Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Wollen Sie Ihre Fertigungsfehler nicht nur minimieren, sondern vollständig eliminieren? In diesem Blog erfahren Sie, wie intelligente Algorithmen mithilfe von KI in der Null-Fehler-Fertigung Prozesse in Echtzeit vorhersagen, optimieren und transformieren können. Tauchen Sie ein und entdecken Sie den Weg zu einer Produktionslinie, die so fehlerfrei ist, dass Sie nur eines bereuen werden: KI nicht schon früher eingesetzt zu haben.
Die Fertigungsindustrie, die sich zum größten Markt der Welt entwickelt hat, hat ein Problem mit globalen Folgen entwickelt: 20 % von jedem in der Branche ausgegebenen Dollar werden verschwendet.
Dies erfordert den Abbau von Datensilos und die vollständige Integration und Interoperabilität von Fertigungssystemen, was beweist, dass traditionelle qualitätsorientierte Fertigungspraktiken der Vision von Industrie 4.0 nicht gerecht werden.
Hierbei umfasst das Konzept der Null-Fehler-Produktion zahlreiche Ideen und Konzepte aus traditionellen Methoden der Qualitätsverbesserung und geht darüber hinaus, indem es technologische Fortschritte wie maschinelles Lernen, Deep Learning und künstliche Intelligenz einbezieht.
Obwohl KI als Konzept und Technologie in verschiedenen kommerziellen Produkten bereits seit vielen Jahren existiert, haben jüngste Durchbrüche bei der unterstützenden Infrastruktur und KI-spezifischen Produkten eine neue Welle der Akzeptanz in der Fertigungsindustrie ausgelöst. Die Vernetzung robusterer Computerplattformen, leistungsfähigerer Kommunikationsnetze und ausreichend großer Datensätze, damit KI-Systeme Daten sinnvoll verarbeiten können, hat bessere Bedingungen für die KI-Einführung geschaffen, was sich in der neuen, branchenweiten Akzeptanzwelle widerspiegelt.
Eine Grafik, die die Cyberangriffe in verschiedenen Branchen im Jahr 2023 darstellt. Quelle: Statista Der gezielte Einsatz von KI ermöglicht es Herstellern heute, Qualität, Effizienz und Zuverlässigkeit deutlich zu verbessern. Damit wird die Vorstellung widerlegt, dass eine nahezu fehlerfreie Fertigung ein schwieriges Unterfangen sei, das nur bei Produkten mit umfangreicher Forschung möglich ist.
Um das volle Potenzial auszuschöpfen, ist es daher notwendig, isolierte KI-Anwendungen im Fertigungsprozess zu überwinden und eine integrierte KI-Strategie zu verfolgen, die auf die Geschäftsziele abgestimmt ist. Mit dem richtigen Ansatz können Hersteller KI nutzen, um operative Exzellenz zu erreichen und dem Ziel der Null-Fehler-Produktion näherzukommen.
Ich bin neugierig, wie führende Unternehmen im Fertigungssektor KI einsetzen.
Einblicke gewinnen Die Industrie erkennt die Vorteile der Null-Fehler-Produktion, weiß aber auch, dass dies kein einfacher Prozess ist. Daher setzen Hersteller auf Daten und KI. Durch den Einsatz von KI erzielen sie sichtbare Ergebnisse, wie beispielsweise eine Reduzierung der Ausfallzeiten um 30–50 % und eine Senkung der qualitätsbezogenen Kosten um 10–20 %, indem sie die Herausforderungen der Null-Fehler-Produktion bewältigen.
Lassen Sie uns herausfinden, wie die Branche den Einsatz von KI in der fehlerfreien Fertigung nutzt, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Die Abbildung mit dem Titel „KI-Einsatz in der Null-Fehler-Fertigung“ bietet einen informativen Überblick darüber, wie künstliche Intelligenz (KI) Fertigungsprozesse verbessern kann, um Null-Fehler zu erreichen.
Einem Bericht zufolge kostet ungeplanter Maschinenstillstand die Hersteller 260.000 US-Dollar pro Stunde Produktionsausfall, und 82 % der Hersteller erleben mindestens einmal im Jahr einen Maschinenstillstand.
