KI in der Fertigung KI-Anwendungsfälle zur Prozessoptimierung

Anbieter zum Thema

Appian Deutschland Software GmbH

Schneider Electric GmbH

PSI Software SE | Business Unit Discrete Manufacturing

becos gmbH

Die Fertigungsindustrie kann ihre Prozesse mit KI optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dabei lohnt der Blick auf Anwendungsfälle in anderen Branchen, um Lehren für den KI-Einsatz zu ziehen.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in IT-Systeme wie ERP und MES erfolgt in der Regel über Plattformen, die Automatisierung, Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung miteinander verbinden. Eine Plattform, wie sie beispielsweise Appian anbietet, basiert auf Low-Code-Entwicklung und ermöglicht es Unternehmen, Künstliche Intelligenz auch ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu nutzen. Ein zentraler Bestandteil ist die sogenannte Data-Fabric-Technologie, die Daten aus verschiedenen Quellen in einem virtuellen Modell zusammenführt. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, Daten effizient zu analysieren und daraus Erkenntnisse für Optimierungen abzuleiten.
 Ein konkretes Beispiel für den Einsatz von Künstlicher  Intelligenz sind Copiloten. Diese Tools nutzen generative KI, um beispielsweise Produktionsprozesse zu überwachen und zu verbessern. Sie ermöglichen Anwendern, komplexe Datenanalysen durch einfache Sprachbefehle auszuführen. Dies kann etwa bei der Qualitätskontrolle oder der vorausschauenden Wartung von Maschinen eingesetzt werden. Darüber hinaus unterstützt die Plattform durch die automatisierte Erstellung digitaler Formulare und Anwendungen aus bestehenden Dokumenten, was den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigt.

Automatisierung komplexer Dokumentenverarbeitung mit KI

Ein zentraler Einsatzbereich von Künstlicher Intelligenz ist die Automatisierung der Verarbeitung komplexer Dokumente. Ein konkretes Fallbeispiel aus der Finanzindustrie ist der Prozess zur Bearbeitung und Freigabe von Hypotheken. Ursprünglich mussten Mitarbeiter manuell durch mehr als 20 gescannte Dokumente navigieren, Informationen extrahieren und diese basierend auf Geschäftsregeln interpretieren. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in den Arbeitsablauf konnte dieser Prozess erheblich verbessert werden. Die Lösung automatisiert die Extraktion von über 60 Datenfeldern aus mehr als 15 Prüfdokumenten. Mitarbeiter werden nur noch für die Verifizierung und Überwachung einbezogen, was zu einer erheblichen Zeitersparnis führt.
 Ähnliche Ansätze lassen sich auf die Fertigungsindustrie übertragen, wo komplexe technische Dokumentationen, Qualitäts-Prüfberichte oder Lieferscheine effizient verarbeitet werden müssen. So kann bei der Bürokratie im Hintergrund der Fertigungshalle die Handbremse gelöst werden.

Produktionsplanung und KI

Nicht überall, wo KI draufsteht, ist auch KI drin

Verbesserung der Qualitätskontrolle

Die Qualitätskontrolle ist ein weiterer Bereich, in dem Künstliche Intelligenz in der Fertigungsindustrie großes Potenzial bietet. Auch hier ein branchenübergreifendes Beispiel: Ein Gesundheitsdienstleister nutzt KI, um die Verarbeitungszeit von medizinischen Berichten nach Terminen zu reduzieren. Jeder Bericht musste zuvor strenge Qualitätskontrollen durchlaufen, bei denen er anhand einer Checkliste mit Geschäftsregeln überprüft wurde. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz wurde die Durchlaufzeit der Prozesse erheblich beschleunigt.
 Die KI-Lösung extrahiert Daten für 61 Felder aus den Berichten und überprüft diese anhand von Geschäftsregeln, um die Qualitätskontrollen zu beschleunigen. Dies führte zu einer drastischen Reduzierung der Verarbeitungszeit von zehn Minuten pro Bericht auf weniger als drei Minuten. In der Fertigungsindustrie kann eine ähnliche Anwendung von KI die Qualitätskontrolle von Produkten oder Bauteilen optimieren, indem sie schnell und präzise Abweichungen von den Qualitätsstandards erkennt.

Optimierung der Lieferkette

Auch für die Organisation der Lieferkette bietet KI erhebliche Optimierungspotenziale. Ein Beispiel aus der Pharmaindustrie: Ein globales Pharmaunternehmen stand vor der Herausforderung, Zertifikate zu verarbeiten, die belegen, dass Ernte- und Ertragslieferungen frei von Keimen, Krankheiten und Mängeln sind. Diese Dokumente waren komplex, schwer zu interpretieren und zeitaufwendig in der manuellen Bearbeitung. Durch den Einsatz von KI konnte der Prozess erheblich verbessert werden. Die KI-Lösung liest die Dokumente und extrahiert eine Liste von Krankheiten. Diese Werte werden automatisch mit einer vordefinierten Referenzquelle abgeglichen. Ausnahmen und Grenzfälle werden zur Überprüfung an Experten weitergeleitet. Diese Lösung führte zu einer geschätzten jährlichen Zeitersparnis von 2.000 Stunden bei einer Genauigkeit von 99 Prozent in der KI-Pilotphase.
 In der Fertigungsindustrie kann eine ähnliche Anwendung dazu beitragen, die Qualität und Sicherheit von Rohstoffen und Komponenten effizienter zu überprüfen und so die gesamte Lieferkette zu optimieren. Gerade in Anbetracht aktueller Regulierungen wie dem europäischen Lieferkettengesetz ist eine genaue Kontrolle der Lieferketten essenziell. KI ermöglicht es, diese leichter zu kontrollieren und detaillierte Reports im Handumdrehen zu erstellen.

Mit KI zur Optimierung der Produktionsplanung

Schaut man speziell auf die Fertigungsindustrie, liegt ein besonders vielversprechender Einsatzbereich von KI in der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) und die Steigerung der Anlageneffizienz. KI-Systeme könnten beispielsweise Sensordaten von Produktionsanlagen in Echtzeit analysieren, um potenzielle Ausfälle oder Wartungsbedarfe frühzeitig zu erkennen. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern kann die Künstliche Intelligenz Vorhersagen über den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten treffen. Dies kann ungeplante Ausfallzeiten reduzieren und die Gesamtanlageneffektivität (OEE) steigern.
 Darüber hinaus kann KI zur Optimierung der Produktionsplanung eingesetzt werden. Durch die Analyse von Faktoren wie Auftragslage, Materialverfügbarkeit und Maschinenauslastung kann die Künstliche Intelligenz optimale Produktionspläne erstellen, die die Effizienz maximieren und Leerzeiten minimieren.

Thomas Lorenz ist Director Solutions Consulting for Central Europe bei Appian.