Künstliche Intelligenz: Maschinennahe Datenauswertung bietet Vorteile

KI in der Produktion: So gelingt der Einstieg

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Wie gelingt in der Produktion der Einstieg in die Künstliche Intelligenz? Omrons R&D Manager Tim Foreman gibt Tipps.

1 Wissen über Umgang mit großen Datenmengen ausbauen: „Produzierende Unternehmen sind häufig eher abwartend, wenn es um neue Technologien geht, da sie mit Maschinen arbeiten, die 20 und mehr Jahre laufen müssen“, so Foreman. Es wird aber nun Zeit, dass diese ihre Scheu überwinden. „Um die neuen Möglichkeiten bestmöglich zu nutzen, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie mit großen Datenmengen und fortschrittlichen Algorithmen arbeiten können.“

2 Zentrale Projektfragen und -ansätze skizzieren. Foreman rät zu Beginn eines KI-Projektes wichtige Fragen zu klären: Welches Problem und welche Herausforderung sollen angegangen werden? Welche Strategie und Technologie eignen sich am besten und sind diese anpass- und erweiterbar? Welche Führungskräfte und Mitarbeiter sollen mit an Bord geholt werden? Gibt es die notwendige Expertise im eigenen Unternehmen oder müssen externe Experten involviert werden?

3 Klare und messbare Ziele festlegen: Oberstes Ziel des KI-Einsatzes in der Produktion sollten Qualitäts- und Prozesseffizienzsteigerungen sein, beispielsweise durch Vermeidung von Maschinenstillständen. „Die KI-Lösung sollte daher auf mess- und spürbare Verbesserungen der OEE abzielen“, sagt Foreman. Und bereits eine Optimierung um nur wenige Prozentpunkte könne zu erheblichen Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen führen. „KI in der Maschineninstandhaltung kann beispielsweise dazu beitragen, das Risiko von Geräteschäden und Stillstandzeiten zu reduzieren, da sich Probleme frühzeitig erkennen lassen.“

4 Vorteile von KI at the Edge nutzen: Damit man nicht mühsam eine riesige Menge an Daten nach Mustern durchsuchen muss, sei es ideal, wenn die KI-Algorithmen in die Maschinensteuerung integriert sind und so den Rahmen für Echtzeitoptimierung schaffen – an der Maschine (Edge). Foreman verweist in diesem Zusammenhang auf den hauseigenen Sysmac AI Controller. Diese integrierte KI-Steuerung verfügt über eine adaptive Intelligenz, die nahe am Geschehen ist und lernt, normale von abnormalen Mustern für die einzelne Maschine zu unterscheiden. Foreman: „Das biete nicht nur die Möglichkeit für eine Datenverarbeitung in Echtzeit, sondern sorge auch dafür dass sich KI-Lösung einfach und verhältnismäßig schnell implementieren lässt.“

Omron Electronics GmbH

www.industrial.omron.de


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