Was versteht man unter intelligenter Fertigung?
Das Smart Manufacturing Leadership Consortium (SMLC) definiert intelligente Fertigung (Smart Manufacturing) als „die Fähigkeit, bestehende und künftige Probleme über eine offene Struktur zu lösen, die die Implementierung von Lösungen im Gleichschritt mit der Geschwindigkeit der Geschäftsabläufe ermöglicht und dadurch einen höheren geschäftlichen Nutzen schafft.“
„Die intelligente Fertigung wird immer mehr zum Mittelpunkt der globalen Produktion“, so ein Experte von Infiniti Research. „Sie durchdringt die Fertigungsprozesse in Form von intelligenten Fabriken und die Einführung der Industrie 4.0. Dadurch erlebt die traditionelle Produktion eine Transformation, die ganz neue Möglichkeiten bietet.“
Diese rasante technologische Entwicklung führt zu einer neuen industriellen Revolution. Laut MIT Professional Education „stellt diese Revolution, die auf cyber-physischen Produktionssystemen beruht, eine Herausforderung an die traditionellen Produktionsmethoden im Fertigungssektor dar und sorgt für eine immer größere Dynamik.“
„Die intelligente Fertigung beruht auf der Konvergenz von Technologien, die in der modernen Data Science und bei der künstlichen Intelligenz verwendet werden. Dabei werden die Prozesse für die Fabrik der Zukunft erstellt. Aber warum ist das bereits heute notwendig?“
„Die intelligente Fertigungstechnologie verbessert die Effizienz und beseitigt Schwachstellen im System. Beispielhaft für sie steht ein hochgradig vernetztes, wissensbasiertes Industrieunternehmen, bei dem alle organisatorischen Einheiten und Betriebssysteme miteinander verbunden sind, um die Produktivtät, Nachhaltigkeit und ökonomische Leistung zu steigern.“
Die intelligente Fertigung ermöglicht es Herstellern auch, Cloud-Technologie zu verwenden, um wichtige Datenbestände zu speichern und zu verwenden. Diese Daten können dann weiter bei Fertigungsanwendungen in der Produktionsstätte oder innerhalb der gesamten Lieferkette verwendet werden.
In der Vergangenheit waren diese Daten sehr schwer zugänglich oder ließen sich nicht effektiv analysieren. Nun können sich Hersteller ein ganzheitliches Bild machen, bessere, fundierte Entscheidungen treffen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
Durch intelligente Fertigung Wettbewerbsvorteile sichern
Die intelligente Fertigung (Smart Manufacturing, SM) nutzt Konnektivität und Datenzugriffe in Echtzeit, um die Herstellungsprozesse zu verbessern.
Vorteile der intelligenten Fertigung
Verbesserte Qualität: Die Digitalisierung der Prozesse verringert das Risiko menschlicher Fehler und menschlichen Versagens Sie ermöglicht Ihnen, die Überwachung der Abläufe und Performance, um den Produktionsertrag zu steigern und um Ressourcen effektiver einzusetzen.
Geringere Betriebskosten durch vorausschauende Instandhaltung: Intelligente Fabriken können Instandhaltungsprobleme schneller und besser prognostizieren und lösen. Dadurch fallen weniger teure Anlagenreparaturen an und es können Produktionsunterbrechungen vermieden werden.
Höhere Kundenzufriedenheit: Die intelligente Fertigung ermöglicht Managern einen Zugang zu präziseren Daten, sodass sie KPIs effektiver messen und so den Kunden einen besseren Service bieten können, indem sie sich auf deren Bedürfnisse in Echtzeit einstellen.
Erhebliche Kosteneinsparungen: Ein besserer Zugriff auf Lieferketten- und Produktionsdaten und -analysen erhöht die Prognosegenauigkeit und reduziert Ausschuss. Dadurch können mittels einer angemessenen Bedarfssteuerung Kosten gespart werden.
Verbesserte Produktivität: Autonome Maschinen können miteinander kommunizieren und so eine Menge Daten erzeugen, wodurch neue Analyseszenarios ermöglicht werden. Diese Daten bieten wiederum Echtzeiteinblicke in die Produktionsprozesse, die es den Managern ermöglichen, die Planungseffizienz anzupassen und die Produktivität zu steigern.
Höhere Mitarbeiterzufriedenheit: Durch den Zugriff auf modernste Technologien können neue Talente gewonnen und gehalten werden. Die moderne Technologie reduziert zudem menschliche Fehler, sodass Mitarbeiter sich um weniger Probleme kümmern müssen, die auf unzufriedene Kunden zurückgehen.
