Vor welchen Herausforderungen steht die Fertigungsindustrie derzeit? Der Mangel an erfahrenen Ingenieuren und Technikern vor Ort ist nur ein Beispiel, aber leider gibt es noch eine Reihe anderer Herausforderungen. Zum Glück hat der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) vielen Fertigungsunternehmen geholfen, diese Probleme anzugehen und zu lösen.
Aktuelle Herausforderungen für die verarbeitende Industrie
Welchen Herausforderungen muss sich die Fertigungsindustrie heute stellen? Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Probleme, mit denen sich die Hersteller befassen:
- Arbeitskräftemangel – Mangel an erfahrenen Ingenieuren und Technikern, insbesondere vor Ort
- Steigende Anforderungen an die Verbesserung der Produktqualität und Kostensenkung
- Verkürzter Produktlebenszyklus
- Verschärfter Wettbewerb aufgrund der Globalisierung des Geschäftsumfelds
- Diversifizierung und Internationalisierung der Mitarbeiter
In diesem Blog werfen wir einen genaueren Blick auf die einzelnen Themen und darauf, wie KI zur Lösung dieser Herausforderungen beiträgt.
Mangel an erfahrenen Ingenieuren und Technikern vor Ort
Es ist kein Geheimnis, dass die für Produktdesign und -entwicklung erforderlichen Fähigkeiten nur schwer zu erlernen und zu beherrschen sind. Auch die Fähigkeiten zur Durchführung von Inspektionen, zum Betrieb und zur Wartung von Fertigungsanlagen sowie zur sicheren, schnellen und präzisen Montage von Produkten können nicht über Nacht erworben werden. Talentierte Ingenieure und Techniker, die über diese Fähigkeiten verfügen, gehen jetzt in den Massenruhestand, so dass sich der Arbeitskräftemangel zuspitzt. Systeme zur Verlängerung des Ruhestands und zur Wiederbeschäftigung sind in Vorbereitung, aber die Weitergabe dieser Techniken und Fähigkeiten an die nächste Generation ist ein wichtiges Thema.
Steigende Nachfrage nach verbesserter Produktqualität und reduzierten Kosten
Diese steigende Nachfrage nach verbesserter Produktqualität und reduzierten Kosten kann als “ewiges Thema” für die Fertigungsindustrie bezeichnet werden. Die meisten der traditionellen Aktivitäten, wie z.B. Kleingruppenaktivitäten und Kostensenkungsmaßnahmen, werden durchgeführt, um dieser Herausforderung zu begegnen. Mit den raschen Veränderungen im Geschäftsumfeld in den letzten Jahren werden die Hürden jedoch immer größer, anstatt dieses Problem zu lösen. Die Zeiten, in denen ein neues Produkt auf den Markt gebracht und effizient verkauft wurde, sind vorbei. Es ist von entscheidender Bedeutung, das Kaufverhalten der Verbraucher in der Phase der Produktplanung genau zu analysieren und zu verstehen. Mit anderen Worten: Es besteht der Bedarf, qualitativ hochwertige und kostengünstige Produkte auf den Markt zu bringen, die den Bedürfnissen der Verbraucher entsprechen.
Verkürzter Produktlebenszyklus
Der Lebenszyklus eines Produkts, das auf den Markt gebracht werden soll, hat sich verkürzt, was bedeutet, dass die Teile in Massenproduktion hergestellt werden müssen, um eine schnelle Kapitalrendite (ROI) zu erzielen. Aus diesem Grund ist die Optimierung des gesamten Produktionsprozesses entscheidend.
Verschärfter Wettbewerb aufgrund der Globalisierung des Geschäftsumfelds
In der verarbeitenden Industrie von heute ist die Produktion in Übersee zur Norm geworden. Wir befinden uns in einer Zeit, in der Produkte nicht mehr nur in den Industrieländern verkauft werden können, und die Zielmärkte für die verarbeitende Industrie dehnen sich auf vielfältigere Regionen als je zuvor aus, einschließlich der Schwellenländer. Unter diesen Umständen ist es notwendig, Produkte zu entwickeln, die den Marktbedürfnissen der einzelnen Regionen entsprechen, und die Marketingaktivitäten detaillierter zu gestalten.
