Messbare Vorteile durch KI-Einsatz in der Fertigung

Der Schlüssel zu messbaren Verbesserungen ist es, aus den riesigen Datenmengen in der Produktion relevante und praxistaugliche Erkenntnisse zu gewinnen. Daher gewinnen Analyseverfahren auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) immer mehr an Bedeutung.

Eine aktuelle Studie von IDC und InterSystems zeigt den Stand beim Einsatz von KI-/ML-Analysemethoden:

• Das Interesse an KI-fähigen und datengestützten Anwendungsszenarien wächst. Beispiele für solche Anwendungsfälle sind die videobasierte Anomalieerkennung, autonome Transportfahrzeuge oder die digitale Abbildung von Fertigungsprozessen.
• Höhere Qualität, größere Kundenzufriedenheit, mehr Flexibilit und Agilität sowie neue Umsatzquellen durch datengestützte Angebote sind nachweisbare Effekte, wenn Unternehmen in Smart Factory Projekte investieren.
• Fertigungsunternehmen mit hoher digitaler Affinität und ausgereiftem Datenmanagement erzielen mit der Smart Factory höhere GAE-Steigerungen und Kosteneinsparungen als digitale Nachzügler.
• Ohne Daten keine Analyse. Die Umfrage zeigt aber, dass bislang nur durchschnittlich 34 Prozent der Fertigungsanlagen vernetzt sind.
• Ohne IT- Abteilung fehlen noch Kompetenzen. 32 Prozent der Mitarbeiter in Fertigung und Lieferketten haben keine oder nur geringe Kenntnisse zu prädiktiven Analysen und Datenanalytik einschließlich KPI-Dashboards (25 Prozent).
• Wer sich selbst einen geringen Digitalisierungsgrad bescheinigt, stützt sich beim Thema Smart Factory verstärkt auf die Hersteller ihrer Produktionsanlagen und Ausrüstungen (43 Prozent).

IDC und InterSystems empfehlen Fertigungsunternehmen:

• Gehen Sie die größten Herausforderungen bei der Beschaffung der richtigen Daten, ihrer passenden zeitlichen und örtlichen Bereitstellung und ihrer Auswertung an und beziehen Sie KI-Anwendungen von Beginn an mit ein.
• Beginnen Sie mit kleineren Projekten und Machbarkeitsstudien, um schnell einen ROI zu erzielen. Zunächst sollten Sie Anwendungsfelder in den Blick nehmen, in denen die Datenerfassung unkompliziert und die Dateninteroperabilität sichergestellt ist, wo Datensilos problemlos überwunden werden können und wo genügend Daten vorliegen, um die KI-Modelle zu trainieren.
• Nutzen Sie Lösungen die Ihnen dabei helfen, Ihren Anlagenbestand nachzurüsten und zu vernetzen und Ihre IT-und OT-Daten zusammenzuführen, umzuwandeln und abzugleichen.
• Verwenden Sie Lösungen mit eingebauten KI-/ML-Funktionen. So können Sie die Entwicklung von KI-/ML-Modellen automatisieren und vereinfachen und sich damit entsprechende Anwendungsfelder erschließen.
• Die Betriebstechnik muss ein Verständnis dafür entwickeln, wie die IT sie bei Themen wie Effizienzsteigerungen unterstützen kann. Außerdem müssen Sicherheitsbedenken ausgeräumt werden. Die IT muss herausfinden, wie sie Lösungen für die Anforderungen der OT identifizieren und umsetzen kann.
• Die Zusammenarbeit mit externen Partnern wie Anlagenherstellern, Systemintegratoren oder Beratungsunternehmen kann den internen Mangel an Kapazitäten, Fachwissen, Ressourcen und Kompetenzen kompensieren. Je komplexer und heterogener die Fertigungsumgebungen sind, umso eher sollten maschinenunabhängige externe Berater hinzugezogen werden, um langfristig auch Skalierung sicherzustellen.

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