Welche Auswirkungen wird KI auf die industrielle Automatisierung im Jahr 2023 haben?

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in zahlreichen Branchen – von der Landwirtschaft bis zum Gesundheitswesen – zu einem entscheidenden Faktor entwickelt. Zu den bemerkenswertesten Verbesserungen kommt es jedoch in der Fertigung und in ähnlichen Bereichen, wo man versucht, KI in der industriellen Automatisierung einzusetzen. Im Folgenden finden Sie einige der Auswirkungen der Technologie, mit denen Sie im Jahr 2023 rechnen können.

1. Kontinuierliche Verbesserung ermöglichen

Die führenden Hersteller haben die besten Chancen, ihre Vormachtstellung zu behaupten, wenn die Führungskräfte nach Schwachstellen suchen und Möglichkeiten zur Verringerung dieser Schwächen untersuchen. Künstliche Intelligenz kann einen Beitrag zu solchen Verbesserungen leisten, insbesondere wenn Unternehmen industrielle Datenerfassungs- und Analyseplattformen nutzen, um Probleme zu erkennen.

Nehmen wir zum Beispiel die Anstrengungen, die Führungskräfte bei P&G unternommen haben. Sie gingen eine mehrjährige Partnerschaft mit Microsoft ein, um herauszufinden, wie der Einsatz von KI in der industriellen Automatisierung ihnen dabei helfen könnte, verschiedene Vorteile zu erzielen, die zusammengenommen zu einem Wettbewerbsvorteil führen.

KI-Investitionen sind Teil einer übergreifenden Strategie zur digitalen Transformation. Sie ermöglichen es dem Personal, die Produktion in Echtzeit zu überwachen, die Ressourcennutzung zu verbessern und vieles mehr. So können die Mitarbeiter beispielsweise die Windelproduktion im Auge behalten, während die Maschinen die einzelnen Schichten der Produkte zusammensetzen. An anderer Stelle wird maschinelles Lernen in Kombination mit analytischen Verfahren eingesetzt, um die Länge von Papierhandtüchern vorherzusagen.

Da P&G so viele bekannte Marken unter seinem Konzerndach vereint, ist die Aufrechterhaltung der Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung, um profitabel zu bleiben. Wenn die Kunden ihre bevorzugten Haushaltswaren kaufen und bei jedem Kauf Ungereimtheiten feststellen, werden viele wahrscheinlich die Geduld verlieren und zu Marken wechseln, die sie für zuverlässiger halten.

Ein Grund, warum KI so gut funktioniert, um Unternehmen bei der Suche nach Schwachstellen zu helfen, ist, dass Algorithmen riesige Datenmengen verarbeiten können, und zwar viel schneller, als Menschen es selbst könnten. So können mithilfe künstlicher Intelligenz oft Muster erkannt werden, die dem Einzelnen nie auffallen würden. Dadurch werden die Menschen nicht weniger wertvoll, wenn es darum geht, Probleme zu finden und zu beheben. Die KI arbeitet jedoch ergänzend zu deren Wissen und Urteilsvermögen.

2. Verringerung der Arbeitsbelastung

Viele industrielle Prozesse sind unglaublich komplex und detailorientiert. Bei dieser Art von Arbeit ergeben sich einige konkrete Probleme. Zunächst einmal werden selbst die gewissenhaftesten Mitarbeitenden mit der Zeit müde und übersehen möglicherweise Fehler in den Produkten, die vom Fließband rollen. Ein weiteres Problem besteht in dem potenziell zeitaufwändigen Prozess des Wissenstransfers, der erforderlich ist, um neue Mitarbeiter für diese Aufgaben zu schulen.

Der Einsatz von KI in der industriellen Automatisierung kann diese Schwierigkeiten nicht komplett aus dem Weg räumen. Durch die Anwendung auf die geeigneten Anwendungsfälle können sie jedoch vermindert werden. Nehmen wir die Neugestaltung von MetalSpector, einer von Toshiba vertriebenen Lösung für die Metallprüfung. Bei der Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung des Produkts verfolgten die Vertreter einen kundenorientierten Ansatz. Sie interessierten sich in erster Linie dafür, wie die Menschen MetalSpector nutzen, anstatt nur die Funktionsweise des Produkts zu verbessern.

Eine der Verbesserungen bestand darin, KI zur Stahlsortierung einzusetzen. MetalSpector nutzt nun ein KI-Inferenzmodell, welches seine Analysefähigkeiten bei jeder Verwendung automatisch verbessert. Letztlich entscheiden jedoch menschliche Inspektoren, ob der Stahl die Mindestanforderungen erfüllt. Personen, die in der Stahlinspektion tätig sind, können weiterhin wie gewohnt Messungen durchführen. Die damit verbundenen Informationen tragen auf natürliche Weise zum Training des Algorithmus bei, ohne dass zusätzliche Schritte erforderlich sind.

Die KI-Upgrades bieten zudem eine Schulungskomponente, die für Inspektionsmitarbeiter der unteren Ebene nützlich ist. So können die Algorithmen den Auszubildenden beispielsweise reale Bildbeispiele zeigen und ihnen beibringen, wie sie auf nichtmetallische Einschlüsse im Stahl prüfen können.

