Seit der ersten industriellen Revolution hat jede Innovationswelle die Art, wie produziert wird, grundlegend verändert. Von der Dampfmaschine über die Automatisierung bis hin zu Fließbändern und Robotern hat sich die Industrie stets neu erfunden, um Produktivität, Präzision und Effizienz zu steigern. Dieser Artikel zeigt, wie künstliche Intelligenz Einzug in die Industrie 4.0 hält.

Mit immer leistungsfähigeren Algorithmen und der Nutzung von Echtzeitdaten verändert KI Produktionsprozesse, wandelt die Aufgaben der Mitarbeitenden und eröffnet neue industrielle Geschäftsmodelle.

Von der Automatisierung zur künstlichen Intelligenz

Die Industrie hat mehrere tiefgreifende Wandlungsphasen durchlaufen. In den 1970er-Jahren ermöglichte die Automatisierung die Standardisierung repetitiver und belastender Aufgaben, die fortan von programmierbaren Maschinen ausgeführt wurden, den sogenannten speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS oder PLC im englischen Sprachraum). In den 2000er-Jahren markierte die Einführung von Sensoren, industriellen Netzwerken und Cloud-Technologien den Beginn der Industrie 4.0: eine vernetzte Industrie, in der Daten zur zentralen Ressource werden.

In diesem Kontext gewinnt künstliche Intelligenz an Bedeutung. Im Gegensatz zu traditionellen Systemen mit festen Regeln folgt sie nicht nur Anweisungen, sondern lernt, analysiert und prognostiziert. Sie wird zu einem Entscheidungsunterstützungswerkzeug, das Lösungen vorschlagen und in bestimmten Fällen sogar automatisch umsetzen kann.

Diese Entwicklung wird durch das Industrial Internet of Things (IIoT) möglich, das die Erfassung und zentrale Speicherung riesiger Datenmengen aus Produktionslinien, Anlagen, Mitarbeitenden und Kontrollsystemen erlaubt. Die KI nutzt diese Datenmengen, um ihre Modelle zu trainieren und so die industrielle Leistung zu optimieren sowie die Sicherheit zu erhöhen.

Konkrete Vorteile entlang der gesamten Produktionskette

KI beschränkt sich nicht auf eine einzelne industrielle Funktion. Sie kommt in jedem Schritt des Produktionsprozesses zum Einsatz, von der Planung über die Fertigung und Qualitätskontrolle bis hin zur Wartung und Lieferung.

Einige der häufigsten Vorteile von KI in der Industrie sind:

• Prozessoptimierung: Durch die Analyse historischer und Echtzeitdaten der Anlagen können Algorithmen Anomalien erkennen, Funktionsstörungen vorhersagen und Korrekturmaßnahmen vorschlagen. Die KI kann außerdem Produktionsabläufe unter Berücksichtigung zahlreicher Variablen (Maschinenverfügbarkeit, Taktzeiten, Ausschussraten, Energieverbrauch usw.) optimieren – etwas, das herkömmliche Systeme nicht in Echtzeit leisten können.
• Intelligente Automatisierung: Die Automatisierung repetitiver Aufgaben wird durch KI erweitert. Maschinen können ihre Handlungen nun an ihre Umgebung anpassen, unterstützt durch Computer Vision und Machine Learning. Dies ermöglicht eine flexiblere und anpassungsfähigere Produktion.
• Qualitätsverbesserung: Die Qualitätskontrolle ist ein zentraler Schritt in der Fertigung. KI-gestützte Visionssysteme analysieren jede produzierte Einheit, erkennen Fehler, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, oder identifizieren Defekte deutlich schneller als ein Bediener. Diese kontinuierliche Überwachung reduziert nicht nur Ausschuss, sondern erlaubt auch eine schnelle Analyse der Fehlerursachen und die Optimierung der Maschinenparameter.
• Unterstützte Entscheidungsfindung: Industrielle Dashboards, angereichert mit Echtzeitdaten, können durch KI intelligenter gestaltet werden. Supervisoren erhalten intelligente Warnungen, prädiktive Empfehlungen oder sogar simulierte Szenarien, um die besten Entscheidungen zu treffen. So wird der Kontrollraum zu einem echten intelligenten Steuerungszentrum.

