KI in der Fertigung
Von der vorausschauenden Instandhaltung und Qualitätssicherung bis hin zu einem generativen KI-Assistenten für Ihre Bediener: Beginnen Sie mit sauberen Produktionsdaten in Echtzeit und erweitern Sie diese Schritt für Schritt um KI-Funktionen.
KI in der Fertigung: Ein Überblick
Künstliche Intelligenz in der Fertigung bedeutet, dass Systeme aus Produktionsdaten lernen, um Vorhersagen zu treffen, Prozesse zu optimieren und Maßnahmen zu ergreifen – anstatt festen Regeln zu folgen. Maschinelles Lernen Modelle erkennen Muster in Sensor- und Prozessdaten; generative KI und große Sprachmodelle (LLM) erstellen Inhalte und beantworten Fragen in natürlicher Sprache; Computer Vision prüft Produkte schneller als jedes menschliche Auge.
Die Hersteller hatten zunächst Schwierigkeiten, digitale Technologien einzuführen, doch mittlerweile hat KI auf Vorstandsebene Priorität: Allein die Anwendungsfälle generativer KI in der Fertigung werden voraussichtlich zu einem Zuwachs von $10,5 Milliarden Umsatz bis 2033. Der Haken daran: Jeder KI-Anwendungsfall ist nur so gut wie die Daten, auf denen er basiert. Genau hier kommt ein MES Hier kommt die IIoT-Konnektivität ins Spiel – als Datenrückgrat Ihrer KI-Fabrik im Rahmen von Industrie 4.0.
KI-Funktionen von Accevo
Accevo ist ein KI-gestütztes MES: Das maschinelle Lernen wird direkt auf die Produktionsdaten angewendet, die die Plattform bereits erfasst. Dies sind die Funktionen, die Sie ohne ein separates Data-Science-Projekt aktivieren können.
Vorhersagequalität
Modelle des maschinellen Lernens setzen Prozessparameter mit Qualitätsergebnissen in Beziehung und kennzeichnen risikobehaftete Chargen bereits vor Vorliegen des Laborergebnisses – so können Sie den Prozess korrigieren, nicht das Produkt.
Vorausschauende Wartung
Sensordaten von Maschinen werden in ML-Modelle eingespeist, die Ausfälle vorhersagen und optimale Wartungszeitfenster vorschlagen, wodurch ungeplante Ausfallzeiten und Ersatzteilkosten reduziert werden.
Anomalieerkennung
KI-gestützte Analysen überwachen jeden Parameter in Echtzeit und melden Abweichungen, die ein Schwellenwertalarm nicht erkennen würde – Drift, Schwankungen, ungewöhnliche Korrelationen.
Generativer KI-Assistent
Ein LLM-basierter KI-Assistent antwortet Bedienern und Technikern in natürlicher Sprache: Ursachenanalyse, Arbeitsanweisungen, Schichtzusammenfassungen – basierend auf Ihren eigenen Produktionsdaten.
KI für Terminierung und Planung
KI-gestützte Produktionsoptimierung für Zeitpläne: Dank Nachfrageprognosen und einer auf Einschränkungen basierenden Neuplanung bleiben die Produktionslinien ausgelastet und Aufträge werden pünktlich ausgeführt – selbst wenn die Realität den Plan durchkreuzt.
Qualitätskontrolle mittels Computer Vision
Die kameragestützte Prüfung mit Computer-Vision-Modellen erkennt Oberflächenfehler, fehlende Bauteile und Etikettierungsfehler bei Liniengeschwindigkeit, wobei jedes Ergebnis im MES nachverfolgt wird.
Vorausschauende Qualitätssicherung und Instandhaltung in der Praxis
Die Vorhersage ist der Anwendungsfall im Bereich des maschinellen Lernens in der Fertigung mit dem höchsten ROI, da sie bereits vorhandene Daten in vermiedene Ausfallzeiten und Ausschuss umwandelt. Unternehmen wie Pepsi und Colgate erkennen Maschinenprobleme bereits, bevor sie zu Ausfällen führen – so funktioniert es mit Accevo.
Daten von jedem Gerät
Die IIoT-Konnektivität überträgt Schwingungs-, Temperatur-, Druck- und Prozesswerte von älteren und neuen Maschinen auf eine einzige Plattform – das Ausgangsmaterial für prädiktive Analysen.
Modelle, die Ihre Fabrik kennenlernen
ML-Modelle werden anhand Ihrer bisherigen Fehler und Qualitätsdaten trainiert, nicht anhand allgemeiner Benchmarks. Die Genauigkeit steigt mit jeder Schicht, da die Modelle immer mehr von Ihrer Produktion sehen.
Aktion innerhalb Ihres Workflows
Prognosen werden zu Wartungsaufträgen in CMMS und Qualitätswarnmeldungen im MES – die mit dem vollständigen Kontext an die richtige Person weitergeleitet werden, statt dass man noch ein weiteres Dashboard überprüfen muss.
