Maschinelles Lernen und Industrie 4.0
Industrieunternehmen besitzen häufig große Datenmengen, ohne einen Mehrwert daraus zu generieren. Laut einer Untersuchung des World Economics Forums in Kooperation mit A.T. Kearney werden aktuell 70% aller gesammelten Produktionsdaten nicht genutzt.
Die Entwicklung von marktreifen KI-Werkzeugen und die Verfügbarkeit von skalierbare Rechenleistung ermöglicht es Herstellern, Maschinelles Lernen in ihre Abläufe zu integrieren. Durch den Einsatz dieser selbst lernenden Algorithmen können die Unternehmen vorausschauende Einblicke in die Produktion erhalten und somit wettbewerbsfähiger werden.
Die Kerntechnologien von Machine Learning passen gut zu den komplexen Problemen, denen sich die Hersteller täglich stellen müssen. Von dem Bestreben, die Lieferketten effizient zu betreiben, um maßgeschneiderte Produkte rechtzeitig herzustellen, haben Algorithmen für Maschinelles Lernen das Potenzial, in jeder Phase der Produktion eine größere Vorhersagegenauigkeit zu erreichen als herkömmliche Methoden. Viele der entwickelten Algorithmen sind iterativ. Sie lernen kontinuierlich um fortwährend optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Nachfolgend sind drei Szenarien, die aufzeigen, wie Maschinelles Lernen die Produktion revolutionieren kann.
- Die Erhöhung der Produktionskapazität um bis zu 20% bei gleichzeitiger Senkung der Materialverbrauchskosten um 4%. Intelligente Fertigungssysteme, die auf Prädiktive Datenanalyse und Maschinelles Lernen setzen, haben das Potenzial, die Ertragsraten auf Maschinen-, Produktions- und Anlagenebene signifikant zu verbessern. Die folgende Studie von General Electric bietet eine Zusammenfassung der Vorteile, die durch vorausschauende Analysen und maschinelles Lernen in der heutigen Fertigung erzielt werden können.
- Bereitstellung von relevanten Daten, damit Finanz-, Operations- und Supply-Chain-Teams die betrieblichen und nachfrageseitigen Einschränkungen besser verwalten können. In vielen produzierenden Unternehmen sind IT-Systeme nicht ausreichend integriert. Das macht es den funktionsübergreifenden Teams schwer, gemeinsame Ziele zu erreichen. Das Maschinelle Lernen hat das Potenzial, diesen Teams eine völlig neue Einsicht und Intelligenz in die Daten zu verleihen. Somit wird den Teams ermöglicht, die Produktionsabläufe, Inventarisierung, Work-in-Process (WIP) und Entscheidungen in Wertschöpfungsketten besser zu optimieren bzw. neu zu gestalten. Hierzu gibt es auch eine Studie. Ebenfalls von General Electric.
GE Global Research Stifel 2015 Industrials Conference
- Revolutionieren Sie die Produkt- und Servicequalität mit Algorithmen des Maschinellen Lernens, die bestimmen, welche Faktoren am meisten und am wenigsten die unternehmensweite Qualität beeinflussen. Hersteller sind häufig damit konfrontiert, Produkt- und Servicequalität auf der Workflow-Ebene als Kernbestandteil ihres Unternehmens zu etablieren. Oft ist die Qualität isoliert. Maschinelles Lernen optimiert die Produkt- und Servicequalität, indem es festlegt, welche internen Prozesse, Arbeitsabläufe und Faktoren am meisten dazu beitragen, die Qualitätsziele zu erreichen. Mit dem Einsatz von Maschinellem Lernen wird man in der Lage sein, eine viel größere Fertigungsintelligenz zu erreichen, indem man vorhersagen kann, wie ihre Qualitäts- und Beschaffungsentscheidungen zum Beispiel zu einer besseren Six Sigma-Leistung im Rahmen des DMAIC-Frameworks beitragen kann.
Industrie 4.0 wird es ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz bzw. Maschinellem Lernen nicht geben. Das kann man heute schon mit Sicherheit sagen. Die Unternehmen sind nun gefordert, sich konkrete Gedanken darüber zu machen, in welchen Bereichen man eine derartige Technologie gewinnbringend einsetzen kann. Die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit wird maßgeblich davon abhängen, ob man mit intelligenten Prozessen arbeitet oder sich weiterhin mit den statischen bzw. herkömmlichen Prozessen beschäftigt. Letzteres wird sich in Zukunft als ein entscheidender Wettbewerbsnachteil erweisen.
Wir haben in diesem Artikel drei Möglichkeiten gezeigt, wie Maschinelles Lernen ihre Produktionsprozesse revolutionieren können. Die Liste der Möglichkeiten ließe sich beliebig erweitern. Alleine dies spricht schon für das Potential des Maschinellen Lernens.
Weiterführende Literatur: In einem unserer früheren Blogartikel haben wir uns intensiver mit dem Thema der Prädiktiven Wartung (Predictive Maintenance) beschäftigt:
https://www.aisoma.de/smart-predictive-maintenance-der-schluessel-zu-industrie-4-0/
Haben Sie Fragen? Sprechen Sie uns an.
Ihr AISOMA Team