AI UseCase Canvas: Von der Idee zum Business Case
Im Rahmen unserer Weihnachtsaktion erhalten Sie 10% Nachlass für einen RaaS-3-Vertrag für 3 Stellenbesetzungen. Aus unserem Erlös spenden wir 10% an das Kinderprojekt von "Die Arche" in München.
Die Fertigungsindustrie durchläuft eine bedeutende Transformation, die durch technologische Fortschritte vorangetrieben wird, die darauf abzielen, Effizienz, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Im Mittelpunkt dieser Transformation stehen das Industrial Internet of Things (IIoT), die Prozessautomatisierung und -optimierung, die Data Journey sowie Datenmuster-Erkennung durch Künstliche Intelligenz (KI).
Diese Erfolsfaktoren sind nicht nur einzeln leistungsstark, sondern schaffen, wenn sie integriert werden, einen synergistischen Effekt, der die Fertigungsprozesse revolutionieren kann.
In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit jedem dieser Komponenten befassen, ihre Zusammenhänge erklären und eine umfassende Anleitung geben, wie sie effektiv eingerichtet werden können.
Definition: Das Industrial Internet of Things (IIoT) bezieht sich auf das Netzwerk von miteinander verbundenen Sensoren, Instrumenten und Geräten, die mit Industrieanwendungen vernetzt sind, um Daten zu sammeln, auszutauschen und zu analysieren.
Rolle: IIoT ermöglicht die Echtzeit-Datenerfassung aus verschiedenen Teilen des Fertigungsprozesses und bietet Einblicke in Abläufe, die zuvor nicht zugänglich waren.
Vorteile:
Definition: Die Prozessautomatisierung umfasst den Einsatz von Technologie, um Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff auszuführen, während die Prozessoptimierung darauf abzielt, die Effizienz und Effektivität dieser Aufgaben zu verbessern.
Rolle: Automatisierung und Optimierung rationalisieren Fertigungsprozesse, reduzieren menschliche Fehler, erhöhen die Geschwindigkeit und verbessern die Produktqualität.
Vorteile:
Definition: Die Data-Joruney umfasst den gesamten Lebenszyklus von Daten, von ihrer Erfassung und Speicherung bis hin zu ihrer Verarbeitung, Analyse und Visualisierung.
Rolle: Stellt sicher, dass Daten genau erfasst, sicher gespeichert, effizient verarbeitet und sinnvoll analysiert werden.
Vorteile:
Definition: Datenmuster-Erkennung durch KI bezieht sich auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Analyse von strukturierten oder unstrukturierten Daten, Vorhersage von Ergebnissen und Automatisierung von Entscheidungsprozessen.
Rolle: KI verbessert die Fähigkeit, aus Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, und ermöglicht vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und fortgeschrittene Prozessoptimierung.
Vorteile:
Diese Komponenten sind voneinander abhängig und bilden ein zusammenhängendes Ökosystem, das moderne Fertigungsprozesse antreibt:
Identifizieren Sie Schlüsselbereiche: Bestimmen Sie, welche Teile Ihres Fertigungsprozesses am meisten von der Integration von IIoT profitieren würden. Konzentrieren Sie sich auf Bereiche, in denen Echtzeitdaten signifikante Einblicke bieten können, wie Maschinenleistung, Produktionslinien und Qualitätskontrolle.
Wählen Sie die richtigen Sensoren und Geräte aus: Wählen Sie Sensoren und Geräte, die mit Ihren bestehenden Systemen kompatibel sind und die notwendigen Daten liefern können. Stellen Sie sicher, dass sie robust und zuverlässig für industrielle Umgebungen sind.
Netzwerkinfrastruktur: Richten Sie eine robuste Netzwerkinfrastruktur ein, um alle IIoT-Geräte zu verbinden. Dies kann die Aufrüstung Ihres bestehenden Netzwerks oder die Implementierung eines dedizierten Industrie-Netzwerks beinhalten.
Datenerfassung und Integration: Implementieren Sie Datenerfassungssysteme, die sich in Ihre bestehenden Software- und Hardwaresysteme integrieren lassen. Verwenden Sie standardisierte Protokolle, um Kompatibilität und Interoperabilität sicherzustellen.
Sicherheitsmaßnahmen: Implementieren Sie starke Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre IIoT-Geräte und -Daten vor Cyberbedrohungen zu schützen. Dazu gehören Verschlüsselung, sichere Authentifizierung und regelmäßige Sicherheitsprüfungen.
