KI in der modernen Produktion: Von Big Data zu Big Impact

In der heutigen Industrielandschaft stehen Unternehmen vor der Herausforderung, aus der Fülle von Produktionsdaten echten Mehrwert zu generieren. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier vielversprechende Lösungen, doch der Weg von Big Data zu Big Impact ist oft komplex. Dieser Beitrag beleuchtet die Kernaspekte einer erfolgreichen KI-Integration in der Produktion.

Um KI effektiv in der Produktion einzusetzen, ist ein neuer Ansatz in der Datenverarbeitung erforderlich:

1. Standardisierung durch Datentransformation: Statt eines starren "Schema-on-Write"-Ansatzes empfiehlt sich ein flexibler "Schema-on-Read"-Ansatz. Dabei werden Daten ohne vorherige Schematisierung gespeichert, was Datenverluste vermeidet und die Flexibilität erhöht.
2. Streaming-Plattform: Eine zentrale Streaming-Plattform ermöglicht es, Daten schema-, anbieter-, format- und protokollunabhängig zu verarbeiten. Dies erleichtert schnelle Proof-of-Concepts und die Integration in bestehende Systeme.

Viele Produktionsumgebungen sind heute noch weit entfernt von einer vollständigen IIoT-Readiness. Die Gründe dafür sind vielfältig:

• Unterschiedliche PLCs/SPS-Systeme
• Keine einheitlichen Datenschemata mit Maschinenherstellern
• Vielzahl von Datenformaten und Verbindungsprotokollen (MQTT, OPC-UA, SPS/PLC-Daten, Metadaten, Bild- und Videodaten)

Diese Heterogenität stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen.

Der Weg zu einer erfolgreichen KI-Implementierung lässt sich in drei Phasen unterteilen:

1. Proof of Concept (6-10 Wochen): Hier liegt der Fokus auf der Datenqualität und -quantität sowie dem Verständnis von Daten und Produktionsprozessen.
2. Produktionsreife Applikation (3-6 Monate): In dieser Phase werden einheitliche Datenformate entwickelt, die Architektur optimiert und Sicherheitsstandards implementiert.
3. Betrieb und globaler Roll-out (6+ Monate): Die größte Herausforderung liegt hier in der Integration der Lösung in die laufende Produktion und dem Aufbau von Vertrauen in die KI-gestützten Erkenntnisse.

Für eine erfolgreiche Implementierung von KI in der Produktion sind folgende Faktoren entscheidend:

• Einbeziehung der bestehenden IT/OT-Infrastruktur von Beginn an
• Losgelöster Plattformansatz
• Tiefes Verständnis für Produktionsdaten
• Multiarchitektur-Deployment (Edge, Data Center, Cloud)

Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die KI-gestützte Optimierung des Bolzenhubschweißens. Ziele sind hier die Reduktion von Standzeiten und die Vorhersage optimaler Schweißparameter. Die Lösung umfasst:

• Echtzeitverarbeitung aller Datenquellen
• Automatisiertes Labeling von Produktionsdaten
• Individuelle Modelle für jeden Roboter
• Schnelle globale Skalierung (Ausrollen in 20 Minuten weltweit)

KI in der Produktion bietet enormes Potenzial für Effizienzsteigerungen und Qualitätsverbesserungen. Von Echtzeit-Monitoring über Qualitätskontrolle bis hin zur Optimierung von Energieverbrauch und Materialnutzung – die Anwendungsgebiete sind vielfältig. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Verbindung von Prozess- und KI-Expertise sowie in einem strukturierten Vorgehen von der Konzeptphase bis zum globalen Roll-out.

Für Entscheider in der Industrie bedeutet dies: KI ist kein Selbstzweck, sondern ein mächtiges Werkzeug zur Optimierung der Produktion. Die Investition in KI-Lösungen kann sich durch gesteigerte Effizienz, reduzierte Kosten und verbesserte Produktqualität schnell amortisieren. Der Weg dorthin erfordert jedoch eine durchdachte Strategie und die richtige Expertise.