DAiProM | Data Analytics im Produktionsmanagement

Effizienz und Nachhaltigkeit durch Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (kurz: KI; engl.: artificial intelligence, AI) und Maschinelles Lernen (engl.: machine learning) können Unternehmensprozesse und Geschäftsmodelle grundlegend verändern. Maschinen produzieren effizienter und nachhaltiger, Prozesse werden intelligent gesteuert und Mitarbeitende werden bei komplexen Analysen unterstützt. Die Anwendungsmöglichkeiten von KI in produzierenden Unternehmen reichen dabei von der Prozess- und Logistikdatenanalyse über Qualitätssicherung und Maschinensteuerung bis hin zu völlig neuen digitalen, datenbasierten Geschäftsmodellen.

Künstliche Intelligenz beinhaltet Technologien des Maschinellen Lernens, durch die Zusammenhänge in komplexen Produktions- und Logistikprozessen erkannt werden können. Aus den Daten eines Unternehmens werden so mittels Algorithmen und Methoden komplexe Modelle erzeugt, die das vorhandene Wissen repräsentieren. Mittels neuster Analyse- und Interpretationsmethoden können anschließend bedeutende Zusammenhänge identifiziert und bewertet werden.

Die Algorithmen und Methoden Künstlicher Intelligenz und Maschinellen Lernens werden mittlerweile nicht nur in der Forschung sondern auch im alltäglichen Betrieb produzierender Unternehmen angewendet. Innovative Unternehmen setzen sie bereits jeden Tag ein, um ihre Produkte und Prozesse weiterzuentwickeln. KI-Anwendungen schlagen ähnliche Produkte vor, analysieren und bewerten Prozesse und prognostizieren die Nachfrage. KI steuert im Voraus, welche Produkte Logistikzentren einlagern und wie viele. Die Einordnung der Waren in Regale wird optimiert, sodass möglichst wenig Platz benötigt wird und die Lagerkosten so gering wie möglich ausfallen.

Neue KI-Potenziale erkennen und nutzen

Auch wenn Methoden und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz teilweise bereits seit Jahren verfügbar sind, werden diese für die industrielle Praxis erst durch die gestiegene Datenverfügbarkeit und Rechenleistung nutzbar. In der betrieblichen Realität produzierender Unternehmen zeigen sich dennoch einige Hindernisse bei der Anwendung von KI und Maschinellem Lernen. Häufig fehlt noch ausreichendes Fachwissen, Voraussetzungen sind nicht bekannt und der potenzielle Nutzen schwer abschätzbar.

Um das Potenzial von KI und Maschinellem Lernen im eigenen Unternehmen zu identifizieren und auszuschöpfen, ist es hilfreich, zentrale Erkenntnisse aus Wissenschaft und Forschung zu analysieren und auf die eigenen Produktions- und Logistikprozesse zu übertragen. Durch eine geeignete Datenvorverarbeitung, die zielgerichtete Auswahl von Algorithmen sowie intensive Trainings und Tests von Modellen können die wissenschaftlichen Erkenntnisse auf eigene Anwendungsfälle übertragen werden. Mittels ausführlicher Analyse und Interpretation der Modelle und Korrelationen können relevante Prozessparameter und Ursache-Wirkungszusammenhänge identifiziert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es anschließend, Erklärungen und Handlungsempfehlungen zur Anpassung der Prozesse abzuleiten.

In zahlreichen Forschungs- und Industrieprojekten des Fraunhofer IGCV zeigte sich, dass bei der Umsetzung von KI-Anwendungen in der betrieblichen Realität vor allem die folgenden Fragestellungen zu beantworten sind:   

Data Analytics- und KI-Stufensystem des Fraunhofer IGCV
© Fraunhofer IGCV
Data Analytics- und KI-Stufensystem des Fraunhofer IGCV

Data Analytics und KI am Fraunhofer IGCV

Wie können die neuen KI-Potenziale für das eigene Unternehmen nutzbar gemacht werden? Der Schlüssel für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz in der Produktion liegt vor allem in der Kombination von Anwendungswissen aus dem Produktionsmanagement und der Produktionstechnik sowie der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens.

Am Fraunhofer IGCV sind diese Schwerpunkte vereint, wodurch sich individuelle Lösungsansätze für verschiedenste Anwendungsfälle entwickeln lassen. Mit seinen Kernkompetenzen in den Bereichen Engineering, Produktion und Multimateriallösungen kombiniert das Fraunhofer IGCV umfangreiches Anwendungswissen mit neusten wissenschaftlichen Erkenntnissen.

Welche neuen Möglichkeiten bietet mir KI?

Finden Sie mit uns gemeinsam heraus, welcher Handlungsbedarf besteht und welche KI-Anwendungen die höchsten Potentiale für Ihr Unternehmen bieten.

 

KI-Level-Check

Wir unterstützen Sie dabei, das aktuelle KI-Level ihres Unternehmens zu ermitteln und die für Sie am besten geeigneten Anwendungen und Produkte zu identifizieren.

  • Neueste Erkenntnisse aus der anwendungsorientierten Wissenschaft und Technik
  • Vielfach erprobtes analytisches Vorgehen
  • Analyse von Produktion und Produkten
 

Datenwertstromanalyse

Unsere Datenwertstromanalyse ermöglicht die Anwendung modernster Methoden Künstlicher Intelligenz und Maschinellen Lernens im industriellen Kontext.

  • Besseres Prozessverständnis
  • Identifikation von Wirkungszusammenhängen
  • Konkrete Handlungsempfehlungen
  • Nachhaltige Optimierung der Wertschöpfungsprozesse

Zusammenarbeit

Wir finden gerne eine individuelle Lösung für Ihr Anliegen.

Branchenlösungen

Die Schlüsselbranchen des Fraunhofer IGCV:

  • Maschinen- und Anlagenbau
  • Luft- und Raumfahrt
  • Automotive und Nutzfahrzeuge

Kompetenzen

Wir gestalten den Weg in die Zukunft des effizienten Engineerings, der vernetzten Produktion und der intelligenten Multimateriallösungen.

Referenzprojekte

Zur Übersicht der Referenzprojekten am Fraunhofer IGCV.