Datenlagersysteme: Wählen Sie skalierbare und sichere Datenlagersysteme aus. Ziehen Sie cloudbasierte Speicherlösungen für Flexibilität und Skalierbarkeit in Betracht oder On-Premise-Lösungen für mehr Kontrolle.
Datenverarbeitungstools: Implementieren Sie Datenverarbeitungstools, die große Datenmengen effizient handhaben können. Dazu gehören Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen für sofortige Einblicke.
Datenanalyseplattformen: Verwenden Sie fortschrittliche Analyseplattformen, um die gesammelten Daten zu analysieren. Diese Plattformen sollten maschinelles Lernen und KI-Algorithmen unterstützen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Datenvisualisierungstools: Implementieren Sie Visualisierungstools, die Daten in einem klaren und umsetzbaren Format präsentieren können. Dashboards und interaktive Berichte helfen Stakeholdern, die Daten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Daten-Governance: Richten Sie Daten-Governance-Richtlinien ein, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicherzustellen. Dies umfasst die Definition von Datenbesitz, Zugriffskontrollen und Datenlebenszyklusmanagement.
Datenvorbereitung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, strukturiert oder unstrukturiert und bereit für die KI-Analyse sind. Dies kann Datenbereinigung, -normalisierung und -transformation umfassen.
KI-Modelle und -Algorithmen: Entwickeln oder integrieren Sie KI-Modelle und -Algorithmen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dies könnte prädiktive Wartungsmodelle, Qualitätskontrollalgorithmen oder Prozessoptimierungsmodelle umfassen.
Training und Testen: Trainieren Sie Ihre KI-Modelle mit historischen Daten und testen Sie sie, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Verfeinern Sie die Modelle kontinuierlich basierend auf neuen Daten und Feedback.
Integration in den Betrieb: Integrieren Sie KI-Erkenntnisse in Ihre Betriebssysteme. Dies umfasst die Automatisierung der Anwendung von KI-Empfehlungen und die Sicherstellung einer nahtlosen Interaktion zwischen KI-Systemen und Betriebsprozessen.
Kontinuierliche Verbesserung: Implementieren Sie Feedback-Schleifen, um die KI-Leistung kontinuierlich zu überwachen und Modelle basierend auf neuen Daten und betrieblichen Rückmeldungen zu verfeinern.
Identifizieren Sie Automatisierungsmöglichkeiten: Bestimmen Sie, welche Prozesse automatisiert werden können, um die Effizienz zu verbessern und den manuellen Eingriff zu reduzieren. Priorisieren Sie Bereiche mit hoher Auswirkung wie wiederkehrende Aufgaben und kritische Abläufe.
Implementierung von Automatisierungslösungen: Setzen Sie Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA), programmierbare logische Steuerungen (PLCs) und Industrieroboter ein. Stellen Sie sicher, dass diese Lösungen in Ihre bestehenden Systeme integriert sind.
Überwachung und Optimierung: Überwachen Sie automatisierte Prozesse kontinuierlich, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Verwenden Sie Echtzeitdaten und KI-Erkenntnisse, um diese Prozesse für maximale Effizienz und Effektivität zu optimieren.
Mitarbeiterschulung: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit den neuen automatisierten Systemen und Prozessen. Stellen Sie sicher, dass sie die Technologie effektiv nutzen und Probleme erkennen und beheben können.
Skalierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass Ihre Automatisierungslösungen skalierbar sind, um zukünftiges Wachstum und Änderungen in den Produktionsanforderungen zu bewältigen.
Die Technologie des digitalen Zwillings verändert die Fertigung durch die Integration von Echtzeitdaten, Simulation und vorausschauender Analyse in die Prozessautomatisierung und -optimierung. Mithilfe von Sensoren und IoT-Geräten erstellen digitale Zwillinge dynamische Echtzeit-Nachbildungen von physischen Anlagen und ermöglichen so eine umfassende Überwachung des Fertigungsprozesses. Diese Daten werden für die Simulation verschiedener Produktionsszenarien und die prädiktive Modellierung verwendet, so dass Hersteller potenzielle Probleme wie Anlagenausfälle oder Qualitätsmängel vorhersehen und proaktive Maßnahmen zu deren Vermeidung ergreifen können
Die Technologie verbessert die Prozessoptimierung, indem sie Daten kontinuierlich analysiert, um Ineffizienzen zu erkennen und in Echtzeit Anpassungen zur Optimierung von Energieverbrauch, Produktionsgeschwindigkeit und Materialverbrauch vorzuschlagen. Diese Anpassungen können in das physische System zurückgeführt werden, wodurch ein geschlossener Kreislauf entsteht, der sich ständig selbst verbessert.