Kunden, die dieses verbesserte Toshiba-Angebot nutzten, berichteten, dass es die Arbeitslast der leitenden Inspektoren reduzierte und gleichzeitig den jüngeren Arbeitskräften wertvolle neue Fähigkeiten vermittelt. Eines der Hauptverkaufsargumente für das Produkt ist außerdem, dass die Automatisierungskomponente die Probleme der Benutzer reduziert.

Ein ausgezeichnetes Beispiel dafür, dass der Einsatz von KI in der industriellen Automatisierung nicht zwangsläufig bedeutet, eine Aufgabe vollständig der Technik zu überlassen. Stattdessen geht es in den besten Fällen darum, die Fähigkeiten von Automatisierung und menschlichem Wissen zu kombinieren.

3. Mehr Produktivität ermöglichen

Einer der Hauptgründe, warum Entscheidungsträger in der industriellen Automatisierung auf KI setzen, ist die Überzeugung, dass sie ihren Mitarbeitern dabei helfen kann, in kürzerer Zeit mehr zu schaffen, ohne Verletzungen oder Qualitätseinbußen zu riskieren. Manchmal passiert das, wenn Unternehmen Fließbänder mit kollaborativen Robotern ausstatten. Eine solche Änderung könnte die Arbeitnehmer von ergonomisch unvorteilhaften Aufgaben befreien. Außerdem könnte ein Unternehmen damit auf einen Produktionsplan umstellen, der rund um die Uhr läuft.

Kollaborative Roboter verfügen über eingebaute Funktionen, die sie abbremsen oder anhalten lassen, wenn Menschen ihnen zu nahe kommen. Einige haben auch eine weiche, flexible Außenseite, so dass ein unbeabsichtigter Kontakt niemanden verletzen kann.

Antony Bourne, Senior Vice President of Industries bei IFS, erklärte, dass viele komplizierende Faktoren dazu führen, dass Menschen oft länger als erwartet brauchen, um von sich aus produktiv zu werden. Das könnte daran liegen, dass sie zum ersten Mal nach ihrem Hochschulabschluss in der Branche tätig sind. Außerdem haben sich einige Beschäftigte in der Industrie nach anderen Arbeitsplätzen umgesehen. Die Pandemie war einer der Faktoren, die zu dieser Entscheidung beigetragen haben.

Zebra Technologies Corp. hat sich auf Optionen für die industrielle Automatisierung spezialisiert. Viele der Produkte zeichnen sich durch spezielle Designs und Funktionen aus, die den Menschen helfen, mehr zu erreichen. Einige der automatisierten mobilen Roboter (AMR) des Unternehmens sorgen zum Beispiel dafür, dass die Mitarbeiter bis zu dreimal produktiver werden. Das liegt daran, dass die Maschinen schneller arbeiten und schwerere Nutzlasten transportieren können als die Modelle der Konkurrenz.

Der Einsatz von KI in der industriellen Automatisierung kann auch über Roboter hinausgehen. Die Lebensmittelmarke Mars arbeitet mit Accenture zusammen, um KI-gestützte digitale Zwillinge für eine bessere Planung einzusetzen. Sie veranschaulichen die Auswirkungen von Änderungen an Produkten oder der Fabrikumgebung, bevor sie in der Realität eintreten. Die Menschen könnten diese Erkenntnisse nutzen, um herauszufinden, wo sie neue automatisierte Geräte platzieren.

Ein spannendes Jahr für die KI in der industriellen Automatisierung

Wir haben einige Vorteile gesehen, auf die man sich freuen kann, wenn man untersucht, wie man KI für bessere Ergebnisse in der industriellen Automatisierung nutzen kann. Allerdings müssen die einzelnen Akteure strategisch darüber nachdenken, wie sie die Technologie einsetzen wollen.

Dazu ist es erforderlich, ein Budget festzulegen, Dienstleister zu recherchieren und zu prüfen, ob die derzeitige Struktur der Industrieumgebung die Einführung von automatisierten Anlagen zulässt.

Möglicherweise müssen die Manager ihre Zeitpläne anpassen, um den Mitarbeitenden genügend Zeit zu geben, sich an die Arbeit mit der Automatisierung zu gewöhnen. Einige Beschäftigte haben vielleicht auch Fragen oder Bedenken hinsichtlich des Zeitplans für die Einführung der Technologie. Ein offener und ehrlicher Umgang mit Fragen kann einen Beitrag dazu leisten, dass sich die Mitarbeitenden bei anstehenden Veränderungen sicherer fühlen.

Es ist auch wichtig, dass sich die Entscheidungsträger darüber im Klaren sind, was sie mit dem Einsatz von KI und Automatisierung erreichen wollen. Auf dieser Grundlage können sie Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) festlegen, die mit größeren Geschäftszielen verbunden sind. Anhand dieser Kennzahlen lässt sich leichter feststellen, ob die technologischen Lösungen den erwarteten Nutzen bringen, und falls nicht, können Anpassungen vorgenommen werden.

Mit diesen Best Practices können Unternehmen ihre Investitionen in KI und Automatisierung sehr erfolgreich gestalten. Die Ergebnisse motivieren die Menschen in der Regel dazu, später aufgeschlossen gegenüber weiteren Verbesserungen zu sein.