Fünf Gründe für die Anwendung des „Machine Learning“ in der Herstellung

Verfasser: Alberto Martínez, Geschäftsführer von Lantek

Dies erfordert ein höheres Maß an Flexibilität und Schnelligkeit. Aber wie lässt sich dies ohne deutlichen Kostenzuwachs und Beeinträchtigung der Produkt- und Dienstleistungsqualität bewerkstelligen? Als Antwort auf diese Herausforderung stellen wir ein neues innovatives Werkzeug vor: Machine Learning oder Automatisches Maschinelles Lernen.

Dieses Hilfsmittel der Industrie 4.0 öffnet ein breites Spektrum an Möglichkeiten innerhalb der Fertigungskette, erhöht die Produktivität, reduziert die Kosten und steigert die Leistung durch die Analyse der generierten Daten und Algorithmen, die dazu verwendet werden können, die Produktionskette in Echtzeit zu optimieren. Im Einzelnen bietet das Machine Learning folgende Vorteile bei der modernen Fertigung:

1. Datenanalyse. Die Digitalisierung betrifft längst nicht mehr nur einen bestimmten Bereich, sondern muss zu einer Strategie werden, die abteilungsübergreifend Anwendung findet. Dies erfordert die elektronische Verarbeitung und Erfassung dieser riesigen Menge an erzeugten Daten, sodass diese in allen Bereichen dafür eingesetzt werden können, einen umfassenden Überblick zu erhalten und dies für eine optimale Entscheidungstreffung zu nutzen. Auf diese Weise sind die Maschinen in der Lage, zu lernen und in Echtzeit die jeweils beste Lösung für alle Szenarien zu bieten. Mögliche Anwendungsmöglichkeiten sind: Abfrage des Maschinenzustands und ggf. Neuanpassung der Produktion zur Vermeidung von Ausfallzeiten; Überprüfung der Lagerkapazitäten zur Erfüllung der Materialanforderungen der Aufträge; Anzeige des Fortschritts der Aufträge zur Gewährleistung der Lieferfristen…
   
   
2. Prognose. Mithilfe der aufgezeichneten Daten kann das System frühzeitig auf bestimmten Situationen reagieren. Auf Produktionsebene ist es so möglich, neue Bestellungen von Stammkunden vorherzusagen und neue Verbrauchsmuster zu identifizieren, um den Umsatz zu steigern oder die Arbeitslast entsprechend dem Auftragsvolumen anzupassen. All dies kann auch auf andere Ebenen übertragen werden, so können z. B. auf Lagerebene die Bestandsverwaltung optimiert und mögliche Engpässe vorhergesehen werden. Diese Vorhersagekapazität kann auch für andere Prozesse wie die Wartung genutzt werden, sodass Störungen erkannt werden, bevor sie auftreten, und Kontrollen bedarfsabhängig programmiert werden können.
   
   
3. Automatisierung. Die Maschinen lernen basierend auf tatsächlichen Ereignissen (z. B. unbeabsichtigte Unterbrechungen, dringende Aufträge, Personalmangel). Anhand dieser Informationen sind sie in der Lage, viele Entscheidungen automatisch zu treffen, sodass die Anwesenheit der Bediener nicht mehr erforderlich ist und diese die Zeit dafür nutzen können, andere wertschöpfende Tätigkeiten auszuführen. Des Weiteren können die Maschinen neue Muster für nicht erfüllte Qualitätsstandards erlernen, sodass eventuelle Nachbearbeitungen vermieden werden. Die Automatisierung kann also dazu genutzt werden, die Flexibilität und die Geschwindigkeit zu erhöhen und gleichzeitig das Personal zu entlasten, das sich auf andere Tätigkeiten konzentrieren kann.
   
   
4. Zuweisung. Dieses innovative Werkzeug ermöglicht zudem die virtuelle Anzeige der Kapazität der Montagelinie. Stellt das System dabei fest, dass die Maschinen nicht zur fristgerechten Erfüllung der Arbeitslast in der Lage sind, ermittelt es mögliche Verzögerungen anderer Aufträge, bietet Alternativen an oder automatisiert die erforderlichen Abläufe. Darüber hinaus ist es in der Lage, selbstständig Tarife zuzuweisen. Da es über alle Echtzeitinformationen verfügt, kann das System unter Berücksichtigung der Kosten (Rohstoffkosten, Energiekosten usw.) und der Nachfrage Preise vorschlagen, bei denen angemessene Margen gewährleistet werden.
   
   
5. Anpassung. Heutzutage hat die Massenfertigung an Bedeutung verloren und maßgeschneiderte Bestellungen rücken immer mehr in den Vordergrund. Dank des Maschinellen Lernens ist es jetzt nicht mehr erforderlich, dass die entsprechenden Anpassungen durch das Personal vorgenommen werden. Die Maschinen können diese Aufgabe jetzt mit maximaler Präzision selbst ausführen und eine schnelle Produktion gewährleisten. Dadurch entsteht zudem ein neues Geschäftsmodell für die Industrie, das über die Herstellung und den Verkauf des Produktes hinausgeht. Es können nun also Dienstleistungen rund um das Produkt – z. B. die kundenspezifische Anpassung des Produktes – angeboten werden.

Daher sollten wir diese bahnbrechenden Werkzeuge dazu nutzen, einen Verlust der Wettbewerbsfähigkeit zu verhindern und Spanien als eines der führenden Länder der Digitalisierung zu positionieren.