Fallstudie: Predictive Maintenance auf einer Abfülllinie

Auf einer Abfülllinie ermöglichte die Analyse von Maschinendaten, bestimmte technische Störungen frühzeitig zu erkennen. Informationen wie Vibrationen, Temperatur, Energieverbrauch und Produktionsgeschwindigkeit wurden genutzt, um das Verhalten der Anlagen besser zu verstehen und erste Anzeichen von Verschleiß zu identifizieren.

Nach der Aufbereitung und Nutzbarmachung dieser Daten ermöglichte ein geeigneter Machine-Learning-Algorithmus eine genauere Abschätzung der verbleibenden Lebensdauer der Maschinen sowie der wahrscheinlichen Fehlerursachen. Die Ergebnisse werden in das Überwachungssystem integriert, um eine schnelle Reaktion auf zukünftige Störungen zu ermöglichen.

So lässt sich zum Beispiel erkennen, dass ein Bauteil eines Abfüllers Ermüdungserscheinungen zeigt, mit einer geschätzten Restlebensdauer von zwei Wochen. Ebenso kann der Zustand eines Etikettierers als kritisch eingestuft werden, mit nur noch drei verbleibenden Tagen aufgrund einer Überhitzung des Motors. Dieser Ansatz erlaubt ein gezieltes Eingreifen, senkt die Kosten durch ungeplante Produktionsstopps und ermöglicht eine effizientere Planung der Wartungsmaßnahmen.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Auch wenn die Vorteile von KI vielversprechend erscheinen, müssen mehrere Hürden überwunden werden, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen:

• Datenqualität: KI arbeitet nur zuverlässig, wenn die Eingangsdaten sauber, vollständig und korrekt beschriftet sind. In vielen Fabriken sind die Systeme jedoch heterogen und die Daten teilweise unvollständig. Eine digitale Transformation des bestehenden Anlagenparks ist daher oft ein erster großer Schritt.

• Kompetenzen und Change Management: Es ist entscheidend, die Mitarbeitenden im Umgang mit den neuen Werkzeugen zu schulen und eine Kultur der Experimentierfreude zu fördern. Der Mensch bleibt im Zentrum des Prozesses: KI soll als Assistent unterstützen, nicht ersetzen.

• Sicherheit und Governance: Intelligente Systeme können ein Cyberrisiko darstellen, wenn sie nicht ausreichend geschützt sind. Zudem müssen die von der KI getroffenen Entscheidungen nachvollziehbar sein, damit die Nutzer fundierte Entscheidungen treffen können.

• Anfangsinvestition: Schließlich erfordert die Umsetzung einer KI-Strategie häufig hohe Anfangsinvestitionen, auch wenn sich diese in der Regel schnell amortisieren.

Fazit

Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem zentralen Treiber der Transformation in der Industrie. Durch die Kombination aus Datenkraft und fortschrittlicher Analyse ermöglicht sie es Unternehmen, steigenden Anforderungen an Leistung und Effizienz gerecht zu werden. In modernen Produktionsumgebungen spielt KI eine entscheidende Rolle: Sie erkennt frühzeitig Entwicklungen, lernt aus den Daten und gibt Handlungsempfehlungen. Besonders in Kontrollräumen und Überwachungssystemen zeigt sich ihr Einfluss deutlich. Wo früher der Bediener eine Fülle an Informationen verarbeiten musste, fungiert die KI heute als echter Assistent, der Abweichungen erkennt, Szenarien simuliert und Entscheidungen vorschlägt, stets angepasst an den aktuellen Kontext.

Bei Motilde setzen wir durch eine effiziente industrielle Datenverwaltung die künstliche Intelligenz gezielt für die Mitarbeitenden ein, um Kontrollräume in leistungsfähige Entscheidungszentren zu verwandeln.

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