Wie sich KI als Game Changer in der Fertigung erweist – Anwendungsfälle und Beispiele

Bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 47,9 % von 2022 bis 2027 wird die weltweite künstliche Intelligenz im Fertigungsmarkt laut einem Bericht von Markets and Markets voraussichtlich einen Wert von 16,3 Milliarden US-Dollar haben.

Darüber hinaus ist das verarbeitende Gewerbe laut einer Deloitte-Umfrage die Branche mit der höchsten Datengenerierung. Hersteller müssen KI einsetzen, um diese enorme Datenmenge, die in der Branche generiert wird, zu analysieren.

Künstliche Intelligenz revolutioniert mit ihren transformativen Fähigkeiten die Fertigungsindustrie. Fertigungsunternehmen nutzen die Leistungsfähigkeit der KI, um die Effizienz, Genauigkeit und Produktivität in verschiedenen Prozessen zu steigern.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Fertigung umfasst ein breites Spektrum an Anwendungsfällen, wie z. B. vorausschauende Wartung, Lieferkettenoptimierung, Qualitätskontrolle und Bedarfsprognose. Wenn Sie ein Hersteller sind, ist es höchste Zeit, über den Einsatz von KI im Fertigungssektor nachzudenken.

In diesem Blog werden wir uns mit verschiedenen Anwendungsfällen und Beispielen befassen, die zeigen, wie KI in der Fertigung eingesetzt wird. Die Idee besteht darin, Fertigungsunternehmen mit den verschiedenen Anwendungsfällen von KI in der Fertigung auszustatten und ihnen dabei zu helfen, ihr Unternehmen in die Wachstumsbahn zu bringen.

Wie künstliche Intelligenz den Fertigungsbereich revolutioniert – Anwendungsfälle und Beispiele

Die Integration von KI in die Fertigung treibt einen Paradigmenwechsel voran und treibt die Branche zu beispiellosen Fortschritten und Effizienzsteigerungen. Hier sind die Top 9 Beispiele und Anwendungsfälle für KI in der Fertigung.

Leitung der Lieferkette

Das Supply Chain Management spielt in der Fertigungsindustrie eine entscheidende Rolle, und künstliche Intelligenz hat sich in diesem Bereich als Game Changer erwiesen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und ML in der Fertigung revolutionieren Unternehmen ihre Lieferkettenprozesse und erzielen erhebliche Verbesserungen bei Effizienz, Genauigkeit und Kosteneffizienz.

KI in der Lieferkette ermöglicht die Nutzung prädiktiver Analysen, die Optimierung des Bestandsmanagements, die Verbesserung der Nachfrageprognose und die Rationalisierung der Logistik. Beispielsweise nutzen Unternehmen wie Amazon KI-gestützte Algorithmen, um Lieferungen zu beschleunigen und die Entfernung zwischen ihren Produkten und Kunden zu verringern.

ML-Algorithmen können historische Daten analysieren, Muster erkennen und genaue Vorhersagen für Nachfrageschwankungen treffen. Beispielsweise kann ein Hersteller von Automobilteilen mithilfe von ML-Modellen die Nachfrage nach Ersatzteilen prognostizieren und so die Lagerbestände optimieren und Kosten senken.

KI-Fertigungslösungen können mehrere Variablen wie Transportkosten, Produktionskapazität und Durchlaufzeiten analysieren, um das Lieferkettennetzwerk zu optimieren. Dies gewährleistet eine pünktliche Lieferung, reduziert die Transportkosten und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Fabrikautomation

Die Fabrikautomation hat sich durch die Integration künstlicher Intelligenz in die Fertigung erheblich verändert. Mit dem Aufkommen von KI und ML erleben Fabriken einen Paradigmenwechsel in Bezug auf Effizienz, Produktivität und Kosteneffizienz.

Ein prominentes Beispiel für KI und ML in der Fertigung ist der Einsatz von Roboterautomatisierung. KI-gestützte Roboter, die mit Computer-Vision- und maschinellen Lernalgorithmen ausgestattet sind, können komplexe Aufgaben präzise und anpassungsfähig ausführen. Diese Roboter können komplizierte Montageprozesse und Qualitätskontrollprüfungen bewältigen und sogar nahtlos mit menschlichen Arbeitern zusammenarbeiten. Beispielsweise kann ein Elektronikhersteller KI-gesteuerte Roboter einführen, um die Montage komplizierter Leiterplatten zu automatisieren, was zu einer deutlichen Reduzierung von Fehlern und einer erheblichen Steigerung der Produktionsleistung führt.

