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Industrie 4.0: Routenplan für den KI-Einstieg

Omron hat einen Ratgeber zum KI-Einstieg in fünf Schritten zusammengestellt.

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Wie der Einstieg gelingt, versucht Omron zu erklären. (Symbolbild: peshkova/ Fotolia)
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Wie der Einstieg gelingt, versucht Omron zu erklären. (Symbolbild: peshkova/ Fotolia)
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Melanie Endres

Geht es um den Zukunftstrend künstliche Intelligenz (KI), hinkt Deutschland Nationen wie China oder den USA deutlich hinterher, heißt es in einer kürzlich erschienenen Pressemitteilung des Automatisierungsunternehmens Omron. Diese Entwicklung werde forciert von der Sorge vieler Unternehmen, dass der Einsatz von auf künstlicher Intelligenz basierenden Technologien zu aufwendig, teuer oder schwierig sei. Um diese Bedenken zu mindern, hat Omron einen Ratgeber zusammengestellt, der erklärt, wie Produktionsunternehmen und KMU der KI-Einstieg in fünf Schritten gelingen kann.

  1. Daten-Know-how erweitern: Unternehmen sollen Omron zufolge ihre Scheu überwinden und sich intensiver mit den Chancen innovativer Technologien beschäftigen. Der Umgang mit großen Datenmengen und fortschrittlichen Algorithmen seien die zwei Grundpfeiler der KI. Und mit denen müsse man arbeiten können.
     
  2. Strategische Fragen klären: Zentrale Fragen zu Beginn eines KI-Projektes sind laut Meldung zum Beispiel: Welche Herausforderung soll angegangen werden? Welche Strategie und Technologie eignen sich am besten und sind diese anpassbar? Welche Führungskräfte und Mitarbeiter sollen mit an Bord geholt werden? Gibt es die notwendige Expertise im eigenen Unternehmen oder müssen externe Experten involviert werden? Wie lässt sich eine neue Maschine mit integriertem Data Science-Ansatz planen und realisieren?
     
  3. Messbare Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) anvisieren: Oberstes Ziel des KI-Einsatzes seien Qualitäts- und Prozesseffizienzsteigerungen, beispielsweise durch eine verbesserte Predictive Maintenance zur Vermeidung von Maschinenstillständen. Die auf KI-basierende Lösung sollte daher auf mess- und spürbare Verbesserungen der OEE abzielen.
     
  4. Auf „KI at the Edge“ setzen: Anstatt mühsam eine riesige Menge an Daten nach Mustern zu durchsuchen, sei eine Technologie vonnöten, die Dinge anders angehe. Idealerweise sind die erforderlichen Algorithmen laut Omron hierbei in die Maschinensteuerung integriert und schaffen so den Rahmen für Echtzeitoptimierung „at the Edge“ (auf Maschinenlevel). Produktionslinien und Maschinen sollen hierbei mit Echtzeitsensoren überwacht, die Daten gesammelt und auf Auffälligkeiten überprüft werden. Es wird der Meldung zufolge keine Internetverbindung benötigt, IoT-Protokolle seien verlässlich integriert. Firmen seien so nicht länger auf Cloud Computing angewiesen.
     
  5. Auf problemlose Implementierung achten: Zudem sollten sich laut Omron KI-Lösungen einfach und zügig implementieren lassen. Bei „KI at the Edge“ werden Steuerungsfunktionen demnach von Fertigungslinien mit einer auf KI basierenden Datenverarbeitung in Echtzeit kombiniert. Unternehmen könnten unvorhergesehene Situationen verlässlich und immer aktuell erkennen und schnell reagieren. Außerdem gestatte es diese Technologie, die Qualität zu steigern, Wartungszyklen und Lebenszyklus von Maschinen zu verbessern sowie bei Bedarf zu skalieren. Die Prozesse gewinnen, so Omron, an Intelligenz auf der Grundlage bisheriger Erkenntnisse und Verbesserungen.
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