Digitale Zwillinge spielen auch eine entscheidende Rolle bei der virtuellen Inbetriebnahme und dem Testen neuer Anlagen oder Prozesse. Sie verringern die mit der realen Inbetriebnahme verbundenen Risiken und Kosten, indem sie Probleme zunächst in einer virtuellen Umgebung erkennen. In der Qualitätskontrolle ermöglichen Digital Twins die Überwachung in Echtzeit und die automatische Erkennung von Fehlern, wodurch die Produktqualität verbessert und der Ausschuss verringert wird.
Die Technologie fördert eine bessere Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung, indem sie eine visuelle, datenreiche Umgebung bereitstellt, die allen Beteiligten zugänglich ist und verschiedene Aspekte der Fertigung in einer einzigen Plattform integriert. Diese umfassende Integration hilft bei der Optimierung des gesamten Lebenszyklus von Produktionsanlagen, von der Konstruktion und Entwicklung bis hin zu Betrieb und Wartung, wodurch die Lebensdauer der Anlagen verlängert und ein Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen geleistet wird.
Insgesamt bringt die Technologie des digitalen Zwillings Skalierbarkeit und Flexibilität in die Fertigung. Sie ermöglicht eine konsistente Optimierung über mehrere Standorte hinweg und eine schnelle Anpassung an Nachfrageänderungen oder Störungen in der Lieferkette. Diese Integration führt zu intelligenteren, effizienteren und agileren Fertigungsprozessen, die die Produktivität und Produktqualität verbessern.
Die GR Software Engineering spezialisiert sich auf die Automatisierung und Optimierung von Fertigungsprozessen. Durch die Integration modernster Software und fortschrittlicher Automatisierungstechnologien unterstützt es Unternehmen, ihre Fertigungsabläufe und zu digitalisieren, diese in modernen objektorientierten Code zu überführen und innerhalb des gesamten Softwarelebenzyklus zu betreuen.
Darüberhinaus bringt die GR Software Engineering die notwendige technische Expertise mit, die richtige IIoT Umgebung zu implementieren, die Daten hieraus entsprechend für eine Muster-Erkennung durch Künstliche Intelligenz zu erfassen und vorzubereiten und damit die digitalen Fertigungsprozesse nachhaltig zu verbessern. Beim Aufbau und die Betreuung eines digitalen Zwillings kann die GR Software Engineering punktuell oder End-to-End unterstützend tätig sein.
Mit mehr als 60 Softwareentwicklern und einem eigenen Netzwerk von mehr 300 weiteren Spezialisten an den Standorten in Karlsruhe, Zypern und Portugal ist die GR Software Engineering in der Lage, gesamte Teams zur Verfügung zu stellen oder einzelne Spezialisten in bestehende Teams bereitzustellen.
Ebenfalls unterstützen die GR Software Engineering im gesamten Softwarelebenszyklus von der Ideefindung, über die Entwicklung eines Protoypen / Minimal Viable Products (MVP), bis zur Durchführung ihres Projektes sowie die Wartung / Optimierung ihrer Software. Den Managed Service oder die Legacy Migration ihrer aktuellen Systeme übernehmen die GR Software Engineering professionell mit hoher Qualität und Zufriedenheit.
Evegeny Verzilov, CTO bei GR Software Engineering ist verantwortlich für die Software Entwicklungsteams und Innovationsthemen. Er ist sehr interessiert bei Anfragen für technische Transformation.
Die Integration von IIoT, die Verwaltung der Data Journey, der Datenmuster-Erkennung durch KI und der Prozessautomatisierung und -optimierung stellt einen transformativen Ansatz für die moderne Fertigung dar. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit moderner Technologien können Unternehmen beispiellose Effizienz-, Produktivitäts- und Wettbewerbsfähigkeitssteigerungen erzielen.
Diese umfassende Anleitung bietet einen Fahrplan für die Einrichtung und Implementierung dieser Technologien in einer Fertigungsumgebung.
Da sich die Fertigungsindustrie weiterentwickelt, wird die Einführung dieser fortschrittlichen Technologien entscheidend sein, um der Konkurrenz voraus zu bleiben und nachhaltiges Wachstum zu fördern.
CTO @ GR Software Engineering GmbH