Hier ein Beispiel, das zeigt, wie wichtig es ist, Produkte zu planen, die zur Region passen. Vor nicht allzu langer Zeit, als die japanische Wirtschaft unter den “verlorenen zwei Jahrzehnten” litt, wetteiferten zwei große LCD-TV-Hersteller um Marktanteile in Indien. Das Produkt des einen Unternehmens war billiger und hatte den größten Marktanteil. Das andere Unternehmen führte gründliche Untersuchungen über die von indischen Verbrauchern bevorzugten Farben von Fernsehbildschirmen durch und fand heraus, dass sie leuchtende Rottöne gegenüber schlichten Rottönen bevorzugen. Glücklicherweise war das Produkt des Unternehmens in der Lage, die Farbbalance des Bildschirms mit einer geringfügigen Änderung der Software zu ändern, so dass, als die Änderung vorgenommen und das neue Produkt auf den Markt gebracht wurde, der Ruf lautete: “Ein bisschen teuer, aber die Farbe ist gut.” Ein Jahr später gelang es dem Unternehmen, den größten Marktanteil zu erobern.
Das Farbempfinden ist bei jedem Menschen unterschiedlich ausgeprägt und unterscheidet sich auch je nach ethnischer Zugehörigkeit und Region. In China zum Beispiel bedeutet das Wort “rot” eine Farbe, die dem Zinnoberrot nahe kommt, und die Menschen in Europa und Japan haben unterschiedliche bevorzugte Farbtemperaturen, was bedeutet, dass die beliebten Beleuchtungsfarben unterschiedlich sind. Diese Faktoren müssen bei der Planung von Produkten berücksichtigt werden, die eine hohe Bildqualität erfordern, wie z. B. LCD-Fernseher und Digitalkameras.
Diversifizierung und Internationalisierung der Mitarbeiter
Die verarbeitende Industrie ist global. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter dieser globalen Fertigungsunternehmen geografisch über die ganze Welt verteilt sind, in verschiedenen Ländern leben und einen sehr unterschiedlichen Hintergrund haben. Die Produktionstätigkeiten müssen trotz unterschiedlicher Werte, Denkweisen und Sprachen durchgeführt werden. Aus diesem Grund müssen die Hersteller diese sprachlichen und kulturellen Barrieren überwinden, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter und Teams gut zusammenarbeiten.
Lösung von Fertigungsproblemen mit KI
Auch wenn einige dieser Herausforderungen beängstigend erscheinen, hat sich gezeigt, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz dazu beitragen kann – oder in Zukunft beitragen wird -, die oben genannten Probleme zu mildern. Werfen wir einen Blick darauf, wie KI in der Fertigungsindustrie genutzt werden kann.
Arbeitskräftemangel und KI
Fertigungsunternehmen begegnen dem Arbeitskräftemangel, indem sie das Wissen und die Fähigkeiten talentierter Ingenieure und Techniker mit Hilfe von KI weitergeben. Während des Lernprozesses bei Inspektionen wird beispielsweise einem erfahrenen Inspektor eine Reihe von Inspektionsbildschirmen gezeigt und er wird gebeten zu beurteilen, ob das Produkt gut oder schlecht ist. Die Ergebnisse werden dann in die edge KI hochgeladen, die mit Edge Computinghochgeladen, um die eigentlichen Produktinspektionen durchzuführen. Dies entlastet die älteren, erfahrenen Ingenieure und Techniker und verschafft dem Fertigungsunternehmen einen Vorteil, da diese kritische Beurteilung nun über die KI gespeichert ist.
