Machine Learning für Produkt- und Produktionsdaten
Machine Learning nutzt Daten und intelligente Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung und Optimierung.
Stand:
Technologie-Check
Definition und Wirk-/Funktionsprinzip
Machine Learning ist ein Modell des klassischen KI-Einsatzes und in Zeiten von Industrie 4.0 nicht mehr wegzudenken. Dabei werden auf Basis von Produkt- und Produktionsdaten Algorithmen entwickelt, die Muster erkennen und entsprechende Abweichungen und Optimierungspotenziale automatisiert ableiten können. Daraus lassen sich beispielsweise Handlungsempfehlungen generieren, wie die Anpassung von Prozessparametern oder auch die Vorhersage von Wartungsintervallen für eine gleichbleibende Qualität.
SWOT-Analyse
Welche aktuellen Stärken und Schwächen hat die Technologie? Welche externen Entwicklungen (Chancen, Risiken) beeinflussen die Technologie? Gibt es Normen und Vorgaben?
Stärken
- Hoher Optimierungsgrad in der Produktion möglich
- Erhöhung der Stabilität der Produktqualität durch frühzeitige Erkennung von Veränderungen und deren Automatisierung
- Reduktion von Ausschüssen und Ausfällen
- Skalierbarkeit auf mehrere Produktionslinien oder -werke ist gegeben
- Kontinuierliche Verbesserung durch Ausbau der Datenbasis
Schwächen
- Abhängig von der Qualität der Datenbasis ist sehr hoch
- Integration kann komplex sein und erfordert die entsprechenden Fachkenntnisse
- Kontinuierliche Pflege der Modelle erforderlich
- Komplexität der Modelle macht die Nachvollziehbarkeit oft schwierig
Chancen
- Datenverfügbarkeit nimmt durch zunehmende Sensorik und vernetzte Anlagen zu
- Steigende Anforderungen an Effizient, Qualität und Nachhaltigkeit erhöhen den Einsatz solcher Technologien
- Reduktion von Energie- und Materialverbräuchen möglich
- Time-to-Market sinkt durch optimierte Produktentwicklung
- Kombination mit weiteren Technologien wie digitalem Zwilling und Simulationen erhöht den Nutzen
Risiken
- Akzeptanzprobleme bei Mitarbeitern durch fehlende Nachvollziehbarkeit
- Fehlentscheidungen aufgrund fehlerhafter Datenbasis
- Datenschutzrisiken besonders bei Cloud-basierten Systemen
- Regulatorische Anforderungen wie EU-AI-Act und Nachweispflichten sind zu beachten
Erfolgsbeispiele
- In Baden-Württemberg umgesetzt: Die ZF Friedrichshafen AG setzt Machine Learning ein, um Entwicklungsprozesse und Fahrzeugsoftware effizienter zu gestalten und intelligente Systeme wie virtuelle Sensoren und Assistenzfunktionen zu realisieren.
Zum Erfolgsbeispiel - Qualitätskontrolle bei der BMW-Group mit Hilfe von KI-Tools.
Zum Erfolgsbeispiel
Technologieanbieter
Möglicher Technologieanbieter aus Baden-Württemberg: Gauss Machine Learning GmbH
