Schweinfurt

Wie lernende Systeme die Produktion effizienter machen

Wie sehen die Arbeitsplätze der Zukunft aus? Wie können kleine und mittelständische Unternehmen durch Künstliche Intelligenz (KI) profitieren? Was bedeutet das für die Produktivität? Bei der Premiere in Schweinfurt beleuchtete „acatech“ in Kooperation mit dem Verband deutscher Unternehmerinnen (VDU)  anhand von konkreten Beispielen aus verschiedenen Branchen Chancen und Herausforderungen von KI in der Produktion und in der Fabrik, heißt es in einer Pressemitteilung.

Die Erwartungshaltung der Menschen gegenüber Künstlicher Intelligenz (KI) sei zu groß, erklärte Johannes Kröckel von Schaeffler Technologies. Es gebe gute und weniger günstige Ansatzpunkte,in der Produktion mit KI ans Ziel zu kommen und es gelte die richtigen Fälle auszusuchen. Jedes Unternehmen müsse die individuellen Möglichkeiten für den Einsatz für KI ausloten, indem es kläre, welche Daten zur Verfügung stünden, wie sie genutzt werden könnten und welche Daten durch Kombination einen Mehrwert im Unternehmen etablieren könnten.

Neue Anwendungsgebiete für KI sieht Johannes Kröckel in einer agilen Arbeitsweise und der Möglichkeit der engeren Zusammenarbeit verschiedener Arbeitsbereiche. Zu den Arbeitsplätzen der Zukunft erklärte Hubert P. Büchs von der Jopp Group, dass die Ansprüche weiter wachsen würden, die Digitalisierung und Automatisierung noch weiter zunehmen und immer mehr Leistung gefordert werden würde. Er sehe jedoch keinen Sinn darin, Hightech zu kaufen, wenn klassische mechanische Maschinen aktuell noch schneller produzieren können. Er riet kleinen Betrieben dazu, stets den Markt im Auge zu behalten und über erschwingliche Cloud- und Open-Source-Technologien zu profitieren.

KI in der Holz- und Sägeindustrie

Wo KI in der Schnittholzherstellung bei Einschnitt und Sortierung zu mehr Produktivität verhelfen kann, zeigte Saskia Stella Gleitsmann von den Holzwerken Gleitsmann in Wipfeld. Ziel sei die Erhöhung der Ausbeute und Verringerung des Produktionsausfalls durch den Einsatz von KI. Dies könne eine „Lernenden Bandsäge“ via Durchleuchtung des Stamms leisten. Mit Hilfe von Röntgenstrahlen könne sie vorab Qualitätsmerkmale und wesentliche, einschnittsbestimmende Faktoren, wie Stammform, Mantelfläche, Astigkeit, Fäule, Farbigkeit und fehlerhafte Stellen registrieren und darauf basierend Empfehlungen für optimale Einschnittsstärken unter Überprüfung kundenspezifischer Anfragen geben.

Potenziale der KI in der Produktion

Egal ob Gesichterkennung, autonomes Fahren oder Robotik: Die Methoden der KI eröffneten gänzlich neue Möglichkeiten bei der Entwicklung intelligenter Systeme, sagte Andreas Mayr, Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik von der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg in seinem Vortrag. Der aktuelle KI-Hype basiere maßgeblich auf den sogenannten Maschinellen Lernverfahren (ML), bei denen vorwiegend mathematische, statistische Verfahren zum Einsatz kämen, die ungeachtet des menschlichen Vorbilds möglichst optimal handeln sollten. Möglichen Anwendungsfälle in der Produktion fänden sich zum Beispiel in der Instandhaltung, um den aktuellen Verschleißzustand einer Anlagenkomponente anhand von Vibrationen zu erkennen. Darauf basierend ließe sich dann das weitere Fortschreiten des Verschleißes prognostizieren und ein optimaler Austauschzeitpunkt ermitteln.

Im Qualitätsmanagement solle es zukünftig möglich sein, die Qualität eines Produkts allein auf Basis von Prozessdaten vorherzusagen, so der Experte. Vor allem im Bereich der Robotik verspräche ML großes Potenzial: Durch KI könnten Roboter einerseits Montagestrategien selbst erlernen und andererseits würden die Genauigkeiten der Objekt- und Postenerkennung erhöht. Schließlich fänden sich auch Anwendungsfälle in der übergeordneten Produktionsplanung und -steuerung: Beispielsweise könne KI eingesetzt werden, um die Maschinenbelegung hinsichtlich aufkommender Lastspitzen zu optimieren.

Die Frage von Moderatorin Ellen Bambach, training + coaching und Verband deutsche Unternehmerinnen, ob produktionstechnisches Know-how über die einzelnen Prozesse zukünftig obsolet würde, beantwortete Andreas Mayr mit einem klaren „Nein“. Wenngleich sich die Berufsbilder änderten, würde Prozesswissen nach wie vor benötigt, um im Produktionsumfeld geeignete Use Cases zu identifizieren und Optimierungspotenziale abzuleiten. Nicht an jeder Anlage könne einfach ein Vibrationssensor angebracht werden. Zuletzt müsse das Verhalten mit dem bisherigen produktionstechnischen Know-how gespiegelt werden, um die Leistungsfähigkeit und Robustheit des KI-Systems zu beurteilen. So hat der Ingenieur auch in Zukunft eine wichtige Rolle – wenngleich sich diese ändern wird.

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