Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine Schlüsselrolle in der modernen Automobilindustrie und verändert sowohl die Fertigungsprozesse als auch die Fahrzeuge selbst. Sie ermöglicht nicht nur eine Optimierung der Bauteilherstellung durch Zeitersparnis und Minimierung von Ausschuss, sondern verbessert auch die Qualität und das Produktionsmanagement.
Der Einfluss von KI auf Produktionsprozesse in der Automobilbranche
Künstliche Intelligenz bringt innovative Lösungen für die Automobilindustrie und verbessert die Effizienz der Fertigungsunternehmen erheblich. Ein Beispiel dafür ist die zunehmende Automatisierung und genaue Qualitätskontrolle von Bauteilen. Intelligente Roboter führen die ihnen zugewiesenen, oft wiederkehrenden Aufgaben mit hoher Präzision aus. Dies können unter anderem die Montage von Teilen oder Schweiß- und Lackierarbeiten sein. Maschinelles Lernen in der Produktion unterstützt Unternehmen zudem bei der Prognose des Rohstoffverbrauchs, was zu einer Reduzierung von Abfall und den damit verbundenen Kosten führt. Künstliche Intelligenz analysiert historische Daten zum Materialverbrauch und sagt auf dieser Grundlage den künftigen Bedarf voraus. Intelligente Algorithmen sind auch in der Lage, Bereiche der Materialverschwendung zu identifizieren und eine Produktionsoptimierung einzuleiten.
Heutzutage ist KI oft auch für die Aufrechterhaltung der Produktionskontinuität verantwortlich. Sie überwacht den Betrieb von Produktionsmaschinen in Echtzeit durch die Analyse von Sensordaten, beispielsweise Vibrationen, Betriebstemperatur oder Belastung. Auf dieser Grundlage erkennt das System potenzielle Probleme, bevor es zu einem Ausfall kommt. Mithilfe prädiktiver Analysen plant KI Wartungsaktivitäten, um Ausfallzeiten und damit verbundene Kosten zu minimieren. Auch im Bereich der Qualitätskontrolle spielt die KI eine wichtige Rolle: Sie führt Sichtkontrollen durch, analysiert Kamerabilder in Echtzeit und erkennt selbst mikroskopisch kleine Fehler. Dies erhöht die Zuverlässigkeit und Haltbarkeit von Bauteilen erheblich und minimiert mögliche Reklamationen.
Schlüsselbereiche für die Optimierung in der Automobilkomponentenfertigung
Die Optimierung von Produktionsprozessen ist entscheidend, um die Produktionseffizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern und somit die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen der Automobilindustrie zu erhöhen. Wie wir bereits wissen, gibt es viele Bereiche, in denen künstliche Intelligenz und die neuesten Errungenschaften der Industrie 5.0 moderne Automobilunternehmen unterstützen können. Zu den wichtigsten Aspekten unter dem Gesichtspunkt der Produktionseffizienz gehören Planung, Qualitätskontrolle, Optimierung des Materialverbrauchs und vorausschauende Wartung.
Produktionsplanung
Durch KI ist werden Produktionsprozessmapping und eine sehr effiziente Optimierung der Zeitpläne möglich. Dadurch werden Ausfallzeiten vermieden, die Ressourceneffizienz gesteigert und die Produktion an die veränderte Nachfrage angepasst. Algorithmen überwachen Produktionsprozesse in Echtzeit, erkennen Engpässe und prognostizieren mögliche Verzögerungen. Mit Hilfe des maschinellen Lernens können die Systeme automatisch Ressourcen anderweitig einsetzen oder Aufgaben umorganisieren, um das Produktionspotenzial optimal zu nutzen. KI analysiert die Verfügbarkeit von Rohstoffen, Maschinen und Arbeitskräften und weist sie je nach aktuellem Bedarf den Produktionsbereichen zu. Die Algorithmen können auch vorhersagen, wann bestimmte Maschinen benötigt werden, um die Energieeffizienz zu maximieren.
Eine sehr nützliche Funktion der KI in der Fertigung ist die intelligente Anpassung der Produktion an die aktuelle Nachfrage. Dazu nutzen die Algorithmen historische, saisonale und Marktdaten und können so Veränderungen der Kundenbedürfnisse vorhersehen. Auf der Grundlage von Prognosen über eine steigende oder sinkende Nachfrage ändert die KI automatisch die Produktionspläne. Erhält beispielsweise ein Komponentenhersteller plötzlich einen Großauftrag, kann die KI die Verfügbarkeit von Rohstoffen und Maschinen analysieren, einen neuen Zeitplan erstellen und die Ressourcen anders zuweisen oder den Personalbestand an relevanten Produktionspositionen erhöhen.
