Es gibt zahlreiche reale Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI), die sich positiv auf unser tägliches Leben auswirken. Das reicht von KI-gesteuerten Produkten wie autonomen Fahrzeugen und intelligenten Haushaltsgeräten, die unsere persönlichen Bedürfnisse voraussehen und sich selbst steuern, bis hin zu Diensten wie Online-Einkaufsplattformen, die unser Transaktionsverhalten erfassen, vorhersagen und auf der Grundlage von Algorithmen automatisch Empfehlungen für genau das aussprechen, was uns interessieren könnte. Die wichtigste Voraussetzung für diese Intelligenz ist das maschinelle Lernen - eine Anwendung, die Muster und Schlussfolgerungen nutzt, um Systemen beizubringen, bestimmte Aufgaben auszuführen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
Auch im Bereich der Lebensmittel- und Getränkeherstellung können wir einige Vorteile von KI-Anwendungen erwarten. Es gibt mehrere Bereiche der KI, die wir in diesem Zusammenhang zu klassifizieren versuchen:
- Vorausschauend – Früherkennung und Warnung vor Problemen, Ineffizienzen und Fehlern
- Leistung – First-Principles-Analyse und maschinelles Lernen arbeiten zusammen, um Prozesse zu optimieren
- Präskriptiv – Ursachenanalyse, optimierte Lösungen und risikobasierte Entscheidungsunterstützung
- Prognostisch – Vorhersage zukünftiger Ereignisse, Risikomanagement und Optimierung der Kostenauswirkungen
Künstliche Intelligenz in der Optimierung der Anlagenwartung
In einer McKinsey -Studie kann die durch KI unterstützte vorausschauende Wartung von Industrieanlagen die jährlichen Wartungskosten um 10 %, die Ausfallzeiten um bis zu 20 % und die Inspektionskosten um 25 % senken. Zu Recht. Die vorausschauende Wartung nutzt das überwachte Lernen, eine Methode des maschinellen Lernens, bei der die gesammelten Daten miteinander verknüpft werden und in "vordefinierte Antworten" einfließen. Diese Modelle stellen Szenarien dar, in denen eine "richtige Antwort vorgegeben wird", und sagen den Maschinen, was sie vorhersagen sollen.
Ausgestattet mit Vorhersagen über bevorstehende Ausfälle ist es nicht mehr notwendig, Inspektionen nach Zeitplan durchzuführen. Stattdessen maximieren sie die Lebensdauer der Geräteteile und tauschen sie bei Bedarf aus – in diesem Fall kurz bevor ein drohendes Problem auftritt. Mit knappen Kapital- und Betriebsbudgets versuchen produzierende Unternehmen, vorhandene Anlagen zu 100% auszunutzen, dieser Ansatz der vorausschauenden Wartung führt zu erheblichen Einsparungen bei den Inspektionskosten und hält gleichzeitig ungeplante Ausfallzeiten auf ein Minimum.
Künstliche Intelligenz in der Prozessoptimierung
Hersteller sind oft gezwungen, einen mehrdimensionalen bzw. mehrstufigen Prozess mit einem konservativen Ansatz zu betreiben, anstatt an die Betriebsgrenzen zu gehen. "Reinforcement learning" eine weitere Methode des maschinellen Lernens, ist vor allem in solch komplexen Betriebsumgebungen nützlich, in denen die Änderung eines bestimmten Prozessparameters Auswirkungen auf andere Variablen haben kann. Es testet ständig die dynamischen Beziehungen zwischen den Daten und schlägt den optimalen Weg vor, um den Durchsatz zu maximieren.
Übung macht den Meister
Selbst in einer Fertigungsumgebung mit Batch-Prozess kann die Einbindung von maschinellem Lernen in die Echtzeit-Produktionsüberwachung von Vorteil sein. Bei mehreren Anlagen, die mit unterschiedlichen Raten innerhalb einer Linie laufen, kann es ärgerlich sein, wenn an irgendeinem Punkt ein Mangel oder ein Stau im Materialfluss auftritt, was zu einer Unterbrechung der gesamten Linie führt.
Durch die Kennzeichnung jedes Produktionslaufs an verschiedenen Ausrüstungspunkten mit unterschiedlichen Produktionsraten wird das System darauf trainiert, zu erkennen, wie ein goldenes Los aussehen würde, und auf der Grundlage der tatsächlichen Produktionsrate Rückschlüsse darauf zu ziehen, wann und wo genau ein mögliches Verhungern oder Verklemmen als nächstes auftreten könnte. Auf diese Weise können die Bediener mit genügend Vorlaufzeit sofort Maßnahmen ergreifen, um kritische Situationen zu beheben.
Nicht zu stoppen
Und es hört hier nicht auf. Wir werden immer mehr praktische Anwendungen von KI in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sehen. Analytik- und KI-gesteuerte Prozesse, unterstützt durch maschinelles Lernen, werden die Fertigung revolutionieren. Hier gibt es natürlich auch entsprechende AVEVA Lösungen, wenn Sie weitere Info's suchen, möchte ich Ihnen wärmstes das Webinar der Kollegen Dirk Rengbers and Claudio Keck empfehlen indem anhand plastischer Beispiele gezeigt wird wie KI auch Ihre Produktion bereichern könnte.
