Den Shopfloor mit Künstlicher Intelligenz managen

Zugegeben, diese Überschrift hat Potential für eine hitzige und lange Diskussion. Spätestens bei der Realisierung eines KI-gemangeten Shopfloors werden wahrscheinlich viele Produktionsmitarbeitenden und Führungskräfte auf die Barrikaden gehen. Aber kann so etwas Realität werden? Die Einführung von KI schreitet zunehmend voran und mehr und mehr Potentiale werden hierdurch realisiert.

Realität oder Fiktion?

Das unsere Produktion mittels KI gesteuert wird ist keine bei den Haaren herbei gezogene Idee, es kann Realität werden und in gewissen Bereichen, beziehungsweise bezogen auf gewisse Funktionen in der Produktionssteuerung ist es bereits Realität. Nehmen wir beispielsweise eine verkettete Matrixfertigung, einen Produktionsbereich in welchem mehrere Bearbeitungsaufgaben gleiche Fertigungsfunktionen besitzen und damit gleiche Fertigungsaufgaben wahrnehmen können. Die Steuerung, welcher Auftrag als nächstes auf welchem Bearbeitungszentrum stattfindet, ist häufig eine komplexe Steuerungsaufgabe. Bei der Steuerung gilt es nämlich eine Vielzahl an Variablen zu berücksichtigen, wodurch sich eine multi-variable Zielfunktion ergibt. Legen Sie an dieser Stelle eine kurze Lesepause ein und überlegen einmal, wie viele Variablen und Einflussfaktoren ihnen einfallen, die Sie bei der Steuerung solch einer automatisierten Fertigungsstraße berücksichtigen würden.

Auf wie viele Faktoren und Variablen sind Sie gekommen? 2, 5, 10 oder 15? Wahrscheinlich einer ganzen Menge. Einige Beispiele sind: Einhaltung des Liefertermins, Materialart des Auftrags, Rüstzeiten auf der Anlage, Fertigungsfolge, Werkzeug-Haltbarkeit, Maschinenverfügbarkeit, Bearbeitungszeit, … Es ist somit logisch, dass ein Mensch die hierdurch entstehenden Entscheidungsmöglichkeiten kaum in kurzer Zeit abwägen kann. Entsprechend groß sind die Potentiale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Dabei geht es aber meistens nicht darum, den Mitarbeitenden, bzw. konkret den Fertigungssteuerer zu ersetzen, sondern ihn bei seinen Entscheidungen zu unterstützen. Häufig sind die KI-Systeme hierzu so entwickelt, dass Mensch und Maschine zusammenarbeiten und die Maschine vom Mensch Entscheidungsmöglichkeiten lernt und gleichzeitig der Mensch bei der Entscheidungsfindung unterstützt wird. Dass so etwas vollständig autonom realisiert wird ist dabei jedoch möglich und häufig bei der Steuerung von Fahrerlosen Transportsystemen bereits realisiert.

Qualitätskontrolle und Sortieranlagen

Künstliche Intelligenz kann überall dort hilfreich sein in der Produktion, wo Entscheidungen getroffen werden müssen. Der häufigste Anwendungsfall ist meistens die Qualitätsüberwachung oder Sortieranlagen. Hierbei werden Kamerabilder in Echtzeit ausgewertet und basierend auf den Bilddaten entschieden, um was für ein Teil es sich handelt. Hierzu wird die KI im Vorfeld basierend auf mehreren Hundert Bildern trainiert. Hierzu wird der Software bzw. der KI gezeigt, welche Bereiche der Bilder für die Entscheidung wichtig sind, oder welche Merkmale zur Klassifizierung genutzt werden sollen. Im Echtbetrieb vergleicht die Software anschließend die aufgenommen Bildern mit den Trainingsdaten und sortiert damit die Produkte in Gut und Schlecht oder in verschiedene Varianten. Bei Teilen bei welchen die KI unschlüssig ist, trifft ein Mitarbeiter die Entscheidung. Dabei kann die KI beispielsweise so realisiert sein, dass der Mitarbeiter erklärt, warum er die Entscheidung getroffen hat, wodurch die KI während dem Live-Betrieb nach trainiert wird.

Shopfloor Management

Andere Einsatzgebiete von KI finden sich auch im Shopfloor Management. Hier kann KI vor allem genutzt werden, um Mitarbeitende und Führungskräfte in der Problemlösung zu unterstützen, aber auch um Besprechungen vor- und nachzubereiten. Das im Shopfloor Management jedoch KI genutzt werden kann, bedarf es einer großen Erfahrung im herkömmlichen Shopfloor Management – unabhängig ob analog oder digital. Wichtig ist dabei den kulturellen Aspekt des Shopfloor Managements trotz des Einsatzes von KI und Digitalisierung nicht zu vernachlässigen. Damit jedoch KI überhaupt genutzt werden kann, sind im Kontext des Shopfloor Managements sehr gut gepflegte Störmeldesysteme, KVP-Karten und Maßnahmenlisten notwendig. Ist dies erfüllt, können KI-basiert Vorschläge zur Lösung aufgetretener Probleme und Störungen gemacht werden. Ein anderer Anwendungsfall im Shopfloor Management wäre die Prognose von Kennzahlenverläufen, um so möglichst frühzeitig Störungen, Engpässe und Zielabweichungen prognostizieren zu können. Damit ist es möglich bereits im Vorfeld Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Instandhaltung

Im Kontext der Prognosefähigkeit spiegeln sich auch die Vielfältigen Anwendungsfälle von KI in der Instandhaltung wieder. Basierend auf Werkzeugdaten wie z.B. Schneidegeschwindigkeit, Spanabtrieb, Schwingungen und beispielsweise Lautstärke kann der Verschleißzeitpunkt von Werkzeugen an Fertigungsanlagen prognostiziert werden. Hierdurch können Anlagen vorausschauend instandgesetzt werden, wodurch sich einerseits die Verfügbarkeit erhöhen lässt und die Produktqualität steigern lässt. Die KI-Algorithmen versuchen in diesen Anwendungsfällen basierend auf Zeitreihendaten der Werkzeug- und Anlagendaten mögliche Zeitpunkte von Störungen und Werkzeugverschleiß zu prognostizieren. Hierdurch können Instandhaltungsabteilungen in Unternehmen deutlich effizienter und kostengünstiger ihre Arbeit durchführen.

KI als Shopfloor Manager - Fazit

Zusammenfassend bietet KI also vielerlei Anwendungsbeispiele in der Produktion. Basis für den Einsatz ist dabei eine ausreichende Datenverfügbarkeit sowie eine ausgezeichnete Datenqualität. Es gilt nicht so viel Daten wie möglich zu erfassen, sondern die richtigen Daten in der richtigen Qualität zu erfassen. Hierzu empfiehlt es sich konkrete Potentiale für die Anwendung für KI zu identifizieren und für diese zielorientiert die Digitalisierung voranzutreiben und somit die Datenverfügbarkeit sicherzustellen. Durch eine klare Strategie für die Digitalisierung und den Einsatz von KI im Unternehmen lassen sich wertvolle Zeit sowie unnötige Kosten während der Implementierung einsparen.

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