Qualitätskontrolle und Fehlerreduzierung
In Zeiten automatisierter Produktionsprozesse ist die Sichtprüfung von Automobilkomponenten ein unverzichtbarer Bestandteil der Produktqualitätskontrolle, die sich durch hohe Präzision, Schnelligkeit und völlige Wartungsfreiheit auszeichnet. Computer-Vision-Systeme analysieren Bilder von Bauteiloberflächen mit großer Genauigkeit. Dabei erkennen sie Mikrorisse, Kratzer oder andere Defekte, die für das menschliche Auge unsichtbar sind und auf lange Sicht die Ursache für einen möglichen Ausfall sein können.
Dank spezieller Kameras und Sensoren erfolgt eine Qualitätskontrolle in Echtzeit, was die Produktionsprozesse optimiert. Diese Systeme verwenden Deep-Learning-Modelle (z. B. neuronale Netzwerke) und klassifizieren Teile automatisch als defekt oder den Anforderungen entsprechend. Auf Basis großer Datensätze sind Algorithmen in der Lage, unterschiedliche Defektarten zu erkennen. Darüber hinaus können die für die Qualitätskontrolle zuständigen Algorithmen in Industrieroboter integriert werden, die fehlerhafte Teile automatisch aus der Produktionslinie entfernen. KI erkennt nicht nur fehlerhafte Teile und sortiert sie aus, sondern kann auch verhindern, dass Fehler in Zukunft auftreten. Sie sammelt und analysiert Daten aus verschiedenen Produktionsphasen, um die Ursache des Problems (z. B. fehlerhaftes Material oder ein Fehler im Produktionsprozess) zu identifizieren und empfiehlt dann vorbeugende Maßnahmen. Das System generiert außerdem Berichte, die den Ingenieuren bei der Umsetzung aller Maßnahmen zur Optimierung der Produktionsprozesse helfen.
Optimierung des Materialverbrauchs
Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) tragen wesentlich zur effizienteren Nutzung von Rohstoffen in Produktionsprozessen bei, was unter anderem zu einer geringeren Abfallmenge führt. KI nutzt fortschrittliche Algorithmen, die anzeigen, wie Materialien optimal geschnitten werden können, so dass weniger Abfall entsteht. Die Systeme überwachen außerdem Produktionsprozesse in Echtzeit, identifizieren Stellen, an denen Abfall entsteht, und schlagen sofort Korrekturmaßnahmen vor. Durch den Einsatz von KI in der Produktion ist es zudem möglich, das Potenzial für das Abfallrecycling zu analysieren, wodurch die Menge der im Prozess nicht verwendeten Rohstoffe weiter reduziert wird. Dank maschinellem Lernen können Algorithmen auch historische Daten zu Bearbeitungsparametern überprüfen. Auf dieser Grundlage passen sie den Betrieb der Maschinen an, um die Produktivität und die Produktionsqualität zu maximieren. Intelligente Systeme können die Maschineneinstellungen dynamisch an veränderte Bedingungen anpassen, z. B. an Unterschiede bei den Rohstoffparametern. KI sagt auch die Effizienz und Leistung von Prozessen voraus und antizipiert potenzielle Probleme, bevor sie entstehen.
Vorausschauende Instandhaltung
KI verändert die Art und Weise, wie Daten von Sensoren in Produktionsmaschinen heute analysiert werden, und trägt so zu einer höheren Zuverlässigkeit und Optimierung der Produktionsprozesse bei. In Maschinen installierte IoT-Sensoren (Internet of Things) überwachen verschiedene Variablen wie Temperatur, Druck, Vibration und Energieverbrauch. Die KI analysiert diese Daten in Echtzeit und identifiziert Abweichungen von Mustern, die wiederum auf potenzielle Ausfälle oder Anomalien hinweisen können. In einigen Fällen kann die KI auch direkt die Einstellungen einer Maschine ändern, z. B. die Last reduzieren, um eine Überlastung zu vermeiden.
Umgekehrt kann KI, wenn sie eine Störung erkennt, Warnungen ausgeben, so dass schnell Abhilfemaßnahmen ergriffen werden können, bevor das Problem den gesamten Produktionsprozess beeinträchtigt. Diese Systeme sind häufig in eine Manufacturing Execution Software (MES, Software für Fertigungsabläufe) integriert, die eine sofortige Reaktion ermöglicht, wenn Probleme erkannt werden. Einige fortschrittliche KI-Systeme können auch Fehlerszenarien simulieren und sich so auf reale Situationen vorbereiten. Die wichtigste Aufgabe von Algorithmen ist jedoch vor allem die Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten, beispielsweise durch die bedarfsgerechte Wartung der Maschinen und die effiziente Planung der für die Wartung benötigten Ressourcen. All dies maximiert die Auswirkungen der Wartung auf die Produktion.
