Datum:
27. August 2021
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KI im Maschinenbau: praktische Anwendungsfälle und ihr Mehrwert

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren erheblich weiterentwickelt. Mittlerweile kann sie in zahlreichen Branchen gewinnbringend genutzt werden. Doch wie lässt sich KI im Maschinenbau konkret einsetzen? Welche Anwendungen sollten Maschinenhersteller in Betracht ziehen, um Mehrwert für sich und ihre Kunden zu generieren? 

KI im Maschinenbau

Einsatz von KI im Maschinenbau: erheblicher Zusatznutzen realisierbar

Methoden der künstlichen Intelligenz, beispielsweise das Machine Learning, haben eine klare Stärke. Sie sind in der Lage, eine große Menge verschiedenartiger Daten eigenständig in unternehmerisch verwertbare und somit wertvolle Informationen zu transformieren. Auch in den Produkten von Maschinen- und Anlagenbauern entstehen Daten, die sich für KI-Anwendungen eignen. Die Potenziale sind hierbei enorm.

So kann KI im Maschinenbau nicht nur die internen Produktionsprozesse der Hersteller optimieren. Interessant sind vor allem die Daten, die im produktiven Einsatz der Maschinen und Anlagen beim Kunden entstehen. Maschinenbauer können sie mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen analysieren, um beispielsweise ihren After Sales Service zu optimieren, das Kundenverhalten noch besser zu verstehen und ihre Produkte weiter zu verbessern. Sogar die Entwicklung völlig neuer Geschäftsmodelle ist durch den Einsatz von KI vorstellbar. Die Unternehmensberatung Accenture schätzte im Jahr 2018, dass die Umsatzrendite durch KI im Maschinenbau bis 2035 um bis zu 39 Prozent steigen könnte.

Im Überblick: Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz im Maschinenbau

Klassische Algorithmen basieren auf Logik und Regeln. Sie eignen sich hierdurch nicht für die Beschreibung komplexer Probleme. Machine Learning, der wichtigste Teilbereich der KI im Maschinenbau, ist dieser Aufgabe hingegen gewachsen. Machine-Learning-Algorithmen werden mit Trainingsdaten "angelernt" und sind sodann in der Lage, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Hieraus ergeben sich für Maschinenbauer mehrere konkrete Anwendungsfälle:

Im Folgenden werden diese Use Cases genauer beschrieben.

Predictive Maintenance

Der mit Sicherheit bekannteste Anwendungsfall für KI im Maschinenbau ist Predictive Maintenance - die vorausschauende Wartung von Maschinen. Hierbei wird künstliche Intelligenz so trainiert, dass sie kritische Zustände und Normabweichungen anhand der Maschinendaten eigenständig erkennen kann. Tritt solch ein Szenario ein, deutet dies auf eventuell bevorstehende Störungen und Wartungsbedarfe hin. Maschinenbauer und deren Kunden können dann gezielt Maßnahmen ergreifen, um Ausfälle zu verhindern. Sie reduzieren Stillstandszeiten und senken gleichzeitig die Zahl unnötiger Routine-Inspektionen

Unterstützung der Produktentwicklung und Kalkulation

Ein weiteres Betätigungsfeld für künstliche Intelligenz im Maschinenbau ist die Auslegung von Maschinen. Dies gilt gerade im Sondermaschinenbau. Bislang mussten bei dieser Aufgabe viele Schritte manuell von Experten durchgeführt werden, da jeder Kunde individuelle Anforderungen an sein Produkt hat. Dieses Vorgehen ist einerseits langwierig und teuer, andererseits nicht standardisierbar, da jeder Produktentwickler abweichende Kalkulationskriterien nutzt.