Darüber hinaus hat der Einsatz von KI in der Fertigungsindustrie auch die vorausschauende Wartung revolutioniert. Durch die Analyse von Echtzeitdaten von Sensoren und Geräten können maschinelle Lernalgorithmen Geräteausfälle vorhersagen und proaktive Wartungsmaßnahmen empfehlen. Dieser proaktive Ansatz minimiert Ausfallzeiten, reduziert Wartungskosten und gewährleistet eine optimale Geräteleistung.

Ein auf Schwermaschinen spezialisiertes Fertigungsunternehmen kann künstliche Intelligenz im Fertigungssektor nutzen, um potenzielle Ausfälle in seiner Produktionslinie vorherzusagen und rechtzeitige Wartungsarbeiten durchzuführen, was zu einer Verringerung ungeplanter Ausfallzeiten und erheblichen Kosteneinsparungen führt.

Lagerverwaltung

Künstliche Intelligenz revolutioniert auch die Lagerverwaltung in der Fertigung. Das Aufkommen von KI-gestützten Fertigungslösungen und maschinellem Lernen in der Fertigung hat die Arbeitsweise von Lagern verändert und zu verbesserter Effizienz, Genauigkeit und Kosteneinsparungen geführt.

Ein wichtiger Anwendungsfall von KI in der Fertigung ist die Bestandsverwaltung . KI-Algorithmen können historische Verkaufsdaten, aktuelle Lagerbestände und Markttrends analysieren, um Nachfragemuster genau vorherzusagen. Dadurch können Lager ihre Lagerbestände optimieren, die Lagerkosten senken und gleichzeitig die Produktverfügbarkeit sicherstellen.

Stellen Sie sich zum Beispiel einen Bekleidungshändler vor, der KI-basierte Prognosen nutzt, um die Nachfrage nach verschiedenen Kleidungsstücken vorherzusagen. Durch die Nutzung historischer Verkaufsdaten und externer Faktoren wie Wettervorhersagen kann der Einzelhändler seine Lagerbestände entsprechend anpassen und so Fehlbestände und Überbestände minimieren.

Darüber hinaus können KI-Fertigungslösungen die Auftragsabwicklungsprozesse in Lagern verbessern. KI-gestützte Systeme können eingehende Bestellungen analysieren, Kommissionierungsrouten optimieren und Ressourcen effizient zuweisen. Dies führt zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, weniger Fehlern und einer verbesserten Kundenzufriedenheit.

Beispielsweise setzt BMW in seinen Fertigungslagern KI-gesteuerte Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTS ) ein, um die Intralogistikabläufe zu rationalisieren. Diese AGVs folgen vorgegebenen Pfaden, automatisieren den Transport von Vorräten und Fertigprodukten und verbessern so die Bestandsverwaltung und Transparenz für das Unternehmen.

Die Integration von KI in den Fertigungsmarkt hat erhebliche Fortschritte in der Lagerverwaltung gebracht. Von der Bestandsoptimierung bis zur optimierten Auftragserfüllung verändern KI-gestützte Fertigung und ML-Lösungen in der Fertigung Lager und machen sie effizienter und kosteneffektiver.

Vorausschauende Wartung

Dank des Einsatzes künstlicher Intelligenz hat sich die vorausschauende Wartung in der Fertigungsindustrie als entscheidender Faktor erwiesen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analyse- und maschineller Lernalgorithmen ermöglicht KI in der Fertigungsindustrie Unternehmen, Geräteausfälle proaktiv zu überwachen und vorherzusagen, Ausfallzeiten zu minimieren und Wartungspläne zu optimieren.

Ein Schlüsselkonzept der vorausschauenden Wartung ist der digitale Zwilling . Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung einer physischen Anlage, die Echtzeitdaten erfasst und deren Verhalten in einer virtuellen Umgebung simuliert. Durch die Verbindung des digitalen Zwillings mit Sensordaten der tatsächlichen Ausrüstung kann KI in der Fertigung Muster analysieren, Anomalien erkennen und potenzielle Ausfälle vorhersagen.

