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MY FACTORY 10/2024

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MY FACTORY 10/2024

5FRAGEN AN... … Max

5FRAGEN AN... … Max Morwind, Vice President Manufacturing Consulting and Solutions bei SoftServe Generative AI (GenAI) und Machine Learning revolutionieren immer mehr die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produktionsprozesse gestalten. Max Morwind, Manufacturing Leader bei SoftServe, gibt in diesem Interview Einblicke, wie GenAI nicht nur die Kosten in der Fertigung senken, sondern auch die Effizienz und Innovationskraft von Unternehmen steigern wird. 01 Welche Daten sind erforderlich, um GenAI-Modelle für die Optimierung der Produktionsplanung effektiv zu trainieren und wie wird die Datensicherheit dabei gewährleistet? Zum Training von GenAI-Modellen für die Produktionsplanung benötigen wir umfangreiche historische Daten, die Produktionsvolumen, Nachfrageprognosen, Lagerbestände und Lieferketteninformationen umfassen. Zudem sind Echtzeit-Datenströme aus der Fertigung entscheidend, um das Modell kontinuierlich zu aktualisieren und anzupassen. Beispielsweise können wir durch den Einsatz von IoT-Sensoren Produktionsdaten in Echtzeit erfassen und in unser Modell integrieren. Datensicherheit ist dabei ein zentrales Anliegen. Wir setzen auf moderne Verschlüsselungstechniken und strenge Zugriffsprotokolle, um sicherzustellen, dass alle sensiblen Produktionsdaten geschützt sind. 02 Inwieweit kann GenAI über traditionelle Methoden hinausgehen, um Materialabfälle in der Fertigung zu reduzieren? Aktuell sind es vielmehr Machine-Learning-Lösungen, die komplexe Zusammenhänge und Muster in den Produktionsprozessen erkennen, die Menschen oft übersehen. Zum Beispiel können Machine-Learning- Modelle die Schnittstellen zwischen verschiedenen Produktionsschritten analysieren und Vorschläge machen, wie der Materialeinsatz optimiert werden kann. In der Automobilindustrie haben wir gesehen, wie Machine Learning (ML) helfen kann, den Materialverbrauch bei der Fertigung von Karosserieteilen zu reduzieren, indem sie präzise Vorhersagen darüber trifft, welche Materialien für bestimmte Chargen benötigt werden. Die größte Herausforderung ist oft die Integration solcher Technologien in bestehende Systeme, da viele Produktionsumgebungen immer noch stark auf traditionelle Methoden setzen. 8 MY FACTORY 2024/10 www.myfactory-magazin.de

Bei der vorausschauenden Wartung helfen ML-Algorithmen, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren 03 Wie präzise und zuverlässig sind ML-basierte Qualitätskontrollsysteme im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren? ML-basierte Qualitätskontrollsysteme sind in vielen Fällen präziser und schneller als herkömmliche Verfahren, da sie kontinuierlich lernen und sich an neue Produktionsbedingungen anpassen können. Diese Systeme erkennen Produktionsfehler, die durch kleine, aber kritische Abweichungen entstehen, wie etwa leichte Farb- oder Formabweichungen bei Bauteilen. Ein praktisches Beispiel ist die Fertigung von Halbleitern, wo ML-Lösungen eingesetzt werden, um mikroskopisch kleine Defekte zu erkennen, die mit bloßem Auge nicht sichtbar wären. Dadurch können Unternehmen Produktionsfehler frühzeitig beheben und teure Rückrufaktionen vermeiden. 05 Welche Vorteile bietet die Personalisierung von Mitarbeiterschulungen durch GenAI? Durch GenAI personalisierte Schulungen lassen sich Inhalte individuell auf die Bedürfnisse und den Kenntnisstand jedes Mitarbeitenden zuschneiden. Dadurch lernen sie effizienter und können die erlernten Fähigkeiten direkt in der Praxis anwenden. In einem unserer Projekte bei einem großen Automobilhersteller haben wir GenAI eingesetzt, um personalisierte Schulungspläne für die Bedienung neuer Fertigungsroboter zu erstellen. Dies führte zu einer schnelleren Einarbeitungszeit und einer Reduktion von Bedienungsfehlern um 25 %. Bei der Implementierung solcher Schulungen ist es wichtig, auf regelmäßiges Feedback und Anpassungen zu achten, um sicherzustellen, dass die Inhalte stets relevant und effektiv sind. 04 Welche spezifischen Algorithmen und Techniken kommen bei der vorausschauenden Wartung durch ML zum Einsatz, und wie stark kann dadurch die Lebensdauer und Verfügbarkeit von Fertigungsmaschinen verlängert werden? Auch bei der Predictive Maintenance setzen wir auf Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf historischen Wartungsdaten und Echtzeit-Sensordaten basieren. Techniken wie Anomalieerkennung und Predictive Analytics ermöglichen es uns, Muster zu identifizieren, die auf bevorstehende Ausfälle hindeuten. In einem Projekt für einen Hersteller von Industriemaschinen konnten wir durch den Einsatz von Machine Learning die ungeplanten Ausfallzeiten um 30 % reduzieren und die Lebensdauer der Maschinen um bis zu 20 % verlängern. Dies bedeutet nicht nur erhebliche Kosteneinsparungen, sondern auch eine höhere Produktionseffizienz. Bilder: SoftServ www.softserveinc.com Kurz erklärt GenAI-Modelle, die ursprünglich für kreative Anwendungen wie Kunst- und Musikproduktion entwickelt wurden, haben sich als überraschend effektiv in der Fertigungsindustrie erwiesen. Dieselbe Technologie, die verwendet wird, um Kunstwerke oder Musikstücke zu generieren, kann genutzt werden, um komplexe Produktionsprozesse zu optimieren, indem sie unvorhergesehene Muster und Verbesserungsmöglichkeiten in der Fertigung aufdeckt. DIE FRAGEN STELLTE NICOLE STEINICKE, CHEFREDAKTEURIN MY FACTORY. www.myfactory-magazin.de MY FACTORY 2024/10 9

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