Künstliche Intelligenz in der Blechindustrie oder wie Prozesse optimiert werden können

Das Ziel ist es, den Betrieb in einem sehr wettbewerbsfähigen Sektor anhand der Anwendung von Methodologien effizienter zu machen, die bereits in anderen, digitalisierteren Sektoren angewandt werden. Dies erstreckt sich von der Erkennung von Störungen in den verschiedenen Produktionsprozessen, dem Reduzieren von Verschwendung (Altmetall, Inaktivitätszeiten, usw.) über die vermehrte Generierung von personalisierten Angeboten bis hin zum schnelleren Erstellen von präziseren Kostenvoranschlägen, um nur einige Beispiele zu nennen, auf die wir nachfolgend eingehen.

Aber zuvor müssen wir verstehen, wie die künstliche Intelligenz funktioniert. Anhand von Studien der in den Datenbanken gespeicherten Daten und durch Beobachten, was der Nutzer täglich leistet, extrahiert das System ein allgemeines und optimales Verhalten, welches als Modell genutzt wird, das den betrieblichen Alltag auf optimale Weise simulieren kann. So können die Programme mittels einem KI-Modell als Ganzes oder zu Teilen automatisiert werden. Aktuell gilt dies für einfachere Programme. Mit der Zeit jedoch wird sich diese Fähigkeit auf komplexere Programme ausweiten. Für den Moment wollen wir den Maschinen beibringen, wie Lösungen vorweggenommen werden können, die die Bediener dabei unterstützen, effizienter, flexibler und produktiver zu sein.

Die künstliche Intelligenz und die Menschen sind also aufeinander angewiesen. Die Technologie braucht Menschen, die dazu beitragen, diese fortschrittlichen Werkzeuge zu verbessern und die Menschen brauchen die Technologie, um bessere Entscheidungen zu treffen. Beim Automatisierungsprozess sind letztendlich die Erfahrung und die Fähigkeiten von Fachleuten notwendig. Denn die KI kann die menschliche Intelligenz noch nicht übertreffen. Sie übertrifft uns jedoch mit halsbrecherischer Geschwindigkeit beim Verarbeiten von großen Datenmengen und schafft dies auch noch mit einer niedrigeren Fehlerquote. Nach wie vor wird allerdings ein Bediener benötigt, um die Endentscheidung zu treffen oder die KI zu trainieren.

Da wir nun verstehen, wie dieses maschinelle Lernen abläuft, sehen wir uns verschiedene praktische Anwendungen in unseren Betrieben an:  

Konkrete Verwendungsmöglichkeiten der KI

Aktuell ist eine der größten Herausforderungen, der Hersteller gegenübertreten, die enorme Menge an verschwendetem Material, das beim Produzieren von Werkstücken entsteht. Die Nutzung der künstlichen Intelligenz in CAD/CAM-Software zeigt sich als entscheidend, um eine Reduzierung des Altmetalls zu erreichen. Anhand des maschinellen Lernens wird ein Optimieren der Anbringung und des Schneidens von Werkstücken erreicht, was die Generierung von Verschnitten maximal reduziert. Und dies äußert sich in verminderten Kosten für den Betrieb. 

Eine weitere Lösung ist die Erkennung von Störungen. Dies wird erreicht, indem die Daten aller Prozesse im Programm so eingegeben werden, dass wenn beispielsweise ein elektrisches Problem eintritt und eine Schneidemaschine plötzlich nicht mehr funktioniert, das System die Produktion wieder aufnehmen kann, wenn der Vorfall gelöst wurde. Möglicherweise befinden wir uns auch in Situationen, in denen eine der Herstellungsphasen des Werkstücks ein Problem aufweist. Das System ist so konzipiert, dass wenn es eine Störung erkennt, eine Warnung im Programm angezeigt wird und der Bediener das Problem identifizieren und umgehend lösen kann.

