Inhaltsverzeichnis
1. Künstliche Intelligenz ergänzt MES ideal
2. Datenbasierte Instandhaltungsplanung und verlässliche Prognosen mit KI
3. Spezialisten und Fachkräfte zur richtigen Zeit am richtigen Ort
4. Die Zukunft gehört den KI-basierten Manufacturing Execution Systems
5. Im Überblick
Mit künstlicher Intelligenz verbindet man im ersten Augenblick sprechende und autonom handelnde, oftmals sogar fühlende Roboter. Auf der anderen Seite stehen hochkomplexe Algorithmen, die viel abstrakter und bereits aktiv in einigen Bereichen der Lebens- und Arbeitswelt agieren. Das industrielle Umfeld gerät dabei immer stärker in den Fokus, da durch die Digitalisierung vieler Produktionen und Fertigungsprozesse große Datenmengen zur Verfügung stehen. Hier spielen Manufacturing Execution Systems (MES) und KI-Tools eine entscheidende Rolle.
Digitale Produktionssteuerung im Kontext von Industrie 4.0 ist in vielen Betrieben und Unternehmen bereits Realität. Die MES-Lösungen fügen sich dort zwischen dem produzierenden Shopfloor und der administrativen ERP-Ebene ein und sorgen für einen effektivitätssteigernden Datenaustausch. Durch die systematische Datenerfassung entlang der Materialfluss- und Produktionsvorgänge sowie dem Einsatz spezieller Analyse- und Steuerungstools, lassen sich virtuelle Abbilder ganzer Fertigungslinien erstellen.
So wird das Produktionsmanagement in die Lage versetzt, schnell und flexibel zu arbeiten und dabei einen ganzheitlichen Überblick über die Produktion zu behalten. Manufacturing Execution Systems tragen dadurch zu einer messbaren Produktivitätssteigerung bei, die durch Einzel- oder Insellösungen nicht erreichbar ist. Denn MES-Lösungen sind leistungsstarke Datensammler und -analysetools.
Künstliche Intelligenz ergänzt MES ideal
Die künstliche Intelligenz passt mit ihrer Fähigkeit des tiefgreifenden Analysierens und autonomen Lernens ideal zu professionellen MES-Lösungen. Denn das Identifizieren von komplexen Wirkzusammenhängen, Mustern und Regelmäßigkeiten führt dazu, dass zuverlässige Prognosen über Ereignisse wie Störungen, Engpässe oder vieles weitere möglich sind.
Konkret bedeutet das, dass ein entsprechendes KI-Modul auf ein bestehendes MES aufgesetzt wird und die bisher gesammelten Daten als Grundlage für den Lernprozess nimmt: Normwerte, Toleranzen und Abweichungen werden direkt übernommen und das KI-Modul kann nun Regelmäßigkeiten und Wirkzusammenhänge im Ganzen analysieren. So kann herausgefunden werden, ob und wann Abweichungen an anderer Stelle im Produktionsprozess Auswirkungen auf nachgelagerte Arbeitsschritte haben. Das führt zu frühzeitigen Erkenntnissen und der Möglichkeit eines rechtzeitigen Eingreifens.
Datenbasierte Instandhaltungsplanung und verlässliche Prognosen mit KI
Besonders effektiv ist dies im Bereich der Instandhaltung, denn einzelne Sensorendaten von Maschinen oder der gesamten Produktionsstraße lassen erkennen, wann eine Störung oder ein Problem auftreten wird. Abweichungen der Normwerte, beispielsweise verursacht durch Verschleiß und Abnutzung, werden identifiziert und es können umgehend Instandsetzungs- oder Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden.
Dabei lernt das KI-basierte Instandhaltungsmodul stetig weiter, weil die Datenerfassung selbstverständlich kontinuierlich weiterläuft und in die Datenanalyse des KI-Algorithmus einfließt. Durch die Datenerfassung und -strukturierung wird eine Schritt für Schritt präzisere Prognose möglich. Denn je größer und breiter die Datenmenge ist, die der künstlichen Intelligenz zur Verfügung steht, desto feiner wird die Analyse und Vorhersage. Unerwartete Vorfälle oder zeitkritische Ereignisse wie Störungen oder Ausfälle werden damit effektiv minimiert.
Spezialisten und Fachkräfte zur richtigen Zeit am richtigen Ort
Ähnlich wie in der Instandhaltung ist es auch bei der Personalbedarfsermittlung und der Einsatzplanung. Denn für Unternehmen beinahe jeder Größe ist es von großer Wichtigkeit, dass eine bedarfsorientierte, dabei aber möglichst flexible Personalplanung erstellt werden kann. Dafür müssen zunächst alle relevanten Informationen aus dem Auftragseingang übergeben werden, damit die Spezifikationen der einzelnen Aufträge im Fertigungsmanagement prozessoptimiert verarbeitet werden können.
Dabei geht es unter anderem um einzuplanende Rüstzeiten, Material- und Rohstoffverfügbarkeiten und andere Ressourcen. Dies gilt vor allem auch für die Mitarbeitenden, denn durch die oftmals sehr hohe Komplexität innerhalb der Fertigungsprozesse ist das Know-how von Spezialisten gefragt. Eine softwarebasierte Personaleinsatz- und Schichtplanung ist also für moderne Unternehmen unumgänglich, wenn die Produktion effizient laufen soll. Die notwendigen Informationen und Daten fließen über Schnittstellen und aus Melde- und Messpunkten in das Manufacturing Execution System und stehen dort für die Planung bereit.
An dieser Stelle kann wiederum ein speziell konfiguriertes KI-Modul aufgesetzt werden, welches Zusammenhänge und Muster in den Daten analysiert. Kommt es nun hier im Verlauf der Produktion an einer Stelle zu Abweichungen, kann die KI herausfinden, wo möglicherweise welche Folgeprobleme auftreten können. So kann schnell reagiert und ein steuernder Eingriff vorgenommen werden. Fehlt Material oder ist eine Maschine nicht rechtzeitig verfügbar, wird diese Information verarbeitet und die Einsatzorte und -zeiten der Mitarbeitenden werden umgehend angepasst. Kommt ein zeitkritischer Auftrag über das ERP-System rein, kann auf Grundlage vergleichbarer, bereits abgeschlossener Projekte identifiziert werden, welches Fachpersonal zu welcher Zeit in der Produktion anwesend sein sollte, um den Auftrag prozess- und zeitoptimiert auszuführen. Ebenso kann schnell und flexibel auf andere Ereignisse wie zum Beispiel Krankheit einer Fachkraft, gesetzlich notwendiger Flexibilität in Pandemiezeiten oder dergleichen reagiert werden.
Die Zukunft gehört den KI-basierten Manufacturing Execution Systems
Während die digitale Transformation bereits notwendige Realität geworden ist, steht die künstliche Intelligenz im industriellen Umfeld noch in den sprichwörtlichen Kinderschuhen. Allerdings gibt es erfolgsversprechende Pilotprojekte, die das Potenzial erahnen lassen – hier arbeiten erfahrene Anbieter professioneller MES-Lösungen mit spezialisierten Entwicklern moderner KI-Technologien zusammen.
Im Überblick
Wird ein KI-Modul auf ein bestehendes MES aufgesetzt, kann das KI-Modul Regelmäßigkeiten und Wirkzusammenhänge im Ganzen analysieren.
