Wie die KI in der Produktion ankommt
Dr. Lucian Dold, General Manager Tactis and Operations Global Account Management bei Omron, informierte in einem Fachvortrag auf den Fachpressetagen in Karlsruhe über den Stand der künstlichen Intelligenz in der Industrie. Er präsentierte Praxisbeispiele und gab Ratschläge zum Einsatz von KI in der Produktion.
KI in der Produktion gegen Fachkräftemangel
Wie intelligent sind heute Roboter und Technologien in den produktionsnahen Bereichen industrieller Fertigung? Viele Lösungen scheinen fortschrittlich zu sein, unterliegen jedoch oft Einschränkungen, weil sie deterministisch das liefern, wofür sie entwickelt wurden. Sobald etwas Unerwartetes oder Ungewöhnliches passiert, stoßen sie schnell an ihre systemischen Grenzen. Ungeplante Stillstände und sogenannte Micro-Stoppages sind dabei die größten Effizienzkiller.
Gut ausgebildete Mitarbeiter werden benötigt, um solche Fehler zu beheben und eine Maschine wieder instandzusetzen. Doch der Fachkräftemangel ist präsent und somit sind solche Experten gefragter denn je. Um dieser Entwicklung zu begegnen, müssen Maschinen zunehmend intelligenter und autonomer werden, auch mit KI. KI gilt dabei als Schlüssel-Technologie. Bislang nutzen jedoch noch zu wenige Industrie-Unternehmen ihr Potenzial. Jedoch machen immer mehr Tools und Fortschritte die KI zugänglich und benutzerfreundlich.
Produktions KI eher in der Nische
Technologiegrößen wie Google oder Amazon nutzen schon seit geraumer Zeit umfangreich KI und sichern sich dadurch erhebliche Wettbewerbsvorteile. In der Industrie sieht die Situation bisher anders aus. Die Steuerung von KI-basierten Systemen erfordert Know-how und die Expertise von Fachleuten, die genau wissen, was sie tun. Daher findet der Einsatz von KI bislang nur in Nischen-Applikationen statt, in denen sich die Einstiegskosten durch den Nutzen rechtfertigen lassen.
Entwickler konzentrieren sich zunehmend auf Systeme, die selbstständig herausfinden können, warum sie gestoppt wurden oder warum ein Problem aufgetreten ist. Sensoren können Maschinenbedienern beispielsweise anzeigen, dass einer Verpackungsmaschine für Kartonagen Zuschnitte fehlen. Sie finden aber nicht heraus, ob die Papierdichte außerhalb der Toleranz liegt. Deswegen reichen Sensoren allein nicht aus. Um echte systemische Autonomie zu erreichen, bedarf es zusätzlicher KI. Mittels intelligenter Algorithmen können Maschinen anspruchsvolle Analysen durchführen, die mit der Funktion des autonomen Nervensystems vergleichbar sind.
Mit kleinen Projekten starten
Warum aber gibt es trotz der Vorteile bis heute nur wenige KI-Anwendungen in der industriellen Praxis? Zum einen wegen der allgemeinen Anwendung von KI und zum zweiten wissen viele gar nicht, wie sie mit den komplexen Datenmengen umgehen sollen, die ein allgemeiner Ansatz erzeugt. Unternehmen sollten sich daher fragen, welches Problem sie lösen oder welche Verbesserungen sie erreichen möchten, um KI erfolgreich im Betrieb zu implementieren.
Um Nutzen zu erzielen, sollten relevante Daten gesammelt und synchronisiert gespeichert werden, ohne Informationen zu verlieren. Die darauf folgende Datenanalyse generiert den Mehrwert. Unternehmen fragen Omron mittlerweile ganz konkret, wie KI bei Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance oder Prozessoptimierung helfen kann. KI ist inzwischen ein Enabler, der Verbesserungen und Vereinfachungen ermöglicht.
KI kann Maschinen und auch Mitarbeiter smarter machen. Der erfahrene Mitarbeiter schult die Maschine und die Maschine schult den unerfahrenen Mitarbeiter. Omron forscht an KI-gesteuerten Maschinen, die Bediener auffordern, Produkte zu montieren und Arbeitsschritte wie auch Methoden und Arbeitstechniken umfassend zu dokumentieren. Mittels KI-Steuerung kann kontrolliert werden, welche Aktionen ein Mitarbeiter an der Maschine durchführen sollte, um Fehler zu vermeiden. Wenn der Mitarbeiter die Maschine falsch steuert, wird ein Alarm ausgelöst und eine Empfehlung angezeigt.
KI skalieren
Eine effektive Skalierung der KI in der Produktion ist für den langfristigen Erfolg von Unternehmen unentbehrlich. Mit einem technischen Lösungs- und Service-Portfolio, das auf Skalierung ausgerichtet ist, können digital fortgeschrittene Unternehmen die KI optimal nutzen wie beispielsweise bei der Identifikation und Schulung von Best Practices, bei der Überwachung von Betriebsbedingungen oder der Vorhersage von Fehlern. Der Schlüssel zum Erfolg ist es, klein anzufangen und sich Schritt für Schritt mit der KI vertraut zu machen – für mehr Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz.
