Künstliche Intelligenz wird in vielen modernen Industrien eingesetzt. Dieser technologische Wandel wird heute als vierte industrielle Revolution oder Industrie 4.0 bezeichnet. Der Begriff beschreibt den aktuellen Trend zur Automatisierung in der industriellen Fertigung, und maschinelles Lernen (ML) ist ein Eckpfeiler dieser digitalen Transformation. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Unternehmen von den Vorteilen des maschinellen Lernens in der Fertigung profitieren können.
Beginnen wir mit einer Definition dessen, was wir unter maschinellem Lernen verstehen und welche verschiedenen Formen es annehmen kann. Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz geht es beim maschinellen Lernen darum, Computern beizubringen, wie Menschen zu denken. Das heißt, man gibt ihnen den Input - also große Mengen realer Daten -, so dass sie mit der Zeit ihre eigenen autonomen "Denkprozesse" entwickeln können. Maschinelles Lernen wird im Allgemeinen in überwachtes, unbeaufsichtigtes oder halbüberwachtes und bestärkendes Lernen unterteilt. Die beiden Modelle, die in der Produktion verwendet werden, sind:
Kann anhand vordefinierter Kriterien trainiert werden, um Muster in Daten zu erkennen. Dies geschieht in der Regel mit einem von zwei Modellen:
Ermittelt seine eigenen Muster aus Datensätzen ohne vordefinierte Ergebnisse und kann daher nicht auf die gleiche Weise trainiert werden wie das überwachte Lernen. Typische Anwendungen sind:
Maschinelles Lernen zur Steigerung von Effizienz und Produktivität ist in den letzten Jahren in verschiedenen Branchen immer beliebter geworden. Es wird erwartet, dass der weltweite Markt für maschinelles Lernen von 15,44 Mrd. USD im Jahr 2021 auf beeindruckende 209,91 Mrd. USD im Jahr 2029 exponentiell ansteigen wird. Unternehmen und Organisationen aus allen Branchen versuchen, von dieser Technologie zu profitieren. Dabei steckt sie noch in den Kinderschuhen.
Lösungen für maschinelles Lernen wurden für verschiedene Anwendungen in der Fertigungsindustrie entwickelt, darunter Datenanalyse, Qualitätskontrolle und andere. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens in der Fertigung aufgeführt, die dazu beitragen, den Sektor zu revolutionieren.
Die vorausschauende Wartung ist einer der wichtigsten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Fertigung, da sie es ermöglicht, mit Hilfe von Algorithmen den Ausfall wichtiger Maschinen oder Komponenten vorherzusagen. Durch die Analyse von Daten aus früheren Wartungszyklen kann maschinelles Lernen Muster erkennen, die zur Vorhersage von Anlagenausfällen und zukünftigem Wartungsbedarf verwendet werden können. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Wartungsarbeiten zu planen, bevor Probleme auftreten. Dies wiederum könnte den Herstellern viel Zeit und Geld sparen, da sie bestimmte Probleme genau dann angehen können, wenn sie auftreten - und zwar sehr gezielt. Hersteller profitieren von:
Aber selbst der beste Algorithmus kann nur so gut sein wie die Daten, mit denen er trainiert wird. Um erfolgreich zu sein, müssen Hersteller über eine gut durchdachte Datenerfassungsstrategie verfügen, die alle relevanten Informationen über ihren Prozess erfasst.
Da die Verbrauchernachfrage im Einklang mit dem Bevölkerungswachstum steigt, werden prozessbedingte Verluste für die Hersteller immer schwieriger zu tolerieren. KI und maschinelles Lernen können Unternehmen in die Lage versetzen, die Ursachen von Verlusten bei Qualität, Ausbeute, Energieeffizienz usw. zu ermitteln und so ihre Gewinne zu schützen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies geschieht durch kontinuierliche, multivariate Analysen mit prozessspezifischen ML-Algorithmen und durch maschinelles Lernen unterstützte Ursachenanalysen (Root Cause Analysis, RCA).