Die Null-Fehler-Fertigung zielt darauf ab, Produkte ohne jegliche Mängel herzustellen. Selbst in einem so hochwertigen Produktionsumfeld können Anlagen und Maschinen jedoch aus verschiedenen Gründen ausfallen. Vorausschauende Wartung spielt eine entscheidende Rolle dabei, Ausfallzeiten zu minimieren und potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie zu Defekten führen.
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| Ausgabe | Lösung mit vorausschauender Wartung |
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| Vorhersage von Geräteausfällen | Vorausschauende Instandhaltung nutzt Datenanalysen und Sensortechnologien, um den Zustand von Anlagen zu überwachen. Durch die Analyse von Mustern und die Früherkennung potenzieller Ausfälle können Instandhaltungsmaßnahmen proaktiv geplant und das Risiko unerwarteter Störungen minimiert werden. |
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| Komponentenverschleiß | Die vorausschauende Instandhaltung überwacht den Zustand von Bauteilen und prognostiziert deren voraussichtlichen Verschleiß. Dies ermöglicht planmäßige Austausche oder Wartungsarbeiten, beugt unerwarteten Ausfällen vor und sichert die Produktionsqualität. |
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| Schmierprobleme | Vorausschauende Wartungssysteme können Schmierstoffstände und -zustände überwachen. Bei unzureichender Schmierung werden Warnmeldungen ausgegeben, die eine rechtzeitige Wartung ermöglichen und so einen reibungslosen Anlagenbetrieb gewährleisten. |
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| Temperatur- und Vibrationsüberwachung | Vorausschauende Wartungssysteme nutzen Sensoren zur Überwachung von Temperatur- und Vibrationsmustern. Abweichungen von den Normalbereichen lösen Warnmeldungen aus, sodass Wartungsteams Probleme untersuchen und beheben können, bevor sie sich verschlimmern. |
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| Energieeffizienz und Leistung | Die vorausschauende Instandhaltung analysiert Leistungsdaten, um Ineffizienzen und Abweichungen von optimalen Betriebsbedingungen zu erkennen. Dies ermöglicht proaktive Anpassungen zur Aufrechterhaltung der Energieeffizienz und zur Vermeidung von Qualitätseinbußen bei den Produkten. |
Vorausschauende Wartung kann Herstellern jährlich 1,6 Millionen Stunden Ausfallzeiten und 734 Milliarden Dollar durch eine 6%ige Produktivitätssteigerung einsparen.
Dank KI-gestützter vorausschauender Wartung (PdM) und ihrer transformativen Anwendung im Internet der Dinge (IoT) steigern Hersteller ihre Effizienz und senken gleichzeitig die Kosten von Maschinenausfällen. Die KI-gestützte vorausschauende Wartung analysiert Sensordaten (Sensoren können an Maschinen installiert werden und wichtige Zustandsindikatoren in Echtzeit erfassen), um Fehlfunktionen mithilfe von Datenanalyse und Algorithmen des maschinellen Lernens vorherzusagen.
Die Ford Motor Company nutzte ihr Potenzial und optimierte die Leistung ihrer Produktionsanlagen. Die KI-gestützten Lösungen von Ford prognostizieren den Wartungsbedarf und stellen sicher, dass die für Reparaturen notwendigen Ressourcen und Ersatzteile verfügbar sind. Dies führt zu reduzierten Ausfallzeiten und erhöhter Effizienz.
Das Frito-Lay-Werk von PepsiCo in Fayetteville meldete zudem eine Ausfallquote von 0,75 % im bisherigen Jahresverlauf und eine ungeplante Ausfallquote von 2,88 %. Um dem Problem zu begegnen, implementierte das Frito-Lay-Werk, das jährlich über 150 Pfund Produkt herstellt, sein bewährtes Programm zur vorausschauenden Instandhaltung. Dieses ermöglicht eine Echtzeit-Bewertung des Anlagenzustands, um Ausfälle oder die verbleibende Lebensdauer vorherzusagen.
KI-gestützte Verfahren zur Anomalieerkennung verbessern nachweislich die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz der Überwachung großer Datenmengen und ermöglichen so ein proaktives Reagieren auf potenzielle Ausreißer und Probleme. Ihre Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren und daraus Informationen abzuleiten, versetzt Unternehmen in die Lage, Anomalien effektiv zu erkennen und zu identifizieren.