Energieeffizienz: Alle Hersteller können ihren Kohlenstoff-Footprint reduzieren, indem sie Ausschuss vermeiden. Am meisten können allerdings energieintensive Branchen an Energie einsparen. Dadurch wird nicht nur die Energieverschwendung reduziert, sondern die Produkte können auch günstiger angeboten werden.
Anpassen der Herstellungsprozesse an das digitale Zeitalter
Fabriken der Zukunft werden zum Wettbewerbsvorteil, da die Einführung fortschrittlicher 4.0-Fertigungstechnik die Effizienz, Flexibilität und Produktinnovation weiter steigert.
Hersteller aller Größen müssen Initiativen für die intelligente Fertigung einleiten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Aber dafür muss sich die jeweilige Unternehmensführung erst eine neue Denkweise zu eigen machen.
Die Investition in Anlagen mit einem Fokus auf die Integration von intelligenten Fertigungsanwendungen ist dabei ein guter erster Schritt. Im Laufe der Zeit werden diese Investitionen dazu beitragen, Prozesse zu verbessern, Kosten zu sparen und den Absatz zu steigern.
Die zunehmende Digitalisierung und erhebliche technologische Fortschritte haben bereits jetzt die Innovationen und das Wachstum der intelligenten Fertigung vorangetrieben. Laut Dataplace „ist die intelligente Fertigung bei produzierenden Unternehmen ein beliebter Trend. Durch die Datenintegration können Produktionssysteme zusammenarbeiten und in Echtzeit auf Änderungen im Unternehmen, beim Kunden oder in der Lieferkette reagieren.“
Technologien und Lösungen für die intelligente Fertigung
Die Kombination und Implementierung des richtigen Mixes intelligenter Fertigungslösungen in traditionelle Produktionsprozesse ermöglicht Ihnen präzise Anforderungsprognosen, die Identifizierung von Fehlern, das Umsetzen von Innovationen sowie ein einfacheres Management des Herstellungsprozesses.
Bei der Einführung eines Ansatzes zur intelligenten Fertigung sind eine Reihe von Technologien besonders wichtig, einschließlich Data Lakehouse-Lösungen, Integrationen mit dem Internet der Dinge, Analysen auf der Basis von KI/maschinellem Lernen, digitale Zwillinge sowie Augmented Reality und Robotik.
Data Lakehouses
Ein Data Lakehouse ist eine moderne, offene Architektur, mit der Hersteller alle Arten von Daten speichern, verstehen und analysieren können. Es kombiniert die leistungsstarken und umfangreichen Data Warehouses mit der Breite und Flexibilität der gängigsten Open-Source-Datentechnologien, die Hersteller heute verwenden.
Mithilfe eines Data Lakehouses können mühelos Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und analysiert werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Daten schließen Rechnungen und Formulare und Datenformate wie Text, Audio und Video ein. Dadurch können die neuesten KI-Frameworks und vordefinierte Services auf sie angewendet werden.
Der Zugriff auf leistungsstrarke Lösungen für das Erfassen und Aggregieren von Betriebsdaten in Echtzeit, das Gewinnen von Einsichten aus Daten, die schnelle Kommunikation und das Fällen ganzheitlicher, kollaborativer Entscheidungen sind kritische Komponenten eines effizienten Entscheidungsfindungsprozesses.
Ein repräsentativer Anwendungsfall unterstützt Hersteller beim Erzielen einer resilienten Lieferkette, indem es ihnen ermöglicht wird, verschiedene Lieferanten als Bezugsquellen zu nutzen. Ein Data Lakehouse ermöglicht dies, indem es Daten aus dem ERP-System kombiniert, welches das Auftragsmanagement bis hinab zum Beastands- und Lagermanagement, und die Transportsysteme für den Transport und die Lieferung von Produktionsmaterialien verwaltet.
Ein industrielles Internet der Dinge
Das industrielle Internet der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT) spielt bei der erfolgreichen Implementierung intelligenter Fertigung und der effizienten Erreichung von Geschäftszielen eine wesentliche Rolle.
Ein Beispiel, wie ein IIoT umgesetzt werden kann, ist eine vernetzte Fabrik, bei der Daten in Echtzeit von Anlagensensoren, Kameras, Produktionsrobotern und anderen intelligenten Geräten erfasst werden, wobei all dies über ein lokales 5G-Netzwerk miteinander verbunden ist. Die Daten werden an eine Lösung für KI/maschinelles Lernen übertragen, die Echtzeitvorschläge für Entscheidungen in Bezug auf die vorausschauende Instandhaltung, die Remote-Überwachung der Produktionsmittel, die Anlagennutzung oder die Automatisierung verschiedener Prozesse und Aufgaben bereitstellen kann.