Insbesondere die ML- und KI-gestützte RCA ist ein mächtiges Werkzeug zur Bekämpfung von prozessbedingter Verschwendung und aus folgenden Gründen weitaus effektiver als die manuelle RCA:
Ein digitaler Zwilling - eine digitale Echtzeit-Darstellung eines physischen Objekts oder Prozesses - kann von Herstellern verwendet werden, um sofortige Diagnosen zu stellen, Produktionsprozesse zu bewerten und Leistungsvorhersagen zu treffen. Darüber hinaus können digitale Zwillinge den Herstellern helfen, ihre Konstruktionsprozesse zu revolutionieren. Sie ermöglichen eine vollständige Anpassung von Konstruktion, Produktion und Betrieb. Mit anderen Worten, Fertigungsunternehmen können ein virtuelles Abbild ihrer Produkte und Prozesse erstellen, um diese zu testen und zu optimieren, bevor sie gebaut werden. Zu den Vorteilen des Einsatzes von ML-gestützten digitalen Zwillingen in der Fertigung zählen unter anderem
Laut Reportlinker wird der globale Markt für intelligente Fertigung bis 2026 voraussichtlich ein Volumen von 314 Milliarden US-Dollar erreichen. KI und maschinelles Lernen sind in der Lage, für jedes Problem/Produkt auf der Grundlage vorgegebener Faktoren wie Größe, Material, Gewicht usw. eine nahezu unendliche Anzahl von Designlösungen zu generieren. Dadurch können Ingenieure die beste Konstruktionslösung für ein Produkt finden, bevor es in die Produktion geht. Beim maschinellen Lernen werden Generator- und Diskriminatormodelle verwendet, um
Hersteller können jetzt Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, die Daten über Faktoren wie Temperatur, Beleuchtung, Aktivitätsniveau in einer Einrichtung usw. verarbeiten, um Vorhersagemodelle für den voraussichtlichen Energieverbrauch in der Zukunft zu erstellen. Algorithmen des maschinellen Lernens können große Datensätze analysieren, um Muster und Beziehungen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu finden sind. Sie tun dies mit Hilfe von
Die Vorhersage des Energieverbrauchs ist für die verarbeitende Industrie aus mehreren Gründen wichtig. Erstens kann sie Fabrikbesitzern und -betreibern bei der Planung des künftigen Energiebedarfs helfen. Diese Planung ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Fabriken über die Ressourcen verfügen, die sie benötigen, um den Anforderungen der Produktion gerecht zu werden. Darüber hinaus kann die Vorhersage des Energieverbrauchs Fabriken dabei helfen, Produktionsunterbrechungen aufgrund unerwarteter Änderungen der Energiekosten oder -verfügbarkeit zu vermeiden.
Mit der Verbreitung von IIoT-Technologien ist es nur noch eine Frage der Zeit, bis intelligente Lieferketten die Art und Weise, wie Hersteller ihre Geschäfte abwickeln, völlig neu definieren. Automatisierung ist die erste Sprosse auf der Leiter, aber schon bald könnten ganze Lieferketten "kognitiv" werden. Das bedeutet, dass sie mithilfe von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens automatische Analysen von Datensätzen durchführen können, einschließlich ein- und ausgehender Sendungen, Lagerbeständen, Verbraucherpräferenzen, Markttrends und sogar Wettervorhersagen, um optimale Versandbedingungen vorherzusagen. Die wichtigsten Bereiche, die durch kognitives Supply Chain Management verbessert werden, sind
Die potenziellen Vorteile des maschinellen Lernens für die Industrie sind enorm, und ein vertrauenswürdiger Technologiepartner kann Ihnen helfen, sie voll auszuschöpfen. Unternehmen, die maschinelle Lernmodelle implementieren möchten, arbeiten häufig mit erfahrenen Anbietern zusammen, um intelligente Entwicklungsteams mit datenwissenschaftlichem Know-how und entsprechenden Fachkenntnissen an Bord zu holen. Einige der überzeugendsten Gründe für den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in der Fertigung sind:
Durch die Nutzung von Daten kann maschinelles Lernen Fabriken dabei unterstützen, den gesamten Produktionsprozess zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren. In Zukunft wird maschinelles Lernen in der Fertigungsindustrie eine noch größere Rolle spielen, da es sich ständig weiterentwickelt und immer ausgereifter wird.
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