KI-gestützte Analysen und Anomalieerkennung
Herkömmliche Warnmeldungen werden ausgelöst, wenn ein Wert einen Schwellenwert überschreitet. KI-gestützte Analysen gehen noch einen Schritt weiter: Modelle lernen das normale Verhalten jeder Maschine und jedes Prozesses kennen und erkennen anschließend Anomalien – langsame Abweichungen, ungewöhnliche Parameterkombinationen, sich wiederholende Mikro-Stillstände. In Kombination mit OEE-Daten ist dies KI-gestützte Produktionsoptimierung im täglichen Einsatz: Das System zeigt Ihnen, welche Linie hinter dem Zielwert zurückbleibt, warum dies der Fall ist und was Sie zuerst überprüfen sollten. Analysten können dieselben Daten zur individuellen Auswertung an Power BI, Azure Synapse oder Snowflake weiterleiten – ein praktischer Schritt hin zu einem digitalen Zwilling Ihrer Produktion.
Generative KI in der Fertigung: Ihr LLM-Assistent
Anwendungsfälle für generative KI in der Fertigung entwickeln sich von Pilotprojekten hin zur Serienreife: Google und McKinsey nennen dabei die Überwachung von Maschinenereignissen, die Dokumentensuche und -zusammenfassung, schnellere Arbeitsanweisungen sowie KI-gestützte Kundenkommunikation. Bei Accevo ermöglicht ein KI-Assistent, der auf umfangreichen Sprachmodellen und natürlicher Sprachverarbeitung basiert, den Bedienern, Fragen in einfacher Sprache zu stellen – “Warum ist Linie 3 letzte Nacht stehen geblieben?” – und Antworten zu erhalten, die auf echten Produktionsdaten beruhen und mit Quellenangaben versehen sind. Neue Mitarbeiter arbeiten sich schneller ein, Experten sind nicht mehr der Engpass.
KI für Terminierung und Planung
Bei der Planung summieren sich kleine prozentuale Zuwächse zu großen Zahlen. KI unterstützt jeden Planungshorizont – von der Nachfrage im nächsten Quartal bis zum nächsten Umrüstvorgang auf Linie 2.
Bedarfsplanung
ML-Modelle analysieren historische Verkaufszahlen, saisonale Schwankungen und externe Signale, um die Nachfrage genauer vorherzusagen – so basieren die Produktionspläne auf fundierteren Zahlen und die Lagerbestände bleiben schlank.
Einschränkungsbasierte Terminierung
Vorausschauende Planung und Terminierung (APS) nutzt Algorithmen, um Aufträge unter Berücksichtigung realer Einschränkungen zu ordnen: Maschinen, Werkzeuge, Qualifikationen und Materialien – und nicht das Wunschdenken einer Tabellenkalkulation.
Dynamische Neuplanung
Wenn eine Maschine stillsteht oder sich ein Auftrag ändert, erstellt die KI innerhalb von Minuten einen neuen Plan – statt dass ein Planer dafür einen ganzen Nachmittag benötigt –, sodass Lieferversprechen realistisch bleiben und die Produktionslinien ausgelastet sind.
Datenanforderungen: Bereiten Sie sich vor, bevor Sie KI implementieren
KI- und ML-Systeme sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zurückgreifen – und sie haben Schwierigkeiten mit unstrukturierten, verstreuten Daten. Die Datenqualität ist die größte Herausforderung bei der Einführung von KI, weshalb führende Hersteller zunächst in die Dateninfrastruktur investieren. Genau hier liegt die Stärke von Accevo.
Datenerfassung
Fabrikdaten befinden sich in Maschinen, Sensoren, ERP-, PLM- und Qualitätssystemen. Accevo verbindet diese über IIoT-Gateways und Standard-Integrationsmethoden (ETL, ELT, CDC) zu einer umfassenden Übersicht über den Betriebsablauf.
Datenaufbereitung
Die Rohdaten aus der Fertigung werden bereinigt, standardisiert, dedupliziert und mit Produktionskontext – Charge, Auftrag, Maschine, Bediener – angereichert, damit Algorithmen des maschinellen Lernens sie tatsächlich nutzen können.
Data Warehousing
Strukturierte Produktionsdaten fließen in einen Data Lake und ein Data Warehouse – Cloud-Plattformen wie Snowflake oder Azure Synapse – und bilden so den zentralen Speicher, anhand dessen Ihre KI-Tools trainiert werden und der für Abfragen genutzt wird.
Schnittstelle zu KI-Diensten bereitstellen
Die Push-Schnittstelle von Accevo überträgt Produktionsdaten aktiv und in Echtzeit an ausgewählte KI-Dienste, anstatt auf Anfragen zu warten. Ihre KI-Modelle arbeiten stets mit Live-Daten – das ist der Unterschied zwischen einem Bericht und einer Prognose.