KI/ML
Bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen handelt es sich um zwei Arten intelligenter Softwarelösungen, die sich darauf auswirken, wie die Technologien der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft darauf ausgelegt werden, menschliche Eigenschaften zu imitieren.
Im Wesentlichen handelt es sich bei künstlicher Intelligenz um eine technologische Lösung, ein System oder eine Maschine, die menschliches Denken nachahmen soll, um Aufgaben auszuführen. Dabei soll sie sich iterativ mithilfe der Daten, die sie erfasst, verbessern.
Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der KI, die sich auf die Erstellung eines Softwaresystems konzentriert, das mithilfe der Daten, die es verarbeitet, lernt oder die Leistung verbessert. Das bedeutet, dass jede Lösung für maschinelles Lernen auch eine KI-Lösung ist. Aber nicht bei allen KI-Lösungen handelt es sich auch um maschinelles Lernen.
Hersteller identifizieren mithilfe von maschinellem Lernen versteckte Ursachen für Qualitäts-, Ausbeute- und andere betriebliche Probleme. Die Experten der jeweiligen Unternehmen können dabei fundierte Einblicke nutzen, um schnellere Entscheidungen zu fällen und Produktionsengpässe zu beseitigen.
Die Lösungen für eine intelligente Fertigung nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Informationen zu kontextualisieren und verwertbare Erkenntnisse zu liefern. So können Sie maschinelle Ausfälle vorhersagen, um Wartungsarbeiten voranzutreiben, Produktionspläne anzupassen und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden.
Hersteller können auf diese Weise verschiedene interne Prozesse wie die Inventur, die Dokumentenverarbeitung oder Produktivitäts- und Effizienzanalysen automatisieren, sodass sie sofort auf Trends reagieren und die Qualität im gesamten Unternehmen verbessern können.
Anomalieerkennung
Lösungen für die Erkennung von Anomalien können für eine vorausschauende Instandhaltung bei Produktionsanalgen verwendet werden. Die Anomalieerkennung nutzt vordefinierte Algorithmen, um verschiedene Anomalien bei Zeitreihendaten zu erkennen, um Herstellungsprozesse, Aufgaben und Entscheidungen wie die Wartung von Hardwaregeräten, das Bestellen von Ersatzteilen oder Vorräten sowie das Einleiten vorausschauender Maßnahmen zur Vermeidung von Störungen und zur Verbesserung der Effizienz zu automatisieren.
Überwachen Sie die Werkseffizienz, um ungewöhnliches Produktionsverhalten mithilfe von Vorhersageanalysen und mehreren Datenquellen zu erkennen. Nutzen Sie eine Maschinenüberwachungsplattform, um ungewöhnliches Geräteverhalten zu erkennen und vorherzusagen sowie die nächste beste Aktion zu empfehlen und zu automatisieren, damit die erwarteten Fehler behoben werden können.
Implementieren Sie während des gesamten Produktionszyklus eine Qualitätsüberwachung, um Qualitätsabweichungen zu ermitteln und vorausschauende Warnungen zu generieren Dadurch können Sie eine sofortige Ursachenanalyse durchführen, um die Gründe für einen Qualitätsmangel zu identifizieren und auf der Grundlage echter Daten von Qualitätsproblemen der Vergangenheit Schulungen für Best Practices einzurichten.
Erste Schritte mit der intelligenten Fertigung
Die intelligente Fertigung ermöglicht es produzierenden Unternehmen, mithilfe neuer Ansätze und intelligenter Technologien resilienter zu werden.
Werfen Sie einen Blick auf die Lösungen für die intelligente Fertigung von Oracle, um besser zu verstehen, wie Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen können, um Informationen zu kontextualisieren, umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen und Wettbewerbsvorteile in einem zunehmend dynamischen Sektor zu erzielen.
Möchten Sie mit Ihrem Unternehmen folgende Ziele erreichen?
- Sichtbarkeit von Kosten, Effizienz und Qualität in allen Fabriken verbessern
- Überwachung der Produktionsleistung und Vorhersage von Wartungsfehlern
- Mit KI bessere und schnellere Entscheidungen treffen
- Qualität überwachen und Best Practice-Schulungen anwenden