Ein Machine-Learning-Algorithmus ist in der Lage, aus Daten von früher verkauften Maschinen statistische Muster zu erlernen. Diese können beispielsweise den Ressourcenverbrauch der Produkte in Abhängigkeit zu den jeweiligen Kundenanforderungen oder Einsatzszenarien verdeutlichen. Manuell nur schwer zu beschreibende physikalische Korrelationen dieser Art werden somit „per Klick“ sichtbar. Nutzbar sind die identifizierten Muster, um die Passgenauigkeit von Sondermaschinen bereits im Vorfeld automatisiert vorherzusagen.

Automatisierung von Simulationen

Möglichkeiten für KI-Anwendungen gibt es auch in der Konstruktion. In diesem Bereich führen Maschinenbauer oftmals genaue und vor allem sehr viele rechen- und zeitintensive Simulationen durch. Durch den Einsatz von KI lässt sich die Anzahl notwendiger Simulationsvorgänge deutlich reduzieren. Eine Machine-Learning-Lösung nutzt in diesem Fall verschiedene Ergebnisse und Parameter aus früher durchgeführten Simulationen. In diesen Daten erkennt sie statistische Zusammenhänge und kann auf dieser Basis den Ausgang bevorstehender Simulationen präzise vorhersagen. Dies reduziert den Personalaufwand, die Energiekosten und auch die Time-to-Market.

So starten Maschinenbauer mit dem Einsatz von KI

Um ihr Produkt- und Serviceportfolio um KI zu erweitern, müssen Maschinenbauer einige grundlegende Voraussetzungen schaffen. Zunächst gilt es, die relevanten Maschinendaten für KI-Anwendungen online verfügbar zu machen. An dieser Stelle kommt das industrielle Internet of Things (IIoT). Es ist die Grundlage für die Vernetzung von Maschinen mit Infrastrukturen, auf denen die KI betrieben wird. Sobald die Datenbasis auf einer IIoT-Plattform verfügbar ist, kann die Entwicklung von KI-basierten Analyse-Lösungen und Apps beginnen.

 

 

ADAMOS vereinfacht den Einstieg erheblich 

Eine KI-Anwendung in Eigenregie zu entwickeln, ist für viele Maschinenbauer kaum darstellbar. Vielmehr bietet es sich an, auf bestehende Lösungen zurückzugreifen und KI-basierte Innovationen in Kooperation mit Partnern zu realisieren. Exakt diesen Anspruch verfolgt ADAMOS, ein Netzwerk aus führenden Maschinen- und Anlagenbauern sowie unterstützenden Software-Unternehmen mit Expertenwissen in KI.

ADAMOS stellt alle technischen Komponenten bereit, die Maschinenbauer für den Einsatz von KI benötigen:

  • ADAMOS STORE als Marktplatz für den Erwerb von Industrie-Apps
  • ADAMOS HUB als Integrationsplattform für die Verbindung von Maschinen und Anwendungen
  • ADAMOS IIoT-Plattform für die Entwicklung eigener Lösungen zum Sammeln und Auswerten von Maschinen- und Prozessdaten

Darüber hinaus arbeiten die ADAMOS-Partner im Rahmen verschiedener Formate und Events zusammen, um innovative Lösungen für sich und ihre Kunden zu entwickeln. Dies umfasst auch den Themenbereich der künstlichen Intelligenz im Maschinenbau.

Empfehlung: in kleinen Schritten starten

Als ADAMOS-Partner erhalten Maschinenbauer einen schnellen und einfachen Zugang zu umfassenden Lösungsbausteinen rund um künstliche Intelligenz. Sie haben somit die Möglichkeit, zeitnah, ohne spezifisches Know-how und mit minimalen Risiken neue Wege auszuprobieren. Dies gilt auch für den Einsatz erster Apps, mit denen Unternehmen der Branche viel über Maschinendaten und deren Zusammenhänge lernen können. Ist dieses Grundverständnis einmal vorhanden, so steht der Ergänzung des eigenen Portfolios um weitere, fortgeschrittene KI-Anwendungen kaum etwas im Wege.




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