Machine Learning (ML) ist die Fähigkeit eines Computersystems, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen und sich dadurch weiterzuentwickeln. Dahinter stehen fortschrittliche Algorithmen und komplexe statistische Modelle.
Die Technologie erlaubt es etwa Industrierobotern, enorme Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen und daraus intelligente Schlüsse zu ziehen. So können sie beispielsweise Fehlerquellen aufspüren, die Sicherheit der Mitarbeitenden erhöhen oder Arbeitsschritte beschleunigen.
Fertigungsbetriebe setzen derartige ML-Techniken zunehmend dafür ein, ihren operativen Betrieb auf breiter Front zu verbessern.
Fünf praktische Beispiele für Machine Learning in der Produktion sehen wir uns nun genauer an.
1. Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
Eine wichtige Anwendung von maschinellem Lernen ist die vorausschauende Wartung.
Das Problem: Unvorhergesehene Ausfälle und Gerätefehler beeinträchtigen die Gesamtproduktionsgeschwindigkeit – und damit die Rentabilität – erheblich. Um sich dagegen zu rüsten, können Hersteller Machine Learning-Algorithmen einsetzen, die historische Leistungsdaten untersuchen, Muster erkennen und mögliche Ausfälle oder Wartungsbedarf vorhersagen. Indem sie Probleme präventiv angehen, können Hersteller Ausfallzeiten reduzieren und Wartungspläne optimieren – und dabei auch noch die Lebensdauer ihrer Anlagen verlängern.
2. Intelligentere Qualitätskontrolle
In herkömmlichen Produktionsprozessen hängt die Qualitätskontrolle stark von manuellen Inspektionen ab. Diese sind aber nicht nur zeitaufwändig, sondern auch anfällig für menschliche Fehler.
Mittels ML-Algorithmen können Daten von verschiedensten Sensoren, Kameras und Überwachungsgeräten rasch und gesammelt ausgewertet werden. Dabei werden Anomalien wie fehlerhafte Komponenten oder Abweichungen von Qualitätsstandards über den gesamten Produktionsprozess hinweg erkannt.
Diese Echtzeitanalyse ermöglicht es den Herstellern, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen. So können sie eine gleichbleibende Produktqualität gewährleisten und Verluste verhindern.
3. Verbessertes Supply Chain Management
Mit Hilfe von Machine Learning-Technologie können Hersteller ein kognitives Supply Chain Management aufbauen, das Bestände, Lieferungen und Produktion in Echtzeit analysiert und automatisch verwaltet. Auf diese Weise können Unternehmen das gesamte Netzwerk nahtlos am Laufen halten.
Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning eine effektive Frachtlenkung und -planung, was Transportkosten senkt und die Gesamtlogistik optimiert.
Schließlich wird maschinelles Lernen auch für Nachfrageprognosen eingesetzt. Anhand dieser Vorhersagen können Unternehmen ihre Beschaffungs-, Produktions- und Vertriebsprozesse schon im Vorfeld entsprechend anpassen – und so Engpässe und Überkapazitäten vermeiden.
4. Prozessoptimierung & Automatisierung
Ein Fertigungsprozess ist komplex: Die Effizienz und Produktqualität hängen von einer Unzahl an Variablen ab. Glücklicherweise können Machine-Learning-Algorithmen rasch gewaltige Datenmengen aus der Produktion analysieren, um Verbesserungspotenzial aufzudecken.
Mit den so gewonnenen Erkenntnissen können Hersteller Produktionsprozesse bewerten, Arbeitsabläufe optimieren und die betriebliche Gesamteffizienz steigern.
Maschinelles Lernen ist insbesondere für die Automatisierung wichtig, da es die reibungslose Integration von Robotern und intelligenten Systemen in Produktionslinien ermöglicht. Hierdurch werden Geschwindigkeit, Genauigkeit und Einheitlichkeit verbessert.
5. Zuverlässiges Risikomanagement
Machine Learning spielt eine immer größere Rolle für die Sicherheit in der Fertigung. Indem sie historische Daten und Sensordaten in Echtzeit auswerten, können spezialisierte Algorithmen potenzielle Sicherheitsprobleme erkennen, Unfallswahrscheinlichkeiten abschätzen und Präventivmaßnahmen definieren.
With such a proactive strategy, manufacturing businesses promote workplace safety, reduce accidents, and protect their employees’ well-being.
Machine Learning in der Fertigung: Fazit
Maschinelles Lernen bietet Unternehmen im Industriesektor ein neues Maß an Produktivität, Innovation und Sicherheit. Durch Echtzeit-Analysen und Automatisierung können Hersteller ihre Prozesse rationalisieren, die Produktivität steigern und die Gesamtleistung ihres Unternehmens breitflächig erhöhen.
Insbesondere in Verbindung mit den Fortschritten im IoT eröffnen maschinelles Lernen und KI-Anwendungen nach und nach neue Optimierungs- und Geschäftsmöglichkeiten für die gesamte Fertigungsindustrie.