KI in Lebensmittel- und Automobilindustrie
Omron Automotive Electronics Italy hat seine Fertigungsabläufe überarbeitet und nutzt jetzt die Datenanalyse für das intelligente Echtzeitmanagement kritischer prozessbasierter Fehler (Quelle: Omron)
Technische Fortschritte haben dafür gesorgt, dass sich KI-gestützte Berechnungen heute schnell und günstiger als zuvor durchführen lassen. Allerdings ist KI kein Allheilmittel. Es ist nicht sinnvoll, vorschnell zu KI-basierten Lösungen zu greifen, wenn es auch einfacher geht. Ein Beispiel: Ist bei einem Förderband ein Abschnitt beschädigt und verbogen, lässt sich dieses Problem mechanisch identifizieren und lösen. KI kann insbesondere bei weniger offensichtlichen, verborgenen und individuellen Herausforderungen einen Mehrwert bieten. Ein Beispiel findet sich in der Lebensmittelindustrie. Hier arbeitet Omron derzeit mit einem Kunden an der Verbesserung von Dichtungsqualität und Siegelintegrität. Mithilfe eines KI-Ansatzes beim Versiegelungsprozess werden die Haltbarkeit des Produkts um mehrere Tage verlängert und fehlerhafte Versiegelungen minimiert. Ein weiteres Praxisbeispiel liefert Omron Automotive Electronics Italy (A.E.I.), ein Unternehmen, das jährlich über 30 Mio. Komponenten für den weltweiten Automobilmarkt produziert. A.E.I hat seine Fertigungsabläufe überarbeitet und nutzt jetzt Datenanalyse für das intelligente Echtzeitmanagement kritischer prozessbasierter Fehler. In einem ersten Schritt wurde damit die Produktionslinie für G8HN-Leistungsrelais aufgerüstet. Der eingesetzte „i-BELT Data Service“ verantwortet hier die KI-bezogene Datenerfassung und -verarbeitung in der Maschine.
Um KI in maschinengerechter Echtzeit zu nutzen, unterstützt der AI-Controller von Omron direkt am Prozess. Grundlage dieser KI-basierten Edge-Lösung bildet der Sysmac-NY5-IPC bzw. die NX7-CPU. Da der Controller nahtlos in die Sysmac- Produktionssteuerungsplattform eingebettet ist, müssen weder Schnittstellen noch Datenbrüche überwunden werden, was der Effizienz zugutekommt. Der KI-Controller ermöglicht es, Anomalitäten im Prozess sehr genau zu erkennen und sofortiges Feedback zu geben.
Wer nicht skaliert, verliert
Mit einem auf Skalierung ausgelegten technischen Lösungs und Serviceportfolio können Unternehmen mit hohem Digitalisierungsgrad KI beispielsweise für die Identifizierung und Schulung von Best Practices, die Vorhersage von Fehlern oder die Überwachung von Betriebsbedingungen nutzen. Firmen, die noch am Anfang ihrer digitalen Reise stehen, können wiederum die Möglichkeiten der KI erforschen. Bei der Auswahl neuer Maschinen sollten sie darauf achten, dass sie über die notwendigen Funktionen verfügen, um Daten zukünftig für KI-Zwecke bereitzustellen. Und ihr Handeln solten sie daran ausrichten, welche Verbesserungen sie in ihrem Prozess erreichen möchten. Es lohnt sich, klein anzufangen und Schritt für Schritt Reife für mehr Wettbewerbsstärke und Effizienz zu gewinnen.