Das Potenzial von KI in der Fertigung erschließen: Ein Weg zu Effizienz und Innovation

Die Fertigungsindustrie steht am Beginn einer digitalen Transformation, die durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. Ein aktueller McKinsey-Bericht prognostiziert, dass KI bis 2030 ein enormes wirtschaftliches Potenzial von 13 Billionen US-Dollar birgt, wobei allein der Industriesektor voraussichtlich von 1 Billion US-Dollar profitieren wird. 

Die Zebra-Studie „Automotive Ecosystem Vision Study 2022“ zeigt unterdessen, dass fast 90 % der Automobilhersteller planen, bis 2027 eine digitale Transformation einzuleiten. Trotz dieser Fortschritte kämpft die Branche auch mit einem drohenden Arbeitskräftemangel: Schätzungsweise 2,1 Millionen Arbeitsplätze im produzierenden Gewerbe werden bis 2030 unbesetzt bleiben.

 Künstliche Intelligenz ist ein entscheidender Verbündeter bei der Bewältigung dieser Herausforderungen und der Weiterentwicklung der Digitalisierung von Fertigungsprozessen.

matic Schritte zur KI-Integration

Die Integration von KI in Fertigungsprozesse ist kein standardisiertes Unterfangen. Entscheidungsträgern wird empfohlen, mit Bedacht vorzugehen und kleine, aber gezielte Schritte zu unternehmen, um das enorme Potenzial der KI auszuschöpfen. 

Ein klar definiertes und spezifisches Ziel, wie beispielsweise die Qualitätskontrolle, sollte der erste Anlaufpunkt für den Einsatz von KI sein. Ein hervorragender Ausgangspunkt ist die Implementierung der optischen Zeichenerkennung (OCR), einer spezialisierten KI-Anwendung.

OCR-Systeme auf Basis von Deep Learning können Texte auf Bauteilen erkennen und lesen, ohne dass Programmierkenntnisse oder Schrifttraining erforderlich sind. Diese Technologie verbessert die Genauigkeit kritischer Daten, darunterdent(FIN), Chargennummern, Datumscodes und Seriennummern. 

Durch die Reduzierung von Fehlern und tracvon Artikeln entlang der Fertigungslinie stellt OCR sicher, dass die richtigen Komponenten die entsprechenden Montagebereiche erreichen. Die Implementierung ist bemerkenswert einfach und beschränkt sich auf die einfache Aufgabe, den relevanten Text zu markieren. KI-Systeme lassen sich innerhalb weniger Minuten effektiv einsetzen, um spezifische Herausforderungen zu bewältigen.

Bei komplexeren Fragestellungen wie derdentvon Fehlern an Automobilteilen oder der Erkennung fehlerhafter Etiketten sollte die Wahl des KI-Werkzeugs von der Art des Problems abhängen. Maschinelles Sehen erweist sich als ideales Werkzeug, wenn die Fehler bekannt und ihre Positionen spezifiziert sind. 

Sind die Defekte jedoch unbekannt oder ihre Positionen unsicher, so ist die Kombination von maschinellem Sehen mit Deep Learning der bevorzugte Ansatz, der es der KI ermöglicht, bisher unentdeckte Anomalien aufzudecken und zu verstehen.

Aufbau der kognitiven Kapazität von KI

Die Effektivität von KI bei der Bewältigung von Herausforderungen in der Fertigung hängt von ihrer Lern- und Anpassungsfähigkeit ab. Dieser Prozess beinhaltet die Erstellung eines neuronalen Netzes, ähnlich dem Erlernen von Farben bei Kindern. Im Fall von maschinellem Sehen mit Deep Learning muss die KI, um Fehler an Autoteilen zu erkennen, diese Fehler durch wiederholte Betrachtung relevanter Bilder erkennen und verstehen. 

Dieser iterative Lernprozess erfordert erhebliche Rechenleistung, typischerweise in Form von Grafikprozessoren (GPUs), sowie ein organisiertes und verantwortungsvoll annotiertes Bildarchiv.

Die Erstellung neuronaler Netze hängt stark von der Qualität und Quantität der der KI bereitgestellten Bilddaten ab. Wird diematicErfassung und Verwaltung von Bildern vernachlässigt, kann dies zu Fehlfunktionen innerhalb des KI-Systems führen. 

So wie ein Kind, dem eine ungleiche Anzahl roter und orangefarbener Gegenstände gezeigt wird, diese fälschlicherweise als die gleiche Farbe wahrnehmen kann, kann auch KI ohne einen robusten und ausgewogenen Datensatz fehlerhafte Interpretationen entwickeln. Daher müssen Hersteller der kontinuierlichen Erstellung, dem Training und der Überprüfung von Datensätzen höchste Priorität einräumen, um die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Modelle zu gewährleisten.

Die Lernkurve annehmen

Künstliche Intelligenz durchläuft, wie der Mensch, einen Lernprozess. Anfangsdentsie möglicherweise nur einen Teil der Fehler, doch mit jeder Iteration verbessert sich ihre Leistung. Schließlich kann sie für das menschliche Auge unsichtbare Fehler erkennen, noch bevor Fahrzeugteile eingebaut werden. Kontinuierliches Lernen durch KI kann Variationen in Fertigungsprozessen aufdecken, die erfahrenen Bedienern entgehen, und so neue Verbesserungsmöglichkeiten eröffnen.

Eine spannende Entwicklung im Bereich der KI für die Fertigung ist das Aufkommen der „Anomalieerkennung“. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen die KI sowohl gute als auch defekte Teile lernen muss, trainiert die Anomalieerkennung ausschließlich mit guten Bildern. 

Diese Weiterentwicklung ermöglicht es der KI, anhand der Analyse von Bildern fehlerfreier Bauteile allein zwischen einwandfreien und defekten Teilen zu unterscheiden. Dieser Durchbruch verspricht eine beschleunigte Einführung von KI und dürfte sich in den kommenden Jahren in der Fertigung als Standard etablieren.

Das menschliche Gehirn ist zwar in seiner Verarbeitungskapazität unübertroffen, aber anfällig fürtrac, Ermüdung und Langeweile, insbesondere in monotonen Produktionsumgebungen. Künstliche Intelligenz hingegen arbeitet unermüdlich und konstant. 

Für die Hersteller ist es an der Zeit, KI-Anwendungen, neuronale Netze und kontinuierliches Lernen zu nutzen, wobei der Mensch eine Vorreiterrolle einnimmt, indem er das immense Potenzial dieser Technologie ausschöpft.