Die mitdenkende Maschine
Künstliche Intelligenz findet neue Anwendungsgebiete in industriellen Produktionen.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Prozessen ist in vielen Branchen bereits bekannt. Ein vergleichsweise neues Anwendungsgebiet für KI stellt die Effizienzsteigerung in Produktionsanlagen dar. Konkret geht es dabei um prozessintensive Industriebereiche wie beispielsweise Chemie, Metall, Raffinerie oder auch Pharma. Ablaufspezifische Verbesserungen waren bis dato Themen für klassische Prozessingenieure, die aufgrund ihres Fachwissens eben diese Prozesse entwickeln, analysieren und anpassen konnten. Neue Methoden mittels KI eröffnen hier nun neue Potenziale. Ein Bereich ist die Nutzung von historischen Daten der Anlagen, wodurch Optimierungsschritte abgeleitet werden können. Erfahrungen aus unterschiedlichen Industriebetrieben zeigen einen hohen Nutzen selbst bei kleinen Verbesserungen.
Historische Daten
Viele produzierende Unternehmen haben das Problem, dass Ausbeute, Durchsatz, Effizienz, Konversionsrate und letztendlich der finanzielle Ertrag einer Produktionsanlage sehr stark von den Rohmaterialien und den Bedingungen bei deren Verarbeitung abhängig sind. In Anlagen, wo etwa chemische Reaktionen umgesetzt werden, entstehen häufig feste Bestandteile wie Flocken oder Plättchen als Nebenprodukte. Diese Teilchen legen sich mit der Zeit in Rohren und in Tanks ab und verunreinigen die Anlage.
Dieses sogenannte „Fouling“tritt beispielsweise sehr häufig bei Wärmetauschern auf. Die Ablagerungen verändern die Bedingungen der verschiedenen Prozessabläufe massiv und senken die Effizienz der Anlage. Zur Minimierung dieser Effekte wurden bis dato kaum historische Daten bzw. vergleichbare Zustände in der Vergangenheit und deren Auswirkungen miteinbezogen. Dazu fehlten bisher auch technische Mittel wie etwa mathematische Modelle. Ein Ergebnis aus dieser unzureichenden Informationslage sind Überoder Unterbelastungen der Anlage.
Beides führt zu einem suboptimalen Prozessumfeld und damit eben zu Einbußen in Konversion und Effizienz sowie zu reduzierten Ertragsmöglichkeiten.
Verbesserter Ertrag
Als Gegenmaßnahme können nun mit KI historische Daten aufbereitet werden. Das liefert Wissen über Vergangenes, und bringt Transparenz und Mehrwert für zukünftige Anpassungen. Neben einer höheren Konversion können insbesondere versteckte Kapazitätsverluste aufgedeckt und eliminiert werden. Ein anderer Aspekt im Einsatz Künstlicher Intelligenz in Produktionsbereichen betrifft die Steuerung maschineller Anlagen durch Vorschläge für die Einstellparameter. Das reduziert manuelle Fehler und verbessert die Bedienbarkeit.
Um alle Einsatzgebiete, die auch andere Branchen betreffen, abzubilden, hat Kapsch BusinessCom eine Artificial-Abteilung geschaffen. Der Aufbau einer KI ist ressourcenintensiv. Es braucht viele Daten und viel Zeit. Im Ergebnis kann KI aber die gesamte Produktion optimieren – von effizienteren Prozessen bis hin zu zielgenauem Lieferanten- oder Lagermanagement. Zudem können moderne KI-Lösungen in weiterer Folge auch die Verarbeitungs- und Produktqualität vorhersagen.
Die Einarbeitung historischer Daten kann versteckte Kapazitätsverluste eliminieren.
Mathias Veit, Experte für Smart Manufacturing bei Kapsch BusinessCom