Wie können maschinelles Lernen und KI unsere Produktion verbessern?

Liebe Unternehmensgestalter, Produktivitäts-Jäger, Macher und Umsetzer!

Herzlich Willkommen im neuen Jahr! Auch 2024 versorgt dich der Produktivitäts-Pilot zuverlässig mit wertvollen Inputs, kritischen Denkanstößen und konkreten Methoden.

Heute wird es technisch! Keine Angst, wie immer werde ich mich bemühen die Dinge so einfach wie möglich zu beschreiben. KI ist omnipräsent. Egal, ob auf Social Media, im TV oder in „alten“ Medien wie der Zeitung. Zweifelsohne sprechen wir von der nächsten Evolutionsstufe in fast allen Lebensbereichen. Auch im industriellen Umfeld, in dem wir uns hier bewegen.

Die Frage wie wir maschinelles Lernen und KI nutzen können, um unsere operativen Prozesse zu verbessern, ist also unabdingbar. Der Produktivitäts-Pilot ist natürlich immer hellwach, wenn es um die Steigerung der Produktivität geht. Mit KI sind dramatische Verbesserungen möglich. Bevor wir uns 3 konkrete Use Cases dazu anschauen, klären wir erst nochmal die Gemeinsamkeiten und den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und einer KI.

KI ist ein breites Feld in der Informatik, das sich auf die Schaffung von Systemen konzentriert, die intelligente Verhaltensweisen aufweisen, wie das Lösen von Problemen, Lernen und die Anpassung an die Umgebung. Maschinelles Lernen dagegen ist ein Teilbereich der KI. Es bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu sein. So sind maschinelles Lernen und KI eng miteinander verbunden, aber nicht dasselbe.

Trotz der enormen Vorteile, die diese Technologien bieten, haben einige Unternehmen Schwierigkeiten, sie erfolgreich zu implementieren. Häufig liegt das daran, dass sie technologischen Fortschritt vor strategischer Planung setzen. Sie investieren in KI-Lösungen, ohne klare Ziele oder ein umfassendes Verständnis dafür, wie diese Technologien ihre spezifischen betrieblichen Abläufe verbessern können. Das Ergebnis birgt oft teure, untergenutzte Systeme, die keine signifikante Verbesserung der Produktionsleistung liefern.

Ich möchte dir heute 3 bewährte Anwendungsfelder vorstellen, die bereits zuverlässig im operativen Tagesgeschäft funktionieren:

Wie funktioniert die Technologie? Maschinelles Lernen erfasst und analysiert Betriebsdaten der Maschinen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Durch die Vorhersage von Maschinenfehlern, können Wartungsarbeiten proaktiv eingeplant werden, bevor es zu Betriebsunterbrechungen kommt.

Welche Voraussetzungen sind notwendig? Um die Technologie effektiv einsetzen zu können, müssen die Geräte mit Sensoren ausgestattet sein, die kontinuierlich Betriebsdaten erfassen. Außerdem braucht es ein ausreichendes Verständnis von maschinellem Lernen und Datenanalyse bei den verantwortlichen Mitarbeitern.

Welche konkreten Verbesserungen ergeben sich? Bei Nutzung dieser Technologie können Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten erheblich (teilweise 30%!) reduzieren und Kosten für die Lagerhaltung von Ersatzteilen senken.

Wie funktioniert die Technologie? KI-Systeme können visuelle Inspektionen durchführen, Daten analysieren und Abweichungen erkennen, um die Produktqualität sicherzustellen.

Welche Voraussetzungen sind notwendig? Vor der Implementierung müssen hochwertige Kameras oder Sensoren installiert werden. Mitarbeiter müssen in der Bedienung der KI-Systeme geschult werden und das Verständnis für das Konzept der automatisierten Qualitätskontrolle haben.

Welche konkreten Verbesserungen ergeben sich? Durch die Anwendung von KI können Fehler in der Produktion frühzeitig erkannt und behoben werden. Dies führt zu einer höheren Produktqualität und einer Senkung der Produktionskosten.

Wie funktioniert die Technologie? Durch die Integration von Sensoren, IoT (Internet of Things) und maschinellem Lernen können Lagerdaten erfasst, analysiert und genutzt werden. Ein Algorithmus verarbeitet diese Daten und unterstützt den Mitarbeiter in weiterer Folge dabei Entscheidungen zu treffen.

Welche Voraussetzungen sind notwendig? Die Lager müssen mit IoT-Sensoren ausgestattet sein, um Echtzeitdaten über den Lagerbestand, die Artikelbewegungen und die Umgebungsbedingungen zu erfassen. Die Lagermitarbeiter müssen lernen Daten zu lesen und zu ihrem Vorteil zu nutzen.

Welche konkreten Verbesserungen ergeben sich? Hauptsächlich ergibt sich die Verbesserung aus der Optimierung des Lagerbestands, der eine direkte Auswirkung auf das Betriebsergebnis hat. Zudem ermöglicht die Technologie eine effiziente Lagerplatznutzung und eine schnellere Kommissionierung. Das führt zu geringerem Personaleinsatz bei höherem Volumen.

Falls du dir nun denkst: „Schön, aber das ist nur was für Konzerne wie Siemens, Infineon oder ähnliche“, kann ich dich sehr gut verstehen. Die Voraussetzungen technisch und organisatorisch zu schaffen ist keine einfache Sache. Aber es ist möglich! Wir bei mpdigital nennen das: Digitalisieren mit Hirn!

Es braucht eine Kosten-Nutzen-Analyse und auch etwas unternehmerischen Mut, um das Thema anzugehen. Der Trend ist klar vorhersehbar. Die technologische Basisausstattung wird immer günstiger und zuverlässiger. Beginne zumindest in einem Teilbereich deines Unternehmens mit KI zu arbeiten und sammle Erfahrung.

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Welche positiven Erfahrungen hast du mit KI-Lösungen? Egal, ob in deinem Unternehmen oder außerhalb.

Was hindert dich KI-basierte Lösungen in deinem Unternehmen zu realisieren?

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Martin Posarnig