Qualitätsverbesserung, Kostensenkung und KI
Es mag einfach erscheinen, aber um die Qualität zu verbessern, ist es unerlässlich, keine fehlerhaften Produkte herzustellen. Um dies zu verhindern, ist es wichtig, die Wartung der Anlagen und die Inspektion zu verbessern. Durch die Ausstattung von Produktionsanlagen mit Selbstkontrollfunktionen, die künstliche Intelligenz nutzen, können Fehler automatisch entdeckt und vorhergesagt werden. Diese Technologie hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Infolgedessen kann die Wartung der Anlagen von weniger Personen durchgeführt werden, was die Arbeitskosten senkt. Außerdem kann die Leistung in Echtzeit durch den Einsatz von Edge Computing.
Kürzere Marktzyklen und KI
Um der Verkürzung des Marktlebenszyklus Rechnung zu tragen, muss die Produktionsvorlaufzeit verkürzt werden. Die Produktionseffizienz hängt weitgehend von der Vorlaufzeit der Teile ab, so dass es wichtig ist, die Lieferung dieser Teile zu steuern. Dies wird oft als kombinatorisches Optimierungsproblem betrachtet, bei dem es darum geht, die Kombination von Variablen zu finden, die einen Wert unter vielen Optionen und verschiedenen Einschränkungen optimiert. Ohne künstliche Intelligenz kann dies eine große Herausforderung sein, weshalb viele Fertigungsunternehmen künstliche Intelligenz zur Unterstützung einsetzen.
Globalisierung des Geschäftsumfelds und KI
Bei dem bereits erwähnten Beispiel des LCD-Herstellers ist unklar, ob Big-Data-Analysen eingesetzt wurden. Aber in ähnlichen Fällen kann der Zugang zu diesen Daten einen großen Unterschied ausmachen. Derzeit wird KI von vielen Fertigungsunternehmen genutzt, die Big-Data-Analysen durchführen, um ein fein abgestimmtes Marketing in verschiedenen Ländern – auch in Entwicklungsländern – zu unterstützen, was beweist, dass Big-Data-Analysen und KI intelligentere Marketingaktivitäten ermöglichen.
Diversifizierung/Internationalisierung der Mitarbeiter und KI
Mit Hilfe von KI, Spracherkennungstechnologie und automatischen Übersetzungstools können Hersteller die wichtige Kommunikation zwischen Kollegen unterstützen, was für die effiziente Zusammenarbeit von Teams äußerst hilfreich ist. Dies ist besonders wichtig, da viele Mitarbeiter in der Fertigung geografisch über den ganzen Globus verteilt sind.
AI in anderen Bereichen
KI wird nicht nur in der Fertigungsindustrie eingesetzt. Andere Anwendungen umfassen die Nutzung von KI in der Bioinformatik zur Entdeckung von Medikamenten, in der Materialinformatik, im Legierungsdesign und in der Materialforschung. Es gibt auch ein Beispiel für den Einsatz von KI zur Optimierung der Reifenform.
KI durchdringt die Fertigungsindustrie
Wir haben oben einige Beispiele für KI-Anwendungen in der Fertigungsindustrie vorgestellt. KI ist eine äußerst vielseitige Technologie, die bei richtiger Anwendung zu großartigen Ergebnissen führen kann. Es mag andere Situationen geben, auf die das oben Gesagte zutreffen könnte.
Für Hersteller gibt es viele Prozesse, die von der Produktplanung über die Entwicklung und Fertigung bis hin zum Vertrieb reichen. Da jeder Prozess – wenn auch auf komplizierte Art und Weise – miteinander verbunden ist, ist es nicht einfach, schnell auf die raschen Veränderungen im aktuellen Geschäftsumfeld zu reagieren. Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, das dazu beiträgt, die Herausforderungen in der Fertigungsindustrie zu bewältigen, insbesondere wenn es über Edge Computing.