Beispiele für KI-Implementierungen in der Fertigung von Automobilkomponenten
Obwohl der Einsatz von KI in Produktionsprozessen noch neu ist und sich sehr dynamisch entwickelt, erzielen viele Unternehmen bereits konkrete Vorteile durch die Integration intelligenter Algorithmen in ihre Prozesse. Bei Knauf Industries Automotive konnten wir zum Beispiel eine hochpräzise Fertigung und minimale Toleranzabweichungen für EPP- und EPS-Automobilkomponenten wie Sonnenblenden aus geschäumtem Polypropylen (EPP) und Transportverpackungen erreichen. Auch Plastic Omnium Auto Exteriors, einer der Stoßfängerhersteller für europäische OEMs wie Opel und Skoda, nutzt KI, um seine Produktionsprozesse zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Volkswagen nutzt in seinen Fabriken KI, um Daten von Sensoren in Maschinen zu analysieren, was eine vorausschauende Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten minimiert. Ford nutzt unterdessen KI, um Fertigungsprozesse wie Schweißen und Montage zu automatisieren und Produktionsdaten genau zu analysieren, um Probleme schneller zu erkennen und die Produktqualität zu verbessern. Auch wenn die spezifischen Vorteile der Implementierung von KI von Unternehmen zu Unternehmen und von Bereich zu Bereich variieren können, zeigen die Daten, die von führenden Fertigungsbetrieben, die diese Technologie einsetzen, gesammelt wurden, dass durch den Einsatz von KI zur Optimierung von Materialschneide- und Formgebungsprozessen der Ausschuss um bis zu 20-30 % reduziert werden kann. Gleichzeitig lässt sich durch Automatisierung und besseres Ressourcenmanagement die Produktionseffizienz um 15-25 % steigern und durch KI-gestützte visuelle Inspektionen die Fehlerquote um 10-20 % senken.
Implementierung von KI in der Fertigung – wo soll man anfangen?
Die Implementierung von KI zur Optimierung von Produktionsprozessen ist ein komplexer, aber äußerst faszinierender Prozess. Grundlage hierfür ist vor allem eine gründliche Analyse der aktuellen Prozesse. Sie sollten prüfen, welche davon zeitaufwändig, teuer, fehleranfällig oder verbesserungswürdig sind. In diesem Zusammenhang lohnt es sich, Bereiche zu identifizieren, in denen Effizienz oder Qualität mit Hilfe von KI gezielt verbessert werden können. Es lohnt sich, sowohl operative als auch technische Teams in diesen Prozess einzubeziehen, um die Anforderungen aus verschiedenen Perspektiven betrachten zu können. Der nächste Schritt ist die Auswahl geeigneter KI-Technologien und -Tools. Dabei sollte man auf klar definierten Geschäftszielen basieren, beispielsweise der Verbesserung der Produktivität, der Senkung der Kosten oder der Verbesserung der Produktqualität. Anschließend sollten verfügbare KI-Tools und -Plattformen hinsichtlich ihrer Funktionalität, der einfachen Integration in vorhandene Systeme und des Ressourcenbedarfs bewertet werden. Um sie effektiv zu testen, müssen historische und aktuelle Daten gesammelt werden, aus denen KI die notwendigen Antworten generiert. Die Testphase ist von entscheidender Bedeutung. Daher lohnt es sich, mit kleinen Pilotprojekten in ausgewählten Bereichen zu beginnen, um Risiken zu minimieren und den tatsächlichen Nutzen des KI-Einsatzes zu bewerten. Dabei sollten die Algorithmen an realen Daten getestet und in Echtzeit überwacht werden.
Einzelne Lösungen werden am besten schrittweise implementiert, beginnend mit den Prozessen, die den größten Einfluss auf die Gesamteffizienz der Produktion haben. Abschließend sollte man bedenken, dass die Implementierung von KI-Lösungen nur der Anfang ist. Diese Prozesse müssen regelmäßig überwacht und kontinuierlich Änderungen vorgenommen werden, um die Modelle zu verbessern. Hilfreich sind hierfür die Meinungen und Beobachtungen von Mitarbeitern, die täglich mit KI-Technologien arbeiten.