Hohe Anfangskosten, die Komplexität der Implementierung und eine langwierige Amortisierung sind nach wie vor die Haupthindernisse für die Einführung künstlicher Intelligenz in der Fertigung. Während die meisten Technologieanbieter Cloud-basierte Lösungen propagieren, zeichnet sich ein alternativer Ansatz ab: die schrittweise Implementierung von KI, beginnend auf Komponentenebene. Diese Strategie ermöglicht es Herstellern jeder Größe, das Potenzial von KI ohne große Vorabinvestitionen effektiv zu nutzen.
Ein erheblicher Teil der Ausfälle von Produktionsanlagen kann durch die Analyse der Daten einzelner Komponenten vorhergesagt werden. Fortschrittliche, aber einfache Analysen auf der Ebene der Servoantriebe ermöglichen die Selbstüberwachung und Diagnose potenzieller Probleme in umliegenden Maschinenteilen. Frequenzumrichter nutzen KI-Algorithmen, um die Ursachen von Ausfällen zu diagnostizieren, und Industrieroboter verbessern ihre Bahnen in Echtzeit, was Effizienz und Qualität erheblich steigert.
Ein Schlüsselelement dieses Konzepts ist die Fähigkeit, sofort auf Anomalien in der Ausrüstung zu reagieren oder diese im Voraus zu erkennen. Intelligente Komponenten analysieren Daten in Echtzeit und ermöglichen eine schnelle Anpassung der Parameter oder das Abschalten der Maschine, bevor es zu schwerwiegenden Ausfällen kommt. „Basierend auf Rückmeldungen aus einer Vielzahl von Produktionsanlagen aller Größenordnungen wissen wir, dass mit KI-getriebener Intelligenz ausgestattete Komponenten ungeplante Ausfallzeiten deutlich reduzieren. Solche Analysen erfolgen automatisch und erfordern keine Kenntnisse in Data Science“, erklärt Piotr Siwek, Digital Director EMEA bei Mitsubishi Electric Factory Automation.
Von intelligenten Komponenten zur intelligenten Fabrik
Die Skalierbarkeit dieses Ansatzes zur KI-Implementierung senkt die Implementierungskosten im Vergleich zu umfassenden Cloud-Lösungen erheblich. Nach der Implementierung von Intelligenz auf Komponentenebene können ganze Produktionslinien von der Datenanalyse profitieren, indem SPS-Steuerungssysteme mit KI-Algorithmen integriert werden. Da Fabriken immer mehr Datenanalyse benötigen, können Lösungen auf der Edge-Ebene implementiert werden, während alle Fabrikdaten innerhalb des Unternehmens verbleiben.
Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist die erhöhte Datensicherheit. Durch die lokale Verarbeitung wird das Risiko von Cyberangriffen und Datenschutzverletzungen auf ein Minimum reduziert, was insbesondere für Fertigungsbetriebe, die mit sensiblen Daten oder Technologien arbeiten, von entscheidender Bedeutung ist.
„Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, mit kleinen, messbaren Projekten zu beginnen. In einem europäischen Werk haben wir mit der Implementierung von KI in Schweißanwendungen begonnen. Die mit Mailab durchgeführte Datenanalyse erreichte eine fast 100-prozentige Genauigkeit bei der Vorhersage von Fehlern. Die hochwertigen Ergebnisse ermutigten den Kunden, das Projekt auf die gesamte Produktionslinie auszuweiten“, fügt Siwek hinzu.
Wenn die Cloud Sinn macht
Branchenexperten prognostizieren eine wachsende Bedeutung von hybriden KI-Lösungen, die Analysen auf Bauteilebene mit selektiver Cloud-Nutzung kombinieren. Cloud-Lösungen sind ideal, wenn es darum geht, historische Daten über mehrere Standorte hinweg zu analysieren oder die Lieferkette zu optimieren.
Die Cloud bietet unvergleichliche Möglichkeiten für fortgeschrittene Big-Data-Analysen und maschinelles Lernen mit großen Datensätzen. Sie ist besonders wertvoll für globale Organisationen, die Prozesse an mehreren Standorten gleichzeitig vergleichen und optimieren müssen. „Hybriden Lösungen gehört die Zukunft. Mit unserer Bottom-up-Strategie können Kunden eine solide digitale Basis aufbauen und bewusst auswählen, welche Prozesse Cloud-Unterstützung benötigen“, fasst Siwek zusammen.
Zukunft ist skalierbar
Der evolutionäre Ansatz der industriellen KI-Implementierung, der auf Komponentenebene ansetzt, ist eine praktikable Alternative zu umfassenden Cloud-Implementierungen. Er ermöglicht den schrittweisen Aufbau digitaler Kompetenzen, verringert das Investitionsrisiko und sorgt für eine schnelle Rendite. Wenn das Unternehmen und seine analytischen Anforderungen wachsen, kann das System um zusätzliche Schichten erweitert werden, einschließlich der selektiven Nutzung der Cloud, wo sie den größten Nutzen bringt.
