McKinsey's Studie zeigt, dass KI die Kosten in der Fertigung und in den Lieferketten erheblich senken kann. Über 60% der Befragten in jedem Bereich berichteten über Kosteneinsparungen aufgrund von KI. Der Hype um Industrie 4.0 ist real, vor allem in Bezug auf KI, maschinelles Lernen (ML) und Big Data. Für aufmerksame Beobachter mag diese Erkenntnis keine Überraschung sein.

Diese Technologien leben von großen Informationsmengen, und die durchschnittliche Produktionsanlage produziert jedes Jahr gigantische Datenmengen. Das Ergebnis ist, dass es jede Menge Informationen gibt für KI und ML Algorithmen zu analysieren, um Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen zu erzielen.

Lieferketten-Tauchgang stellte fest, dass die Hersteller Analysetechnologien nutzen, um Ertrag, Energie und Durchsatz zu verbessern, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Indem sie ihre vorhandenen Kapazitäten besser ausnutzen, verringern die Hersteller mit Hilfe von Analysetechnologien die Ausfallzeiten und verbessern die Leistung. Dies ist im Großen und Ganzen auf zwei wichtige Faktoren zurückzuführen: Netzwerkoptimierungen und verbesserte Prognosen. KI-gestützte Umgebungen können Planer bei der Vorhersage künftiger Nachfrage und Kapazitätsbeschränkungen unterstützen. Indem sie innerhalb dieser Beschränkungen arbeiten, können die Planer sicherstellen, dass die Fertigprodukte rechtzeitig geliefert werden. Das Ergebnis sind verbesserte Stückkosten und eine bessere Nutzung der Kapitalbindung.

Detaillierte Terminplanung

Auf einer relativ hohen Abstraktionsebene sind analytikgestützte Prognosen und Optimierungen der Schlüssel zur Senkung der Produktionskosten. Aber wie sieht das in einer realen Produktionsanlage aus? Zunächst einmal in Form einer detaillierten Planung der Fertigungsläufe. Ein menschlicher Planer könnte ohne Analysefunktionen Schwierigkeiten haben, einen optimalen Produktionsplan zu erstellen. Digitale Planungslösungen ohne Analysefunktionen können auch nicht alle Produktionseinschränkungen berücksichtigen, um einen optimalen Plan zu erstellen. Die Verwaltung der Produktion umfasst Arbeit, Maschinen, Rohstoffe und Kundenanforderungen, was zu einem komplexen Netz von Möglichkeiten führt. Diese Komplexität zu beherrschen, kann eine Herausforderung sein, ist aber für die Optimierung des Produktionsprozesses unerlässlich.

AI ist darauf ausgelegt, komplexe Planungen zu bewältigen. Planer können KI-gestützte Lösungen für die detaillierte Planung in Job-Shop-Umgebungen nutzen. Sie können Arbeitslasten unglaublich detailliert strukturieren. Und das in kürzerer Zeit als je zuvor. So können Sie viel schneller auf eingehende und geplante Aufträge reagieren, Ihre Termintreue verbessern, Ausschuss und Leerlaufzeiten reduzieren und Ihre Kunden begeistern.

Vorausschauende Maschinenwartung

Die Vorhersage der künftigen Nachfrage ist ein leistungsstarkes Werkzeug in KI-gesteuerten Technologie-Ökosystemen. Es kann Ihren Vertriebs- und Betriebsprozess verbessern. Auf diese Weise können Sie Nachfrage und Kapazität besser aufeinander abstimmen, um die mit Überkapazitäten verbundenen Kosten und Engpässe eindämmen. Aber wenn wir über diesen Anwendungsfall hinausgehen, können wir auch einige der Nischen betrachten, in denen KI die Macht hat, die Produktion zu verändern. Zum Beispiel: die vorausschauende Maschinenwartung.

Derzeit sind unerwartete Maschinenstillstände (aufgrund von Ausfällen oder ungeplanten Wartungsarbeiten) für die meisten Fertigungsunternehmen eine kostspielige Tatsache des Lebens. Wenn es jedoch plötzlich möglich wäre, Ausfälle im Voraus zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, könnten Sie alle Kosten, die mit ungeplanten Stillstandszeiten verbunden sind, vermeiden (z. B. höhere Stückkosten, zusätzliche Frachtkosten für Eilaufträge, nachdem die Anlage wieder online ist usw.). Mit KI, die in Ihr Software-Ökosystem integriert ist, ist genau das möglich. Vorhersagealgorithmen nehmen Live-Produktionsdaten aus Ihrer Fabrik auf und korrelieren im Laufe der Zeit bestimmte Faktoren (Faktoren, die ein menschlicher Planer ohne KI-Unterstützung kaum erkennen könnte) mit drohenden Ausfällen. Die Planer können Verknüpfungen herstellen, um Benachrichtigungen zu erhalten, wenn ein Ausfall wahrscheinlich ist. Sie können dann proaktiv die Wartung zum günstigsten Zeitpunkt planen, um die Unterbrechung zu minimieren.

Die Stärke der Echtzeit-Überwachung liegt darin, dass sie beides ermöglicht: Erstere durch reduzierte Ausfallzeiten, letztere durch komplexere Echtzeit-Optimierungen.  

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