Smart Factory und KI

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Innovative Anwendungen
und Expertenwissen

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KI in der Praxis: Der Weg zur Smart Factory

Die Zukunft der Fertigungsindustrie liegt in den Händen der künstlichen Intelligenz (KI). Im Rahmen der Veranstaltung "KI in der Praxis: Schritt für Schritt zur Smart Factory", präsentiert von Dr. Johanna Farnhammer am 16. November 2023, wurden bahnbrechende Entwicklungen und Anwendungsfälle von KI in der Industrie hervorgehoben. Diese Fortschritte markieren einen Wendepunkt, bei dem Smart Factories nicht mehr nur eine Vision, sondern eine erreichbare Realität sind.

KI-Anwendungen im Mittelstand: Mehr als nur ein Trend

Unternehmen, die den Schritt zur Smart Factory wagen, erleben eine Revolution ihrer Produktionsprozesse. Die Anwendung von KI-Technologien wie Predictive Maintenance und optimierte Qualitätskontrollen spielen dabei eine zentrale Rolle. Diese Technologien ermöglichen es, Ausfallzeiten zu minimieren, die Effizienz zu steigern und die Produktqualität zu verbessern.

Predictive Maintenance: Vorausschauende Wartung

Predictive Maintenance nutzt Datenanalyse und Machine Learning, um Wartungsbedarf vorherzusagen und ungeplante Stillstände zu verhindern. Durch die Analyse von Maschinendaten können Anomalien erkannt und proaktiv behoben werden, bevor es zu größeren Problemen kommt.

Optimierung der Qualitätskontrollen

KI-gestützte Qualitätskontrollen ermöglichen eine präzisere und effizientere Überwachung der Produktionsqualität. Maschinelles Lernen und Bilderkennung werden eingesetzt, um Fehler und Unregelmäßigkeiten zu identifizieren, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen.

Large Language Models (LLMs): Ein neuer Maßstab in der KI

Ein weiterer Schwerpunkt der Veranstaltung lag auf den Large Language Models (LLMs). Diese fortschrittlichen KI-Systeme bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, von der Verbesserung der Kommunikation bis hin zur Automatisierung komplexer Aufgaben.

Datenprivatsphäre und Leistungsverbesserungen

Die Integration von LLMs in Industrieprozesse erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung der Datenprivatsphäre. Gleichzeitig bieten sie signifikante Leistungsverbesserungen, indem sie Muster erkennen und Entscheidungen unterstützen, die über menschliche Fähigkeiten hinausgehen.

KI in der Praxis: Erfolgreiche Anwendungsfälle auf dem Weg zur Smart Factory 

  1. Predictive Maintenance bei Cordenka GmbH & Co. KG
    • Problem: Hohe Risiken bei Motorenausfall in Produktion und Abluftsystemen.
    • Lösung: Einsatz neuronaler Netze zur Vorhersage von Motordefekten, Minimierung von Ausfallzeiten.
  1. IFTA GmbH: Turbinenausfälle vorhersagen
    • Problem: Schwer vorhersagbare Defekte in Gasturbinen.
    • Lösung: KI-gestützte Analyse von Sensordaten für präzisere Vorhersagen.
  1. FIT AG: Einsatz von Computer Vision
    • Problem: Zeitintensive manuelle Sortierung von 3D-gedruckten Einzelteilen.
    • Lösung: KI-basierte Bilderkennung zur Beschleunigung des Sortierprozesses.
  1. emz-Hanauer GmbH & Co KGaA: Batterielaufzeiten prognostizieren
    • Problem: Früher Austausch von Batterien in Zugangssystemen.
    • Lösung: KI-Prognose der Restlebensdauer von Batterien basierend auf Standortbedingungen.
  1. DataM Sheet Metal Solutions GmbH: Konstruktionsprojekte beschleunigen
    • Problem: Langwierige Konstruktion von Rollformwerkzeugen.
    • Lösung: KI-Analyse zur Wiederverwendung ähnlicher Konstruktionen, Wissenserhalt.
  1. MD Elektronik GmbH: Optimierung der Qualitätskontrolle
    • Problem: Hohe Präzisionsanforderungen in der automatisierten Qualitätssicherung.
    • Lösung: KI-Erkennung von Mustern und Anomalien in Produktionscharg
  1. Refratechnik Holding GmbH: Lieferkosten reduzieren
    • Problem: Schwierige Prognose globaler Lieferkosten.
    • Lösung: KI-basierte Vorhersage von Lieferzeiten und Kostenoptimierung.
  1. Gebrüder Dorfner GmbH: Neue Rezepturen mit KI
    • Problem: Schwankungen im Rohmaterial erfordern ständige Rezeptanpassungen.
    • Lösung: KI-Modell zur Prognose optimaler Produktrezepturen.

Diese Beispiele zeigen eindrucksvoll, wie KI-Technologien in der Praxis angewendet werden können, um Prozesse in der Industrie zu optimieren und den Weg zur Smart Factory zu ebnen. Von Predictive Maintenance über Computer Vision bis hin zur Prozessautomatisierung eröffnet KI neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit.

Der Vortrag von Dr. Johanna Farnhammer hat gezeigt, dass der Weg zur Smart Factory kein ferner Traum mehr ist. KI und verwandte Technologien sind dabei, die Industrielandschaft grundlegend zu verändern. Für Unternehmen, die in dieser neuen Ära erfolgreich sein wollen, ist es entscheidend, sich jetzt auf diese Transformation einzulassen.

Entdecken Sie mehr im Vortragsvideo

Für eine vertiefende Einsicht in die Welt der Smart Factories und die Rolle der KI in der Industrie, laden wir Sie ein, das Vortragsvideo von Dr. Johanna Farnhammer anzusehen. Dieses Video bietet nicht nur eine visuelle und detaillierte Darstellung der diskutierten Themen, sondern auch zusätzliche Einblicke und Expertenkommentare, die im Blogbeitrag nicht vollständig abgedeckt werden konnten. Das Video finden Sie direkt unter diesem Beitrag – eine wertvolle Ressource für alle, die sich intensiver mit dem Thema KI in der Industrie auseinandersetzen möchten:

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