Eines der besten Beispiele für KI-gestützte vorausschauende Wartung in der Fertigung ist der Einsatz der Digital-Twin-Technologie im Ford-Werk. Für jedes hergestellte Fahrzeugmodell erstellt Ford unterschiedliche digitale Zwillinge . Jeder Zwilling befasst sich mit einem bestimmten Produktionsbereich, vom Konzept über den Bau bis zum Betrieb. Für den Herstellungsprozess, die Produktionsanlagen und das Kundenerlebnis nutzen sie auch digitale Modelle. Der digitale Zwilling ihrer Produktionsanlagen kann Energieverluste präzise identifizieren und Orte aufzeigen, an denen Energie eingespart und die Gesamtleistung der Produktionslinie gesteigert werden kann.

KI in der Fertigungsindustrie erweist sich als Game Changer in der vorausschauenden Wartung. Durch den Einsatz digitaler Zwillinge und fortschrittlicher Analysen können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Daten nutzen, um Geräteausfälle vorherzusagen, Wartungspläne zu optimieren und letztendlich die betriebliche Effizienz und Kosteneffizienz zu verbessern.

Entwicklung neuer Produkte

Die Entwicklung neuer Produkte in der Fertigungsindustrie hat mit dem Aufkommen von KI einen bedeutenden Wandel erfahren. Die Integration von KI in die Fertigungsindustrie hat zu innovativen Ansätzen und optimierten Prozessen geführt, die die Art und Weise, wie Unternehmen neue Produkte entwickeln und auf den Markt bringen, revolutionieren.

Einer der Hauptvorteile von KI in der Fertigung für die Entwicklung neuer Produkte ist die Möglichkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu analysieren. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Hersteller Erkenntnisse aus Markttrends, Kundenpräferenzen und Wettbewerbsanalysen gewinnen. Dadurch sind sie in der Lage, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Produkte zu entwickeln, die den Marktanforderungen entsprechen.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens in der Fertigung können Halbleiterunternehmen beispielsweise Komponentenausfälle identifizieren, potenzielle Probleme bei neuen Designs vorhersagen und optimale Layouts vorschlagen, um die Ausbeute beim IC-Design zu steigern. KI-basierte Analysen analysieren Komponentenstrukturen, verbessern die Mikrochip-Layouts und senken die Kosten, während gleichzeitig die Erträge und die Markteinführungszeit erhöht werden.

Der Einsatz generativer Designsoftware für die Entwicklung neuer Produkte ist eines der wichtigsten Beispiele für KI in der Fertigung. Mit KI-gestützter generativer Designsoftware können Ingenieure Designparameter und Leistungsziele eingeben, und die KI-Algorithmen können mehrere Designoptionen generieren und so eine Vielzahl von Möglichkeiten erkunden. Der Einsatz generativer KI in der Fertigung beschleunigt somit den Design-Iterationsprozess und führt zu optimierten und innovativen Produktdesigns.

Dies bringt Vorteile in Form einer datengesteuerten Entscheidungsfindung, beschleunigten Designiterationen und der Möglichkeit, Produkte zu entwickeln, die den Marktanforderungen entsprechen. Durch den Einsatz von KI können produzierende Unternehmen ihren Wettbewerbsvorteil steigern und innovative und erfolgreiche Produkte auf den Markt bringen.

Leistungsoptimierung

Leistungsoptimierung ist ein entscheidender Aspekt der Fertigung, und künstliche Intelligenz erweist sich in dieser Hinsicht als bahnbrechend.

Einer der Schlüsselbereiche, in denen sich KI für die Fertigungsindustrie auszeichnet, ist die prädiktive Analyse . Durch die Analyse historischer Daten, Echtzeit-Sensordaten und anderer relevanter Variablen können KI-Algorithmen Muster erkennen, Anomalien erkennen und datengesteuerte Vorhersagen treffen. Dies ermöglicht es Herstellern, ihre Abläufe zu optimieren, Ausfallzeiten zu minimieren und die Gesamteffektivität der Ausrüstung zu maximieren.

