physischen und virtuellen Welt auf, sondern fördern auch die arbeitsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Aspekten wie Produktdesign und Data Science für eine intuitivere Produktentwicklung.
Das Konzept des digitalen Zwillings entstand um die Jahrtausendwende, wurde jedoch erst durch die Entwicklung des Internet der Dinge verwirklicht. Unternehmen halten es heute für eine kostengünstige Maßnahme, sie zu implementieren und in ihr strategisches Technologiearsenal zu integrieren. Hersteller investieren zunehmend in die Technologie des digitalen Zwillings, um ihr Geschäft wiederzubeleben und ihm eine neue Richtung zu geben.
Es ist keine Überraschung, dass der Markt für digitale Zwillinge voraussichtlich weiter wachsen wird.
Ein computergestütztes Entwurfssystem (CAD-System) kann künstliche Intelligenz nutzen, um auf die Cloud zurückzugreifen und Tausende von Iterationen virtueller Prototypen zu erstellen. Es kann ihre Funktionsweise, Baukosten und benötigten Materialien vergleichen und gegenüberstellen. Das Programm beginnt mit einer festen Masse, die die gewünschte Form darstellt. Dann beginnt es, Schichten oder Materialstücke zu entfernen, um festzustellen, ob dies die Leistung beeinträchtigt oder verbessert, erinnert sich an das erforderliche Ergebnis und fügt es in die Entwurfskriterien ein. Auf diese Weise kann der Algorithmus herausfinden, wie sich die Rolle der einzelnen Teile in einem Produkt auf die Leistung auswirkt.
Fertigungsanalytik für die nächste industrielle Revolution
Nutzen Sie KI und maschinelles Lernen, um Probleme mit größerer Genauigkeit vorherzusagen, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Qualität zu erhöhen und den Ertrag zu verbessern.
CAD-Systeme in der Fertigung über alle Sektoren hinweg
In der Gesundheitsbranche wurde computergestütztes Design verwendet, um eine Art Gesichtsimplantat zu entwickeln, das die Erholung beschleunigt und das Nachwachsen des Gewebes fördert. Außerdem wurden avantgardistische 3D-Drucktechniken für Organtransplantationen unter Verwendung von KI-gestützten Konstruktions- und Fertigungsmitteln entwickelt.
Im Automobilsektor kann künstliche Intelligenz Millionen von Informationseingaben analysieren, um die Produktion zu optimieren und neue Fahrzeuge zu entwickeln.
Künstliche Intelligenz hat endlose Möglichkeiten. Hersteller können KI nutzen, um konkurrenzfähig, hochfunktionell und rentabel zu bleiben.
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Ressourcen für die Fertigung
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