Der ROI von KI in der Fertigung
Investitionen in KI zahlen sich dort aus, wo sie die physische Produktion beeinflussen: weniger Ausfallzeiten, weniger Ausschuss, schnellere Antworten. Zahlen aus der Branche und von Accevo-Kunden:
$10,5B
Prognostizierte zusätzliche Einnahmen durch GenAI in der Fertigungsindustrie bis 2033
15%
Produktivitätssteigerung nach der Digitalisierung der Produktion bei Alkaloid
5%
Typische OEE-Verbesserung durch die Beseitigung von Mikrostopps und Ausschuss
24/7
KI-gestützte Überwachung jeder angeschlossenen Maschine
Ihre Roadmap für die KI-Fabrik
KI lässt sich nicht in einem Schritt implementieren – man wächst langsam hinein. Jede Phase bringt für sich genommen einen Mehrwert und bereitet die Datengrundlage für die nächste Phase vor.
1. Verbinden & sammeln
Die IIoT-Maschinenvernetzung und das MES erfassen saubere, kontextbezogene Produktionsdaten – die unverzichtbare Grundlage jedes KI-Anwendungsfalls.
2. Analysieren und prognostizieren
Mithilfe von Predictive Analytics, Anomalieerkennung und vorausschauender Instandhaltung werden historische und Echtzeitdaten in Warnmeldungen umgewandelt, noch bevor Probleme auftreten.
3. Unterstützen & generieren
Dank generativer KI und LLM-Assistenten stehen jedem Mitarbeiter alle Antworten zur Verfügung – Arbeitsanweisungen, Ursachenanalysen und Schichtzusammenfassungen auf Abruf.
4. Selbstständig optimieren
Mithilfe von digitalen Zwillingen und einer Optimierung im geschlossenen Regelkreis kann die KI Szenarien simulieren und Zeitpläne sowie Parameter anpassen – wobei Ihr Team diese nur genehmigen muss, anstatt sie selbst einzugeben.
Kontakt mit unserem Experten
Sebastian Perz, Experte für industrielle Software
- Ein 60-minütiges Online-Meeting mit einem engagierten Spezialisten, der ein Top-System aus einer ähnlichen Branche wie der Ihren vorstellt
- Live-Modellierung Ihres Produktionsprozesses
- Ein Budgetangebot nach der Sitzung
Häufig gestellte Fragen
KI in der Fertigung – erklärt
KI in der Fertigung bedeutet, Systeme einzusetzen, die aus Produktionsdaten lernen, um Vorhersagen zu treffen, Prozesse zu optimieren und Maßnahmen zu ergreifen – anstatt fest programmierten Regeln zu folgen. Zu den typischen Anwendungsbereichen zählen vorausschauende Instandhaltung, vorausschauende Qualitätssicherung, Anomalieerkennung, Inspektion mittels Computer Vision, KI-gestützte Terminplanung sowie generative KI-Assistenten für Bediener.
KI ist ein weit gefasster Begriff für Systeme, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI: Algorithmen, die aus Daten lernen und sich durch Feedback verbessern. Generative KI ist ein spezialisierter Zweig, der mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) und Deep Learning neue Inhalte – Texte, Bilder, Anleitungen – erstellt.
Saubere, kontextbezogene Produktionsdaten in Echtzeit: Maschinen- und Sensorsignale (IIoT), Prozessparameter, Qualitätsaufzeichnungen und Auftragsdaten aus dem ERP-System. Die meisten KI-Projekte scheitern an der Datenqualität, weshalb als erster Schritt ein MES und eine Datenplattform empfohlen werden, die diese Daten automatisch erfassen und aufbereiten.
Ein KI-MES ist ein Manufacturing Execution System, in dessen Arbeitsabläufe maschinelles Lernen integriert ist: Prognosen, Warnmeldungen bei Abweichungen und Antworten des KI-Assistenten werden direkt in den Tools angezeigt, die Bediener und Ingenieure ohnehin bereits nutzen – und nicht in einer separaten Data-Science-Umgebung.
Ganz ohne Vorarbeit. Plattformintegrierte KI-Funktionen wie vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung und der LLM-Assistent lassen sich sofort mit Ihren Produktionsdaten nutzen. Data-Science-Teams sorgen später für einen Mehrwert, indem sie auf Basis der aufbereiteten Daten in Ihrem Data Warehouse maßgeschneiderte Modelle erstellen.
Die schnellsten Renditen lassen sich bei Ausfallzeiten und Qualität erzielen: Vorausschauende Instandhaltung reduziert ungeplante Stillstände, vorausschauende Qualitätssicherung verringert Ausschuss, und die KI-gestützte Analyse von Mikrostillständen verbessert die Gesamtanlageneffektivität (OEE) in der Regel um mehrere Prozent. Branchenprognosen gehen davon aus, dass GenAI bis 2033 zusätzliche Umsätze in der Fertigungsindustrie in Höhe von $10,5 Milliarden generieren wird.
Ältere Maschinen können über IIoT-Gateways, Sensoren und Edge-Geräte angebunden werden – ein Austausch der Maschinen ist nicht erforderlich. Sobald der Datenfluss steht, stehen auch für diese Produktionslinien alle auf dieser Seite beschriebenen KI-Funktionen zur Verfügung.
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