Bei der intelligenten Fertigung werden mit dem Internet verbundene Maschinen zur Überwachung der Produktionsprozesse eingesetzt. Die Analyse dieser Daten kann Herstellern dabei helfen, sich schnell an Veränderungen in ihren Fertigungs- und supply chain anzupassen.
Warum ist intelligente Fertigung wichtig?
Die herkömmliche Fertigung kann nicht auf Umweltveränderungen reagieren, weil sie nicht mit Blick auf Flexibilität konzipiert wurde. Die intelligente Fertigung ist von Anfang an so konzipiert, dass sie anpassungsfähig ist. Die Analyse von Sensordaten und digitalen Daten über Faktoren wie die Nachfrage hilft den Herstellern, schnell auf veränderte Bedingungen zu reagieren.
Vorteile der intelligenten Fertigung
Im Folgenden werden einige der Vorteile der intelligenten Fertigung gegenüber herkömmlichen Fertigungstechnologien und -verfahren aufgeführt:
- Anlagen können ihre Produktivität steigern, da zuverlässige Echtzeitdaten helfen, Ausfälle vorherzusagen und Sicherheits- und Qualitätssicherungsprobleme zu erkennen.
- prädiktive Analyse kann die Logistik optimieren und die Liefertermintreue mit Echtzeitinformationen über Verkehrsbedingungen, Engpässe in Frachtcontainern, schlechtes Wetter und mehr verbessern. Außerdem können intelligente Sensoren Probleme mit Fahrzeugen und Fahrern erkennen, um Pannen und Unfälle zu vermeiden.
- Hersteller können durch die Optimierung und Automatisierung von Prozessen Arbeitsverbesserungen erzielen, um Projekte effizienter durchführen zu können.
- In der supply chain kann die prädiktive Analyse die Bestandsauffüllung optimieren und die Produktion je nach Bedarf schnell hoch- oder runterfahren.
- Die Analyse von Daten zu Kohlenstoffemissionen, Energie- und Wasserverbrauch sowie Abfall kann zu Erkenntnissen über die Verringerung Ihres ökologischen Fußabdrucks führen.
Potenzielle Herausforderungen bei der Einführung der intelligenten Fertigung
Bei der Genehmigung und Einführung von Projekten der intelligenten Fertigung können folgende Herausforderungen auftreten:
- Das wahrgenommene Risiko ist ein Haupthindernis, das häufig durch eine schrittweise oder stufenweise Einführung angegangen wird, bei der das Risiko an mehreren Meilensteinen bewertet wird.
- Die Notwendigkeit, bestehende Prozesse umzugestalten, um intelligente Technologien zu übernehmen, kann ein Projekt verlangsamen.
- Die Technologieintegration in IT und OT kann aufgrund unterschiedlicher APIs und Netzwerkanforderungen komplex sein.
- Die Automatisierung kann eine Herausforderung sein, da die Hersteller viele Roboteralternativen auf der Grundlage verschiedener Anwendungsfälle bewerten müssen.
- Mitarbeiter benötigen häufig Training, auch zum Thema Veränderungsmanagement.
Automobilindustrie
Die Automobilindustrie entwickelt sich von einem Modell der Verfeinerung bestehender Prozesse, das seit Jahrzehnten praktiziert wird. Unternehmen wie Tesla vereinfachen die Produktion, indem sie Schritte einsparen, wo immer dies möglich ist. Teile wie der Wärmetauscher dienen mehreren Aspekten des Fahrzeugs, und Komponenten werden ständig verändert, um eine schnellere Automatisierung zu ermöglichen. Die Ultraschallsensoren an den Stoßfängern wurden abgeschafft und ihre Funktion an Kameras übertragen, die durch eine fortschrittlichere Bildverarbeitung für die Tiefenwahrnehmung unterstützt werden.
Mercedes bringt Barcodes auf den Windschutzscheiben von teilweise gebauten Lkw in Mexiko an, um sie auf Parkplätzen leichter auffinden zu können, auf denen sie auf Teile warten, die bei der ursprünglichen Fahrzeugherstellung nicht verfügbar waren. Kameras und Drohnen bestätigen den Standort, nachdem das Fahrzeug geparkt wurde.