Um dies zu erreichen, umfasst die Null-Fehler-Fertigung vier ZDM-Techniken, die in zwei Kategorien unterteilt sind: Auslöser und Aktionen. Das folgende Flussdiagramm veranschaulicht die Funktionsweise.
Strategien zur Implementierung der Null-Fehler-Fertigung. Quelle: Researchgate.net Anschließend wird mithilfe einer fortschrittlichen Anomalieerkennung geprüft, ob die Produktqualität den Anforderungen entspricht. Ist dies der Fall, gilt die zugehörige Maschine als funktionsfähig. Andernfalls identifiziert die Anomalieerkennung die Fehler und warnt, dass die Maschine anhand der Fehlerdaten gewartet und/oder (neu) kalibriert oder optimiert werden muss. Im Gegensatz dazu wird beim prozessorientierten Ansatz der Maschinenzustand überwacht: Ist dieser gut, ist auch das Endprodukt von hoher Qualität und umgekehrt.
In beiden Szenarien handelt es sich bei der ZDM-Implementierung um einen geschlossenen Regelkreis mit Rückkopplungsschleifen entweder zur Produkt- oder zur Prozessqualität, was im Falle mangelnder Qualität zu Wartung, Maschinen(re)kalibrierung und/oder Optimierung führt.
KI-gestützte Verfahren zur Anomalieerkennung verbessern nachweislich die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz der Überwachung großer Datenmengen und ermöglichen so ein proaktives Reagieren auf potenzielle Ausreißer und Probleme. Ihre Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren und daraus Informationen abzuleiten, versetzt Unternehmen in die Lage, Anomalien effektiv zu erkennen und zu identifizieren.
Eine der größten Schwierigkeiten für die Fertigungsindustrie bestand darin, dass die traditionellen Verfahren nur 20 % der Anomalien im Voraus erkennen konnten.
Der Grund ist einfach: Die bisherige Implementierung von Architekturen für die Zustandsüberwachung ist für die heutigen Datenmengen unzureichend. Um dieses Problem zu lösen, greift die Null-Fehler-Fertigung auf Ideen und Konzepte traditioneller Qualitätsmethoden zurück und nutzt Anomalieerkennungsverfahren, um Abweichungen von Standardparametern zu erkennen und die vorgegebenen Anforderungen zu erfüllen. Dies trägt dazu bei, Datensilos aufzubrechen und die vollständige Integration und Interoperabilität von Fertigungssystemen für eine effektive Fehlererkennung zu gewährleisten.
Erfahren Sie, wie die Fertigungsindustrie Risiken proaktiv durch Anomalieerkennung minimiert.
Mehr erfahren So funktioniert es
Durch den Einsatz von KI-gestützter Anomalieerkennung im Rahmen des Null-Fehler-Fertigungsprozesses (Erkennen-Vorhersagen, Reparieren-Verhindern, Vorhersagen-Verhindern) werden die im System gefundenen Fehler, die zu Defekten führen könnten, proaktiv identifiziert und behoben.
Viele Unternehmen der Branche weisen tatsächliche qualitätsbedingte Kosten von bis zu 40 % ihrer Gesamtbetriebskosten auf. Die Faustregel besagt jedoch, dass die Kosten mangelhafter Qualität für ein erfolgreiches Unternehmen bei 10–15 % liegen sollten. Dies beweist, dass Hersteller heute dringend ihre Effizienz steigern, Ausschuss reduzieren, Rückrufe vermeiden und darüber hinaus den gesamten Produktionsprozess optimieren müssen.
Als Reaktion darauf hat sich die fehlerfreie Fertigung mit KI-Systemen, die auf maschinellem Sehen und Bildverarbeitung sowie Deep-Learning-Algorithmen basieren, als bahnbrechende Lösung etabliert. Diese KI-Systeme scannen autonom Tausende von Teilen pro Minute mit beispielloser Präzision und erreichen so eine nahezu perfekte Fehlererkennung.
BMW iFactory mit AIQX (Artificial Intelligence Quality Next) ermöglicht uns eine bessere Übersicht. AIQX überwacht die Produktqualität während des Produktionsprozesses und erkennt und behebt Qualitätsprobleme, bevor diese zu einem Engpass werden. Diese Technologie überwindet nicht nur die Grenzen der manuellen Inspektion durch den Einsatz von KI/ML, sondern führt auch zu deutlichen Verbesserungen bei der Fehlererkennung, dem Durchsatz und der gesamten betrieblichen Effizienz.
