Warum Industriebetriebe 2023 verstärkt auf Machine Learning setzen werden

Machine Learning wurde in der Industrie in der Vergangenheit regelrecht gehypt. Die Realität ist aber bislang hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Die Technologie kommt zwar in der Produktion durchaus zum Einsatz, verbreitet sich dort aber nur stark verzögert. Nach Ansicht von LeanBI, einem Schweizer Spezialisten für Data-Science-Anwendungen, der auf Basis von Künstlicher Intelligenz massgeschneiderte Datenanalyse-Lösungen entwickelt, wird sich das nun ändern. Vor allem aus vier Gründen werden Industrieunternehmen im Jahr 2023 verstärkt auf Machine Learning setzen.

1. Volatile Umweltfaktoren. Die weltweiten Krisen führen zu Lieferverzögerungen bei Eingangsmaterialien und erschweren Absatzprognosen. Wenn Industriebetriebe alle Einflussfaktoren berücksichtigen möchten, wird ihre Unternehmensplanung hochkomplex. Diese Komplexität lässt sich nur noch mit Hilfe von Machine-Learning-Systemen beherrschen. Sie können Unternehmen maßgeblich dabei helfen, Entwicklungen zu prognostizieren und dabei verschiedenste Szenarien zu berücksichtigen – und so eine zuverlässige Lieferung an die Endkunden zu gewährleisten.
2. Individualisierte Produktion. Die Chargen von Industrieunternehmen werden immer kleiner, weil ihre Kunden zunehmend individuelle Produktlösungen erwarten. Um dieser Entwicklung gerecht zu werden, müssen sie die Leistungsfähigkeit ihrer Herstellungsprozesse erhöhen. Deshalb werden Industriebetriebe verstärkt Predictive-Maintenance- und Predictive-Quality-Anwendungen implementieren. Sie ermöglichen es, durch rechtzeitiges Eingreifen ungeplante Stillstände und die Entstehung von Ausschuss zu vermeiden und dadurch die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness) zu optimieren.
3. Energieknappheit und ESG. Die derzeitige Energieknappheit wird auf absehbare Zeit der Normalzustand bleiben. Industriebetriebe sind deshalb gezwungen, ihre Produktionen so energieeffizient wie möglich zu gestalten. Mit Machine-Learning-Systemen können sie den Energieverbrauch online messen, analysieren und bei der Produktionsplanung berücksichtigen. Die Erfassung der Energiedaten ermöglicht es ihnen zudem, die steigenden ESG-Anforderungen (Environment, Social, Governance) zu erfüllen. Sie können etwa ihre Produkte mit Umwelt- und Energielabels ausstatten oder durch die Historisierung der Daten eine ESG-Konformität jederzeit rückverfolgbar nachweisen.
4. Demografischer Wandel. Die Belegschaften altern, viele Mitarbeiter gehen demnächst in Rente und können wegen des Fachkräftemangels nicht adäquat ersetzt werden. Industriebetrieben geht damit wertvolles Know-how für Maschinenführung verloren. Bei vielen Herstellungsprozessen unterliegen Einflussfaktoren wie Materialien starken Schwankungen, die sich nicht durch eine Rezeptur abfangen lassen. Deshalb nivellieren die Maschinenführer diese Schwankungen durch Prozesseingriffe, die auf jahrelanger Erfahrung basieren. Damit dieses Know-how nicht verloren geht, werden Unternehmen versuchen, es direkt auf die Maschinen zu bringen. Dafür eignen sich am besten spezielle Machine-Learning-Ansätze auf Basis von Ontologien wie etwa Bayes’sche Netze.

„Auf viele Herausforderungen von Industriebetrieben kann Machine-Learning die beste Antwort geben“, erklärt Marc Tesch, Inhaber und CEO von LeanBI. „Die Voraussetzungen dafür sind günstig, denn in den vergangenen Jahren haben viele Unternehmen bereits daran gearbeitet, ihre Maschinen durch digitalen Retrofit mit Sensoren zur Datenerfassung auszustatten, die Maschinen zu vernetzen und die Daten in die Cloud zu bringen. Jetzt können sie den nächsten Schritt gehen und ihre Daten mit Machine-Learning-Algorithmen gewinnbringend analysieren.“

Quelle: LeanBI