Stromerzeugung
Bei der Stromerzeugung kommen teure Maschinen wie Kernreaktoren, Wasserturbinen und Offshore-Windräder zum Einsatz. Diese Maschinen verwenden IoT , damit die Hersteller ihren Einsatz in der Produktion überwachen können. Die von den Sensordatenströmen gesteuerten Analysen ermöglichen es 3D-Serviceüberwachungsanwendungen, proaktive Wartungsintervalle vorherzusagen.
Einzelhandel
Einzelhändler wie Sainsbury's und Cost Plus nutzen intelligente Algorithmen zur Vorhersage des Verbrauchs, um die Nachschubbestellungen zu steuern, wobei die Manager lediglich die automatischen Bestellungen überwachen. Einblicke in das Kundenverhalten in Echtzeit und gestreamte Point-of-Sales-Daten helfen Einzelhändlern, die Nachfrage zu verstehen, während sie entsteht.
Intelligente Logistik
Kühltransporte vom Bauernhof zum Geschäft sind ein hervorragendes Beispiel für intelligente Logistik. Sie können einen mit einem Mobiltelefon verbundenen Temperatursensor mit den auf dem Feld verpackten und gekühlten Produkten verbinden, um eine Überhitzung während des Transports zu erkennen und den Versender über einen möglichen Verderb zu informieren. Die gekennzeichneten Waren können bei der Ankunft untersucht werden, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft werden intelligente Technologien in großem Umfang eingesetzt: Drohnen überwachen die Felder, um zu ermitteln, welche Pflanzen erntereif sind. Biobetriebe setzen Roboter ein, die Tag und Nacht auf den Feldern unterwegs sind und mithilfe von Videoerkennung Unkraut erkennen und mit einem Laser ausschalten, um den Ertrag ohne Pestizide zu maximieren.
Qualitätskontrolle
In der Landwirtschaft werden intelligente Technologien in großem Umfang eingesetzt: Drohnen überwachen die Felder, um zu ermitteln, welche Pflanzen erntereif sind. Biobetriebe setzen Roboter ein, die Tag und Nacht auf den Feldern unterwegs sind und mithilfe von Videoerkennung Unkraut erkennen und mit einem Laser ausschalten, um den Ertrag ohne Pestizide zu maximieren.
Data Analytics
Die intelligente Fertigung stützt sich auf die Data Analytics , um die Effizienz und Effektivität von Fertigungsprozessen zu verbessern. Sensoren sammeln Daten, und Streaming geben Daten über ein Veröffentlichungs- und Abonnementmodell weiter. Die Daten werden in einer Datenplattform gespeichert, auf der Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) wie Maschinelles Lernen (ML) Advanced Analytics durchführen können, deren Ergebnisse verwendet werden, um betriebliche Änderungen in der Fabrikhalle vorzuschreiben oder direkt vorzunehmen.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Intelligente Fertigung bezieht sich auf den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie IoT , KI, Analytik, Automatisierung und digitale Zwillinge, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und Entscheidungsfindung in Echtzeit in industriellen Umgebungen zu ermöglichen.
Die intelligente Fertigung integriert Echtzeitdaten von Maschinen, Sensoren und Systemen in eine einheitliche Umgebung. KI-Modelle, Analyse-Engines und Automatisierungstools analysieren diese Daten, um Ausfälle vorherzusagen, Arbeitsabläufe zu optimieren, Produktionspläne anzupassen und die Qualitätskontrolle zu verbessern.
Zu den Schlüsseltechnologien gehören IoT und Maschinensensoren, industrielle Kontrollsysteme (ICS), Edge-Computing, Cloud und hybride Datenplattformen, prädiktive Analyse, Robotik, digitale Zwillinge, Computer Vision und 5G-Konnektivität für die Datenübertragung niedrige Latenz .
Zu den Vorteilen gehören verbesserte Produktionseffizienz, geringere Downtime, vorausschauende Wartung, bessere Produktqualität, schnellere Problemerkennung, sicherere Abläufe, niedrigere Betriebskosten und verbesserte Flexibilität der supply chain durch Echtzeittransparenz.
Zu den Herausforderungen gehören die Integration von Altsystemen, die Verwaltung umfangreicher Streaming , die Aufrechterhaltung der Cybersicherheit, die Sicherstellung der Datengenauigkeit, die Skalierung von KI-Modellen in verschiedenen Werken und die Abstimmung von OT- (Betriebstechnologie) und IT-Teams auf Datenstandards und Governance.
