Künstliche Intelligenz (KI)

KI in der Produktion statt allgemeiner KI-Hype

S4P fokussiert KI-Anwendungen für industrielle Prozesse, nicht auf private KI-Tools oder Chatbots. Kostendruck, volatile Aufträge und fehlende Echtzeitdaten sind die treibenden Kräfte, die smarte KI-Lösungen im Shopfloor erfordern. S4P nutzt KI gezielt für Automatisierung, Produktionsplanung und Shopfloor-Entscheidungen im Rahmen der digitalen Transformation. Konkrete Ergebnisse aus der Praxis zeigen unsere Automatisierungs-Referenzen.

KI in der Fertigung: industrielle KI statt Consumer-KI

Bei S4P steht künstliche Intelligenz nicht für allgemeine Chatbots oder private KI-Tools, sondern für industrielle KI auf Basis von Produktions-, Maschinen-, Qualitäts- und Planungsdaten. Ziel ist es, Fertigungsprozesse transparenter zu machen, Muster zu erkennen und Entscheidungen in Planung, Qualität, Instandhaltung und Shopfloor-Steuerung besser zu unterstützen.

Use Case Datenbasis Nutzen für die Produktion
Planung und Priorisierung Aufträge, Kapazitäten, Rückmeldungen und Engpässe Bessere Entscheidungen bei volatilen Aufträgen und knappen Ressourcen
Qualität und Prozesskontrolle SPC, Prüfwerte, Prozessdaten und Abweichungen Frühere Erkennung von Qualitätsrisiken und weniger Ausschuss
Maschinen und Stillstände MDE-Daten, Zustände, Laufzeiten und Störgründe Mehr Transparenz über Ursachen und bessere OEE-nahe Auswertungen
Shopfloor-Entscheidungen BDE, MDE, WMS, APS und MES-nahe Produktionsdaten Durchgängige Entscheidungsunterstützung vom Shopfloor bis zum ERP

Industrielle KI entfaltet ihren Nutzen besonders dann, wenn belastbare Echtzeitdaten vorhanden sind. Deshalb lässt sich die KI-Seite sinnvoll mit 4MDE, 4BDE, 4SPC, 4APS und dem Überblick Industrie 4.0, Digitalisierung, Automatisierung und KI verbinden.

Nächster Schritt: Prüfen Sie mit S4P, welche vorhandenen Produktionsdaten für KI-gestützte Optimierung bereits nutzbar sind.

Produktivität steigern: Künstliche Intelligenz bietet enormes Potential

Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist in aller Munde. Es gibt derzeit kaum eine Branche, die nicht von KI-Lösungen durcheinandergewirbelt wird. Auch für produzierende Unternehmen gibt es KI-Software, die zum einen eine nachhaltige Kostenoptimierung verspricht. Eines der Kernziele ist es dabei, die eigene Produktivität zu steigern. Wenn Sie hier auf einen kompetenten und erfahrenen Partner an Ihrer Seite setzen möchten, sind Sie bei uns richtig. Wir setzen uns bereits seit Jahren mit Künstlicher Intelligenz auseinander und zeigen Ihnen, mit welchen Lösungen Sie Ihre Produktivität steigern können. S4P nutzt KI und AI-Szenarien für Produktionsplanung, Qualität, Shopfloor-Daten und Maschinendaten. In Verbindung mit MES-nahen Produktionsdaten entstehen Ansätze für bessere Planung, Prozessoptimierung, Qualitätssicherung und vorausschauende Entscheidungen.

Fabriken werden intelligenter

Die Anforderungen an produzierende Unternehmen sind nicht nur hoch, sondern auch sehr klar definiert. So geht es vor allem darum, dass Fabriken auf Dauer intelligenter und wandlungsfähiger werden, um eine bessere Wettbewerbsfähigkeit sicherstellen zu können. Die von uns entwickelte Software macht es Ihnen möglich, durch mehr Transparenz und eine bessere Übersicht Ihre Produktivität zu steigern. So können Sie tägliche Aufträge anhand der Montagelinien mit unserer Software besser überblicken. Ferner lässt sich der Rüstaufwand hier farblich visualisieren, sodass Verbesserungspotenziale besser sichtbar wird.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie auf dem Weg zu intelligenten Fabriken und damit einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit. Daher sollte sich auch kleine und mittelständische Industrieunternehmen als auch wir Fabriksoftwarehersteller mit der Adaption von KI-Technologie befassen. 

Prof. Dr.-Ing. Joachim Berlak

KI kann vielfältig Anwendung finden

In Unternehmen, die ihre Produktivität steigern möchten, kann KI auf unterschiedliche Art und Weise verwendet werden. Ein weitverbreiteter Ansatz ist die selbstständige Optimierung der Maschinen und Anlagen. KI sorgt dafür, dass moderne Produktionsmaschinen dazu in der Lage sind, Muster selbstständig zu erkennen und automatische Verbesserungen gezielt abzuleiten. Darüber hinaus können Sie auf Produktionsplanungstools vertrauen. Dadurch lassen sich Produktionsprozesse noch intelligenter steuern. Nicht zuletzt trägt die Software aber auch zur Verbesserung der eigenen Produktqualität bei.

Lösungen seit 2003

S4P beschäftigt sich schon seit Jahren mit künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktionsplanung und -steuerung (PPS). Mit genetischen Algorithmen haben wir ein an SAP ERP angebundenes Linien-Sequenz-Automatisierungstool (Lisa) für BSH im Werk Dillingen realisiert. Dieses Werkzeug ermöglicht die rüstoptimale Einplanung der täglichen Aufträge auf den Montagelinien, visualisiert den Rüstaufwand farblich und ermöglicht sogar das Umplanen per Drag and Drop mit entsprechender Ermittlung der Auswirkungen. 
 
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) können in der Produktion auf verschiedene Weisen eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Einige unserer Anwendungsbeispiele sind:
  1. Selbstoptimierung von Produktionsmaschinen: Moderne Produktionsmaschinen können mithilfe von KI und ML selbstständig Muster und Zusammenhänge in den Produktionsdaten erkennen und daraus automatisch Verbesserungen ableiten. Dies ermöglicht höhere Produktivität, geringere Kosten, verbesserte Qualität und geringere Ausfallzeiten.
  2. Intelligente Roboter und Bildverarbeitungssysteme: KI-basierte Systeme ermöglichen es, Roboter und Bildverarbeitungssysteme in der Produktion intelligenter, flexibler und sicherer zu machen. Sie werden u. a. für die vorausschauende Wartung, Qualitätssicherung und Prozessoptimierung eingesetzt werden.
  3. Produktionsplanungstools: KI-Technologien können in eigenständige Produktionsplanungstools (siehe LISA) integriert werden, um Prozesse intelligent zu steuern, die Produktqualität zu verbessern und Ausschussraten zu verringern.
Für S4P ist es hierbei wichtig, dass die spezifischen Anforderungen und Prozesse in der jeweiligen Produktionsumgebung berücksichtigt werden, um so maßgeschneiderte KI- und ML-Lösungen realisieren zu können.

Beispielhafte Referenzen

Nutzen

  • Wettbewerbsfähigkeit ↑
  • Planungsqualität ↑
  • Wissen ↑
  • Produktivität ↑
  • Flexibilität ↑
  • Termintreue ↑
  • Transparenz ↑
  • Durchlaufzeiten ↓

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