Kosten reduzieren, die Effizienz steigern und die Produktqualität verbessern: Das sind die drei wichtigsten Gründe, warum deutsche Unternehmen sich mit Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigen – sagt eine aktuelle IDC-Studie. Aber wo und wie kann man KI in der Produktion effektiv einsetzen? Ein Beispiel, das genau die angestrebten drei Vorteile bringt, ist visuelle Qualitätskontrolle.
Produzierende Unternehmen sind im globalisierten Markt einem harten Konkurrenzkampf ausgesetzt. Wirtschaftlich zu arbeiten, ist ebenso unabdingbar wie höchste Produktqualität. Denn Kunden sind anspruchsvoll und übersehen kaum einen Fehler. Kritische Kommentare auf Twitter oder Facebook reichen mittlerweile aus, um die Reputation eines Herstellers nachhaltig zu schädigen. Im B2B-Bereich herrschen zudem strenge Zulieferer-Vorgaben – in manchen Branchen, wie Healthcare, sogar eine Null-Fehler-Toleranz. Wer zu viel Ausschuss liefert, ist schneller raus als er „Qualitätssicherung“ sagen kann. Diese ist daher unverzichtbar und muss immer effizienter und genauer werden, was aber sehr aufwendig und zeitintensiv sein kann.
In vielen Unternehmen erfolgt die Qualitätskontrolle manuell. Mitarbeiter müssen in mühevoller, monotoner Arbeit überprüfen, ob der Ist-Zustand eines Produkts auch dem Soll entspricht. Das dauert lange und findet zeitversetzt statt. Bis die Produktion im Falle einer Beanstandung gestoppt und angepasst werden kann, laufen fehlerhafte Produkte munter weiter vom Band, nur um in die Tonne zu wandern. Auch ist die Arbeit für die Mitarbeiter oft nicht besonders angenehm. Qualitätskontrolle kann mitunter bedeuten, sich in einem Reinraum mit einer Taschenlampe zu verrenken und ein Bauteil Millimeter für Millimeter nach Fehlern abzusuchen.
Schneller, wirtschaftlicher und exakter – dank Digitalisierung und KI
Kein Wunder also, dass die Qualitätskontrolle ein Bereich ist, der vielen produzierenden Unternehmen brennt und oft großes Optimierungspotenzial birgt. Deshalb lohnt sich gerade hier ein Blick auf neue Technologien. So lassen sich durch Digitalisierung und den Einsatz von KI bereits große Vorteile erzielen. Selbstlernende Systeme können mithilfe von intelligenter Bilderkennung in Echtzeit automatisiert die Ist/Soll-Überprüfungen durchführen. Dadurch wird die Qualitätskontrolle schneller, exakter und somit wirtschaftlicher. Außerdem lassen sich Ergebnisse direkt digital weiterverarbeiten, sodass die Produktion im Idealfall sofort reagieren kann.
KI in der visuellen Qualitätskontrolle ist keine Zukunftsmusik, sondern wird aktuell schon in der Praxis eingesetzt – zum Beispiel bei einem mittelständischen deutschen Technologiekonzern. Was man dafür braucht, ist leistungsfähige Hardware, die für die schnelle Verarbeitung einer enormen Menge an Grafikdaten ausgelegt ist, sowie ein Deep Learning Framework und KI-Software. In unserem Use Case kommen dafür die IBM Power AI-Plattform und IBM PowerAI Vision zum Einsatz. Außerdem sind geeignete Kamerasysteme erforderlich. Diese müssen stets in der richtigen Position und mit der richtigen Belichtung arbeiten, damit Bilderkennungs-Tools die entstehenden Aufnahmen auch auswerten können. Das Deep-Learning-Modell muss zunächst mit realistischen Daten trainiert werden, sodass der Algorithmus in der Lage ist, gute und schlechte Strukturen voneinander zu unterscheiden. Mit jedem neuen Fehlerbild lernt er dazu und kann die Qualitätsabweichungen besser erkennen.
Von der Idee über den Use Case bis zum Prototypen
Die visuelle Qualitätskontrolle ist nur ein Beispiel dafür, wie man in der Fertigung neue Technologien wie KI, Sensorik und Robotik nutzen kann. Immer mehr Unternehmen fallen Use Cases ein, wie sie durch die Verbindung aus IT und OT bessere Arbeit machen könn(t)en. Die passenden Technologien, um die Ideen wahr werden zu lassen, sind in den meisten Fällen bereits verfügbar. Weiterhin wird, nicht zuletzt durch Hersteller wie IBM, die Umsetzung zunehmend erleichtert, beispielsweise weil dank Frameworks der Programmieraufwand sinkt. Was also fehlt?
Ganz oft stellen wir fest, dass Unternehmen einen Sparringspartner brauchen, der sich mit neuen Technologien auskennt, zugleich die Welt der Fertigung versteht und beides miteinander verbinden kann. Hier helfen wir ein klares Bild davon zu zeichnen, wo der Kunde hin will und womit er dies erreicht.
Dafür bringen wir in Co-Creation-Workshops für die unterschiedlichsten Themen die passenden Experten zusammen: auf Kundenseite, aus dem VINCI Energies Netzwerk und von unseren Hersteller-Partnern. Die Ergebnisse sind dabei oft ganz offen, einmal kann es nur um einen einzigen Use Case gehen, den wir so weit treiben, dass man auf dieser Basis mit einen Prototypen loslegen kann. Beim nächsten Workshop können schon mal ein halbes Dutzend neue Szenarien entstehen. Den richtigen Rahmen dafür haben wir in unserer Digitalschmiede in Frankfurt geschaffen: Hier stellen wir die Experten und Technologien bereit, mit denen wir innerhalb von zwei bis fünf Tagen Lösungsszenarien entwickeln und testen können.
Welche Fragestellung haben Sie?
Laut einer neuen IDC-Studie planen 88 Prozent der deutschen Unternehmen in den kommenden zwölf Monaten ein neues KI-Projekt. Gehören Sie auch dazu? Oder Sie wollen selbst den Einsatz von Robotik oder Sensorik testen und herausfinden, wie Sie das Potenzial neuer Technologien am besten für sich nutzen können? Wir freuen uns auf Ihre digitalen Herausforderungen und Ihren Besuch in der Digitalschmiede.
