gesponsertJetzt im neuen BE-terna-Whitepaper Drei KI-Quick-Wins für die Produktivität 

Gesponsert von

BE-terna GmbH

Um der anhaltenden Polykrise etwas entgegen zu setzen, bedarf es deutlicher Produktivitätsschübe – wie sie nicht zuletzt modernste KI verspricht. Doch Algorithmen erst über Monate hinweg zu trainieren, stellt oft keine Option dar. Fertiger benötigen schnelle Erfolge für mehr Effizienz und Wirtschaftlichkeit. Gleichzeitig müssen Maßnahmen getroffen werden, damit sich die Unternehmen auch tatsächlich auf die Ergebnisse der KI verlassen können. Das neue Whitepaper des Business-Software-Spezialisten BE-terna stellt drei praxisorientierte Szenarien vor, mit denen Fertiger möglichst aufwandsarm zuverlässige Ergebnisse erzielen können.

Die dahinterstehenden KI-Ansätze lassen sich meist mit verhältnismäßig geringem Implementierungs- bzw. Trainingsaufwand realisieren und machen sich so schnell in der Praxis bezahlt. Für Fertiger ergeben sich damit Effizienzgewinne in den Bereichen Absatz- und Bedarfsprognose, Qualitätssicherung sowie Produktionsoptimierung:

Sprechende Analysen – KI-Ergebnisse erklären mit GenAI

Demand Forecasting hat sich zu einer Parade-Disziplin für KI im Fertigungskontext entwickelt. Doch nicht selten zögern Verantwortliche, den Empfehlungen einer KI blind zu vertrauen – schließlich hängt viel von korrekten Materialverfügbarkeiten ab. Abhilfe kann in diesem Kontext GenAI schaffen: Sie kann lernen, die Faktoren zu benennen, die der Entscheidung des Algorithmus zugrunde liegen.

Dazu kommt unter anderem die sogenannte „Feature Importance“ zum Einsatz. Diese beschreibt, wie wichtig die Rolle einzelner Faktoren für die Ergebnisse des Modells waren. Anstatt den Ergebnissen blind zu vertrauen, erhalten Verantwortliche konkrete Einblicke, wie bestimmte Schlussfolgerungen zustande kamen.

Finde den Fehler – Qualitätsoptimierung mit Defect Detection

Der Wettbewerb fordert immer höhere Geschwindigkeiten bei gleichbleibend hoher Qualität. Ein Dilemma, für das KI eine Lösung verspricht: Eine intelligente Defekterkennung kann fehlerhafte Produkte in Echtzeit aussortieren. Mittels Computer Vision analysiert sie dazu den Live-Feed einer Kamera, etwa über einem Förderband.

Größere Vorarbeit ist hierfür nicht erforderlich. Es genügt, einige wenige Stunden an Videomaterial mit Beispielen von tatsächlichen Defekten zu erfassen, die erkannt werden sollen. Für Fertiger, die ihre Qualitätssicherung in kurzer Zeit optimieren wollen, eine ideale Lösung.

Produktionsreihenfolge optimieren – Darwin kennt die Lösung

Durch häufiges Umrüsten geht Fertigern wertvolle Zeit verloren. Entscheidend ist daher eine optimale Produktionsreihenfolge. Sogenannte „genetische Algorithmen“ können unterstützen, diese zu finden. Angelehnt an die Prinzipien der Evolution selektieren sie die vielversprechendsten Reihenfolgen und rekombinieren diese für noch bessere Ergebnisse.

Nach nur wenigen Wiederholungen findet der Algorithmus meist eine Lösung, durch die sich die Auftragsdurchlaufzeit deutlich erhöhen lässt. Dazu bedarf es keines vorausgehenden Trainings; die KI unterstützt bei der Lösung einer mathematischen Funktion.

Das neue Whitepaper von BE-terna: KI-Erfolge für die Praxis

Wie diese Szenarien in der Praxis konkret funktionieren und welche Voraussetzungen Fertiger für einen bestmöglichen KI-Erfolg schaffen sollten, beleuchtet der Spezialist für Business-Software BE-terna in seinem neuen Whitepaper „KI: Produktivitätssprünge durch Automatisierung“.

Sichern Sie sich gleich Ihr Exemplar und steigern Sie Ihre Effizienz für die Herausforderungen der Fertigungswelt von morgen!