Obwohl die Einführung der automatisierten Sichtprüfung in der Fertigung derzeit noch gering ist und unter 10 % liegt, kann die automatisierte Sichtprüfung die Fehlerraten um bis zu 90 % senken und den Durchsatz um über 50 % verbessern.
Dieser Paradigmenwechsel ist entscheidend, um den sich wandelnden Anforderungen der Industrie gerecht zu werden, Geschwindigkeit zu gewährleisten und auf besondere Gegebenheiten einzugehen, die traditionelle Prüfmethoden in Frage stellen. Traditionell basierte die Qualitätskontrolle auf manuellen Methoden, doch die visuelle Inspektion hat sich als bahnbrechend erwiesen. Durch die Nutzung des Potenzials von KI können Hersteller nun nicht nur Risiken im Zusammenhang mit Maschinenausfällen minimieren, sondern auch langfristige Kosteneinsparungen, eine längere Lebensdauer der Anlagen und eine verbesserte Umweltbilanz erzielen.
Die Integration digitaler Zwillinge steht im Einklang mit dem Industrie-4.0-Paradigma und Qualitätsmanagement 4.0. Sie ermöglicht es Herstellern, die Vorteile virtueller Abbilder und fortschrittlicher Analysen zu nutzen, um eine nahezu fehlerfreie Fertigung zu erreichen. Durch die virtualisierte Darstellung des tatsächlichen Produkts oder der Anlage gewinnen Hersteller ein besseres Verständnis ihrer Produkte. Unternehmen können zudem zukünftige Maßnahmen testen, die die Anlagenleistung durch die Kombination von KI-Techniken und digitalen Zwillingen verbessern könnten.
Digitale Zwillinge werden in der fehlerfreien Fertigung typischerweise in vier Anwendungsbereichen eingesetzt:
- Produktentwicklung: Bevor ein neues Produkt physisch gefertigt wird, können Unternehmen einen digitalen Zwilling als Prototyp erstellen. Ingenieure können die Produktleistung unter verschiedenen Bedingungen in einer virtuellen Umgebung simulieren und testen. Beispielsweise nutzt GE Aviation digitale Zwillinge während der Konstruktionsphase, um das Verhalten von Triebwerkskomponenten zu bewerten und so die Entwicklung zu beschleunigen.
- Designanpassung: Digitale Zwillinge ermöglichen die Massenanpassung, indem sie es Herstellern erlauben, die Designqualität zu testen und alle Spezifikationen mithilfe von Simulationen anstatt physischer Prototypen zu überprüfen, bevor das Produkt auf Basis der Kundenspezifikationen in Produktion geht.
- Optimierung der Fertigungsprozesse: Hersteller können einen digitalen Zwilling mit physischen Anlagen in der Produktionslinie verbinden. Durch die Kombination virtueller und physischer Anlagen kann KI industrielle Prozesse überwachen und analysieren, um Leistungsprobleme und Verbesserungspotenziale hinsichtlich Qualität und Durchsatz zu identifizieren.
- Bestandsoptimierung: Digitale Zwillinge ermöglichen die vollständige virtuelle Abbildung von Anlagen, Beständen und Systemen. Künstliche Intelligenz kann diese digitale Darstellung nutzen, um Materialflüsse und Lagerbestände zu automatisieren und zu optimieren. Dies kann die Anpassung von Lagerorten, Transportrouten oder Lieferplänen zur Kostenminimierung umfassen.
Die Integration von KI in die Fertigung macht das Konzept der Null-Fehler-Produktion schließlich Realität. Unternehmen, die KI-Technologien einsetzen, schöpfen das volle Potenzial ihrer Investitionen aus, indem sie virtuelle und physische Anlagen nahtlos integrieren. KI kann industrielle Prozesse in Echtzeit überwachen und analysieren und so Leistungsprobleme sowie Verbesserungspotenziale hinsichtlich Qualität und Durchsatz identifizieren.
Für diejenigen, die nicht wissen, wo sie anfangen sollen, steht unsere Expertise zur Verfügung, um sie bei der Implementierung KI-gestützter Lösungen zu beraten und zu unterstützen und so den Weg für eine effizientere, qualitativ hochwertigere und fehlerfreie Fertigungsumgebung zu ebnen.