Nehmen wir das Beispiel einer Produktionsanlage, die Konsumgüter herstellt. Durch die Implementierung von KI-Fertigungslösungen kann das Werk prädiktive Analysen nutzen, um seine Produktionspläne zu optimieren. Das KI-System analysiert verschiedene Faktoren wie Nachfrageprognosen, Maschinenleistungsdaten und Lieferkettendynamik, um den effizientesten Produktionsplan zu ermitteln. Dies führt zu einer verbesserten Ressourcennutzung, kürzeren Durchlaufzeiten und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Darüber hinaus können KI-Anwendungen in der Fertigung den Energieverbrauch optimieren, Abfall minimieren und Nachhaltigkeitsbemühungen verbessern. KI-gestützte Systeme können Energieverbrauchsmuster analysieren, Bereiche mit Ineffizienz identifizieren und Energiesparmaßnahmen empfehlen. Dies reduziert nicht nur die Umweltbelastung, sondern führt auch zu Kosteneinsparungen für die Hersteller.

Qualitätskontrolle

Qualitätssicherung ist ein entscheidender Aspekt der Fertigung, und künstliche Intelligenz hat sich in diesem Bereich als bahnbrechender Faktor erwiesen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und ML in der Fertigung revolutionieren Unternehmen ihren Ansatz zur Qualitätskontrolle und sorgen für ein höheres Maß an Genauigkeit und Konsistenz.

Ein bemerkenswerter Anwendungsfall von KI in der Fertigung zur Gewährleistung der Qualitätssicherung ist die visuelle Inspektion. Mithilfe der Technologie können Hersteller Computer-Vision-Algorithmen einsetzen, um Bilder oder Videos von Produkten und Komponenten zu analysieren. Diese Algorithmen können Fehler, Anomalien und Abweichungen von Qualitätsstandards mit außergewöhnlicher Präzision erkennen, die die menschlichen Fähigkeiten übertrifft.

Beispielsweise nutzt der Automobilriese BMW KI, um Autoteile auf Mängel zu prüfen. Dies geschieht durch den Einsatz von Computer Vision zur Analyse von Bildern oder Videos von Autoteilen. Die KI-Software wird anhand eines Datensatzes von Bildern von Autoteilen trainiert, die als defekt oder nicht defekt gekennzeichnet wurden. Sobald die KI-Software trainiert ist, kann sie zur Inspektion neuer Autoteile und zur Identifizierung etwaiger Mängel eingesetzt werden.

Darüber hinaus verbessert KI im produzierenden Gewerbe die prädiktive Qualitätssicherung. Durch die Analyse historischer Daten und Echtzeit-Sensordaten erkennen ML-Algorithmen Muster und Trends, die auf potenzielle Qualitätsprobleme hinweisen können. Dies ermöglicht es Herstellern, potenzielle Mängel proaktiv anzugehen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor sie sich auf die Qualität des Endprodukts auswirken.

Optimierter Papierkram

Eine wirkungsvolle Anwendung von KI und ML in der Fertigung ist der Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) zur Automatisierung von Papierkram. Herkömmlicherweise sind Fertigungsabläufe mit einer Fülle von Papierkram verbunden, beispielsweise mit Bestellungen, Rechnungen und Qualitätskontrollberichten. Diese manuellen Prozesse sind zeitaufwändig und fehleranfällig und können zu Verzögerungen und Ineffizienzen führen.

Durch die Implementierung von Konversations-KI für die Fertigung können Unternehmen diese Papierkramprozesse automatisieren. Mit KI-Fähigkeiten ausgestattete intelligente Bots können Daten aus Dokumenten extrahieren, Informationen klassifizieren und kategorisieren und sie automatisch in die entsprechenden Systeme eingeben.

Beispielsweise kann ein Automobilhersteller RPA-Bots zur Verarbeitung von Lieferantenrechnungen einsetzen. Die Bots können relevante Details extrahieren, sie anhand vordefinierter Regeln validieren und die Daten in das Buchhaltungssystem eingeben, sodass keine manuelle Dateneingabe erforderlich ist.

Nachfragevorhersage

Der Einsatz von KI in der Fertigung zur Bedarfsprognose bringt mehrere Vorteile mit sich. Im Wesentlichen ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren analysieren. Dies hilft ihnen, Nachfrageschwankungen zu antizipieren und ihre Produktion entsprechend anzupassen, wodurch das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen verringert wird.