Die vorbeugende Wartung ist fundamental, um für die Sicherheit der Produktion zu sorgen. Und die KI eröffnet erneut enorme Möglichkeiten, wodurch mögliche Störungen und Fehler in der Produktion durch das Vorwegnehmen der Wartung vermieden werden. In diesem Sinne bringt das maschinelle Lernen dem System bei, die Arbeitsbelastung auf eine bessere Art und Weise aufzuteilen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn der Betrieb einer Maschine unterbrochen werden muss, weil eine Revision ansteht. 

Auch hinsichtlich der Angebote kann das System die Menschen übertreffen und Daten zu Kosten für beispielsweise Rohmaterialien, Strom und Arbeitsaufwand schneller erfassen. Dadurch können genauere und zweckdienlichere Angebote in Rekordzeit erstellt werden.

Auch die Kapazität, die die Systeme der künstlichen Intelligenz beim Erkennen von Konsummustern und Trends zeigen, ist interessant. Dafür ist es unerlässlich, dass von der Sensorisierung der Maschinen und Prozesse ausgehend sämtliche Daten erfasst werden, die laufend im Betrieb generiert werden. Auf diese Weise kann das Programm funktionieren, um Spitzenbedarf effizienter zu begegnen. Auch in absehbarer Zeit wird es möglich sein, etwaige Bestellungen vorwegzunehmen.

Außerdem ist die KI bei der Erstellung von Kostenvoranschlägen sehr nützlich. Wir wissen, wie komplex sich diese Aufgabe in unserem Sektor gestaltet. Die KI hilft dabei, die Zeit und verbrauchte Ressourcen während des Prozesses der Angebotserstellung zu verringern. In diesem Fall ist es insbesondere wichtig, nicht zu viele Ressourcen zu verbrauchen, da nicht alle Angebote akzeptiert wurden. Aus diesem Grund ist für diese nicht akzeptierten Angebote aufgewendete Zeit verlorene Zeit.

Die Software zur Erstellung von Kostenvoranschlägen mit KI wird in das CAD/CAM-Programm integriert. Dies ermöglicht es, die Bewertung auf schnellere und genauere Art und Weise durchzuführen, indem Informationen zur Geometrie der Werkstücke, Stundenlohn, Anbringungszeit und Art des Materials usw. gesammelt werden.

Wertangebot

Wir bei Lantek nutzen die Mathematik und die Wissenschaft der künstlichen Intelligenz seit Jahren, um sie auf die Blech- und Metallschneidefabriken anzuwenden. Wir haben die Kapazität für Computing und Daten, um die Nutzer unserer Software auf ihrem Fachgebiet zu unterstützen. Die KI trifft die Mehrheit der Entscheidungen. In bestimmten Momenten wird jedoch die Intervention des Nutzers erforderlich. In diesen besonderen Fällen wird das Modell neu ausgerichtet, um seine Antworten an die neuen Bedingungen anzupassen.

Es geht schlussendlich darum, die Hersteller, die Design- und Schneideprogramme (CAD/CAM) und Fertigungsmanagementsoftware (MES) verwenden, zu führen, um diese Programme und Software nützlicher zu machen und den Bedarf an technischem Support zu reduzieren. In diesem Sinne entwickeln wir bei Lantek Programme mit künstlicher Intelligenz, die dabei helfen, die Daten zu verarbeiten, um damit den Nutzer zu jedem Herstellungsprozess zu informieren. Dadurch soll die Aufgabe einfacher, effizienter und produktiver werden.

Die Software mit künstlicher Intelligenz von Lanek arbeitet basierend auf drei Säulen: Optimierung der Produktion, Sichtbarkeit der Daten und analytische Intelligenz.

Wie wir bereits erwähnt haben, ist dafür ein wahrheitsgetreues Abbild unseres Betriebs notwendig. Damit gemeint ist das Erfassen aller Daten, die es uns ermöglichen, über ein vollständiges Panorama unserer Fabrik zu verfügen. Von hier aus werden die Daten verarbeitet und die Algorithmen beginnen zu lernen, um die Produktion zu optimieren.

Können Sie sich vorstellen, Ihre Fabrik mit künstlicher Intelligenz auszustatten, um eines der führenden Unternehmen der Industrie 4.0 im Blech- und Metallsektor zu werden?