Die Zukunft der Industrie wird maßgeblich durch KI geprägt sein. Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die industriellen Prozesse und bietet Unternehmen enorme Chancen zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Qualitätsverbesserung. Unternehmen, die jetzt die Weichen stellen und KI in ihre Prozesse integrieren, werden in der Lage sein, flexibler auf Marktveränderungen zu reagieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und innovative Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Die vorgestellten Beispiele zeigen, dass der gewinnbringende Einsatz von KI in industriellen Prozessen keine Zukunftsvision mehr ist, sondern bereits Realität – eine Realität, die die Wettbewerbsfähigkeit und den Erfolg von Unternehmen in den kommenden Jahren entscheidend beeinflussen wird. Anhand von Best-Practice-Beispielen namhafter Konzerne und Zulieferer lässt sich aufzeigen, wie KI gewinnbringend in der Industrie eingesetzt werden kann.
PREDICTIVE MAINTENANCE
Eines der wichtigsten Einsatzgebiete von KI in der Industrie ist die vorausschauende Wartung. Durch die Analyse von Sensordaten können potenzielle Ausfälle und Störungen frühzeitig erkannt und behoben werden.
Beispiel PepsiCo: In den Frito-Lay-Werken von PepsiCo konnte durch KI-gestützte vorausschauende Wartung die ungeplante Ausfallzeit minimiert und die Produktionskapazität um 4.000 Stunden gesteigert werden. Dies zeigt eindrucksvoll, wie KI zur Effizienzsteigerung beitragen kann.
Beispiel General Electric (GE): GE nutzt seine Predix-Plattform, um KI mit dem Internet der Dinge (IoT) in der Fertigung zu verbinden. Dieses System ermöglicht es GE, den Zustand von Anlagen zu überwachen, vorherzusagen, wann Maschinen gewartet werden müssen und die Produktionslinien zu optimieren. Durch Datenanalyse und maschinelles Lernen hilft die Predix-Plattform GE, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Effizienz in den Fabriken zu steigern.
QUALITÄTSKONTROLLE
KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme können in Echtzeit Produkte scannen und Defekte identifizieren, was zu einer deutlichen Verbesserung der Qualitätskontrolle führt.
Beispiel Intel: Intel setzt KI-gestützte Bildgebungs- und Analyseverfahren ein, um Defekte in der Chip-Herstellung frühzeitig zu erkennen. Durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen konnte Intel die Halbleiterproduktion um 30 % steigern und dabei sowohl Abfall als auch Produktionskosten erheblich reduzieren.
MONTAGELINIENOPTIMIERUNG
KI-Algorithmen analysieren Leistungsmetriken und Echtzeit-Sensordaten, um Arbeitsabläufe zu verbessern, Ausfallzeiten zu reduzieren und eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen.
Beispiel Volkswagen:
Der Automobilhersteller nutzt KI-gestützte Lösungen zur Optimierung seiner Montagelinien. Durch die Analyse von Sensordaten aus der Montagelinie mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen kann Volkswagen Wartungsanforderungen vorhersagen und Abläufe optimieren.
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
KI revolutioniert das Supply Chain Management, indem es die Vorhersagegenauigkeit erhöht, die Bestandsverwaltung optimiert und die Logistik rationalisiert.
Beispiel Walmart: Der Einzelhandelsriese nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um die Kundennachfrage vorherzusagen, frühere Verkaufsdaten auszuwerten und Lagerbestände zu verwalten. Durch KI-gestützte Nachfrageprognosen gewährleistet Walmart die Produktverfügbarkeit, minimiert Lieferengpässe und spart Kosten für überschüssige Bestände. Darüber hinaus optimiert das Unternehmen die Logistik mit KI-gesteuerten Routing-Algorithmen, was schnellere und kostengünstigere Lieferungen ermöglicht.
ENERGIEMANAGEMENT UND NACHHALTIGKEIT
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung des Energieverbrauchs und der Verbesserung der Nachhaltigkeit in Produktionsanlagen.
Beispiel ABB: Der Technologiekonzern ABB setzt KI ein, um den Energieverbrauch in seinen Anlagen zu überwachen und zu optimieren. Durch KI-gestützte Energiemanagementlösungen konnte ABB den Energieverbrauch um 15 Prozent senken, was sowohl die Betriebskosten reduziert als auch die Umweltauswirkungen minimiert.
PRODUKTENTWICKLUNG UND DESIGN
KI-Algorithmen können Tausende von Designoptionen für ein Produkt generieren, basierend auf vorgegebenen Parametern wie Materialien, Größe, Gewicht, Festigkeit und Kosteneinschränkungen.
Beispiel Airbus: Der Flugzeughersteller implementierte KI, um die Vorhersagezeiten für die Flugzeugaerodynamik von 1 Stunde auf 30 Millisekunden zu reduzieren. Dies ermöglicht es den Fachkräften, in der gleichen Zeit 10.000 weitere Designiterationen zu testen, was die Innovationsfähigkeit erheblich verbessert.
ROBOTIK UND AUTOMATISIERUNG
KI ermöglicht die Entwicklung intelligenterer und flexiblerer Robotersysteme, die sich an verändernde Produktionsanforderungen anpassen können.
Beispiel ABB: Das Unternehmen hat KI-gesteuerte Robotik in seine Produktionslinien integriert, die sich selbst für Leistungseffizienz und Genauigkeit optimieren können. Diese intelligenten Robotersysteme haben nicht nur die Produktionseffizienz gesteigert, sondern auch die hohe Qualität der Produkte aufrechterhalten und dabei die Kundenerwartungen und regulatorischen Standards erfüllt.
PREDICTIVE ANALYTICS
KI-gestützte prädiktive Analysen helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.
Beispiel Caterpillar: Der Hersteller von Baumaschinen setzt KI-gestützte prädiktive Wartung ein, um potenzielle Ausfälle von Geräten proaktiv zu erkennen. Dies hat zu einer erheblichen Reduzierung von Ausfallzeiten und Wartungskosten geführt. Darüber hinaus nutzt Caterpillar KI-Algorithmen zur Optimierung der Logistik in der Lieferkette, was die Effizienz der Materialflüsse verbessert und die Lagerkosten senkt.
DIGITALE ZWILLINGE
Die Kombination von KI und digitalen Zwillingen ermöglicht es Unternehmen, virtuelle Modelle ihrer Produkte oder Prozesse zu erstellen und zu optimieren.
Beispiel General Electric (GE): GE nutzt digitale Zwillinge in Verbindung mit KI, um die Leistung von Turbinen und anderen komplexen Maschinen zu optimieren. Durch die Analyse von Daten aus dem realen Betrieb können Fachkräfte Verbesserungen am virtuellen Modell vornehmen und diese dann auf die physische Maschine übertragen, was zu erheblichen Effizienzsteigerungen führt.