Stellen Sie sich beispielsweise einen Hersteller von Modeprodukten vor, der KI nutzt, um die Nachfrage nach verschiedenen Kleidungsstücken vorherzusagen. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, wie etwa Social-Media-Trends, Wettervorhersagen und Kundenpräferenzen, kann das KI-System genaue Vorhersagen liefern, sodass der Einzelhändler die Lagerbestände optimieren und die Verfügbarkeit beliebter Artikel sicherstellen kann.

Darüber hinaus ermöglichen diese KI- und ML-Anwendungsfälle in der Fertigung Unternehmen, ihre Produktionsplanung und Ressourcenallokation zu verbessern. Durch die genaue Prognose der Nachfrage können Hersteller ihre Produktionspläne optimieren, Durchlaufzeiten verkürzen und die mit Überproduktion oder nicht ausgelasteten Ressourcen verbundenen Kosten minimieren.

Wie Appinventiv die Fertigung mit maßgeschneiderten KI/ML-Lösungen stärkt

Die im Blog diskutierten KI- und ML-Anwendungsfälle in der Fertigung haben deutlich gemacht, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verschiedene Aspekte der Fertigung revolutionieren. Vom Lieferkettenmanagement bis zur vorausschauenden Wartung hat die Integration von KI und ML in Herstellungsprozesse zu erheblichen Verbesserungen bei Effizienz, Genauigkeit und Kosteneffizienz geführt.

Um die volle Wirkung von KI in der Fertigung auszuschöpfen, benötigen Sie die Unterstützung eines erfahrenen KI/ML-Entwicklungsdienstleistungsunternehmens wie Appinventiv. Die Expertise von Appinventiv bei der Entwicklung hochmoderner KI- und ML-Produkte, die speziell auf Fertigungsunternehmen zugeschnitten sind, hat das Unternehmen als Branchenführer positioniert.

Beispielsweise stand unser Kunde, ein globaler Hersteller schwerer Bau- und Bergbaumaschinen, vor der Herausforderung einer dezentralen Lieferkette, die zu erhöhten Transportkosten und manueller Datenauflösung führte. Um dieses Problem anzugehen, haben wir ein datengesteuertes Logistik- und Lieferkettenmanagementsystem entwickelt, das KI-gestützte Robotic Process Automation (RPA) und Analysen nutzt. Die RPA-Bots automatisierten manuelle Prozesse, lösten Fehler und verbesserten die Transparenz der Lieferkette um 60 %, wodurch sich letztendlich die betriebliche Effizienz um 30 % verbesserte.

Während sich die Fertigungslandschaft weiterentwickelt, treibt Appinventiv weiterhin Innovationen voran und entwickelt maßgeschneiderte KI/ML-Lösungen, die Industriestandards neu definieren. Durch die Zusammenarbeit mit unserem Team können produzierende Unternehmen das volle Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen, ihre Abläufe transformieren und im dynamischen und wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld erfolgreich sein.

FAQs

F. Welche Rolle spielt KI in der Fertigung?

A. KI hilft der Fertigungsindustrie, indem sie die Effizienz verbessert, Kosten senkt, die Produktqualität verbessert, die Bestandsverwaltung optimiert und den Wartungsbedarf vorhersagt. Die Technologie unterstützt Unternehmen auch bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung und treibt Innovation und Produktivität über den gesamten Fertigungslebenszyklus hinweg voran.

F. Kann KI die Produktqualität verbessern und Herstellungsfehler reduzieren?

A. KI verbessert die Produktqualität und reduziert Fertigungsfehler durch Datenanalyse, Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung, wodurch konsistente Standards sichergestellt und Verschwendung minimiert werden.

F. Ist KI die Zukunft der Fertigung?

A. Der Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung wurde im Jahr 2022 auf 2,3 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2027 voraussichtlich 16,3 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 47,9 % in diesem Zeitraum entspricht. Diese Daten zeigen die vielversprechende Zukunft der KI in der Fertigung und zeigen, dass es für Unternehmen der richtige Zeitpunkt ist, in die Technologie zu investieren, um bedeutende Geschäftsergebnisse zu erzielen.