Das Feld der Künstlichen Intelligenz ist ein wichtiger Baustein für viele Unternehmen und der gesamten deutschen Wirtschaft, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. KI bietet Unternehmen die Chance, neue Produkte auf dem Markt anzubieten und bestehende Prozesse zu vereinfachen und zu automatisieren. Insbesondere die Bildverarbeitung spielt für produzierende Unternehmen eine wichtige Rolle: In der optischen Qualitätskontrolle finden neuronale Netze Anwendung, die Materialfehler exakt bestimmen und diese Informationen automatisiert an nachgelagerte Systeme zu Verfügung stellen können.
Mit dem richtigen Vorgehen können Sie so mithilfe von anspruchsvollen Algorithmen die großen Potenziale und Möglichkeiten, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktion bietet, für sich nutzen.
Noch erfolgreicher durch den Einsatz von KI
Eine Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) zu den Potenzialen der Künstlichen Intelligenz im produzierenden Gewerbe in Deutschland zeigt, dass rund 25% der Großunternehmen und 15% der KMU mindestens in geringem Umfang KI-Technologien einsetzen. Eine Quote, die Unternehmen erhöhen sollten, um noch erfolgreicher zu werden, denn gerade für KMU kann KI einen Zugang zu höheren Prozessgeschwindigkeiten bieten und zu neuen Möglichkeiten in der Qualitätsinspektion führen. Insbesondere das Machine Learning, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, kann in der Produktion ein großes Einsparungspotenzial bieten. So kann ein auf KI basierendes System beispielsweise eine Aufdeckungsquote von bis zu 100% bei der Fehlerdetektion von Produktionsstücken erzielen – Mehr als ein unter eintönigen Schritten arbeitender Mensch je könnte.
Ein wesentliches Hemmnis sind bei der Einführung von KI-Technologien oftmals fehlende Expertise, hohe Einrichtungskosten und Trainingsaufwände für Industrieanlagen und -roboter. Dabei scheinen diese hohen Kosten auf den ersten Blick ein Hindernis zu sein, die Wirtschaftlichkeit lässt sich jedoch durch Automatisierung langfristig beträchtlich erhöhen. Doch: Spätestens nach zwei Jahren amortisieren sich KI-Systeme und tragen somit wesentlich zum Erfolg eines Unternehmens bei. Um den Schritt der Automatisierung zukunftssicher anzugehen und die vielen Chancen zu nutzen, ist der Einbezug von Experten auf dem jeweiligen Gebiet ratsam, ein Projekt zu entwickeln, sowie diese fünf grundlegenden Schritte zu befolgen.
1. Problem identifizieren
Im ersten Schritt sollten Sie sich die Frage stellen: „Ist das Problem überhaupt geeignet für KI?“. Manche Probleme lassen sich gar nicht oder nur schwer durch Künstliche Intelligenz lösen und benötigen andere Herangehensweisen. Projekte für die eine notwendige Datenaufnahme, -speicherung und -verarbeitung möglich ist, wie etwa Bildverarbeitung und Objekterkennung, sind hingegen KI-geeignet. Außerdem sollten Sie das anstehende Projekt auf Relevanz und Komplexität abwägen.
2. Überprüfung der Datenverfügbarkeit
Dementsprechend folgt im zweiten Schritt die Validierung der Datenverfügbarkeit. Zur Problemlösung mithilfe von KI ist eine digitale Infrastruktur Grundvoraussetzung. Vergewissern Sie sich daher, dass aktuelle Prozesse und Systeme in der Lage sind, die Daten für die Durchführung zu erfassen und weiterzuverarbeiten.
3. Modellierung einer Lösung
Sofern die Vorbereitungen mit diesen beiden Schritten abgeschlossen sind, können erste Lösungsansätze modelliert werden. Hierbei ist es ein entscheidender Vorteil, Fachexperten und Spezialisten auf diesem Gebiet miteinzubinden. Nur durch Expertise und kontinuierliches Feedback können Sie Ihr Verständnis bestätigen und sicherstellen, dass alle Parteien das gleiche Ziel verfolgen.
Die Lösungsentwicklung umfasst eine Projektdefinition mit zu erreichenden Meilensteinen, die Datenaufnahme und das Prototyping. Bei Unsicherheiten, ob eine Lösung zum gewünschten Erfolg des Projekts führen kann, ist die Durchführung eines Proof of Concept eine gute Möglichkeit.
4. Einführung und Automatisierung
Sobald eine Lösung des Projekts modelliert wurde, kann die Automatisierung beginnen. Hier ist ein begrenzter Roll-Out der Anwendung in vorerst einer Anlage ratsam, um fortlaufend Feedback der Anwender vor Ort zu erhalten. Lassen Sie sich nicht von Herausforderungen oder Komplikationen verunsichern, denn diese können in neuen Anwendungsfeldern immer auftreten. Am besten sind Sie von Experten auf dem Gebiet beraten.
5. Evaluation und Aktualisierung
Im letzten Schritt wird die neu eingeführte KI-Technologie kontinuierlich evaluiert und gegebenenfalls aktualisiert. Dieser Prozess sollte parallel zum laufenden Betrieb durchgeführt werden. Nachdem Sie einen Roll-Out zuerst begrenzt haben, können Sie nun nach erfolgreichen Testläufen weitere Anlagen und Projekte automatisieren.
Diese fünf Schritte bieten eine grundlegende Orientierung zur Einführung von KI in die Produktion. Selbstverständlich ist jedes Projekt einzigartig und benötigt eine eigene Herangehensweise. Allerdings gilt für sie alle: dass wir uns mit dem Thema der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen, denn sie bietet neue Chancen und Möglichkeiten, die in Zukunft über den Wettbewerb entscheiden.
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