Künstliche Intelligenz bei Planung und Service
Muster identifizieren, Leistung steigern
Künstliche Intelligenz (KI) ist inzwischen allgegenwärtig – sie analysiert zum Beispiel unsere Filmauswahl beim Streaming-Dienst und schlägt aufgrund unserer Vorlieben neue Werke vor. Online-Shops präsentieren uns Produkte, die zu unserem Warenkorb und vergangenen Käufen passen.
Und auch in der Industrie spielt KI mittlerweile eine entscheidende Rolle, um Planung und Service zu verbessern. Ein Exempel: digitale Zwillinge. Die virtuellen Abbilder physischer Systeme ermöglichen es, Prozesse in einer künstlichen Umgebung zu simulieren, zu erzeugen und zu optimieren. In Logistik und Fertigung sind sie ein unverzichtbares Werkzeug geworden, um neue Anlagen zu testen, bevor sie in der realen Welt implementiert werden. Beispielsweise können Anwender mit einem digitalen Zwilling verschiedene Szenarien durchspielen, etwa wie sich Kapazitätserweiterungen oder der Einsatz neuer Maschinen auswirken. Durch die Integration von KI lässt sich dieser Prozess weiter verbessern. Sie kann Muster in den Daten des digitalen Zwillings erkennen und potenzielle Fehlerquellen automatisch identifizieren. Dank der virtuellen Inbetriebnahme reduzieren sich Zeit und Kosten, die normalerweise mit der physischen Installation verbunden sind, und sie verringert das Risiko unerwarteter Probleme im Betrieb.
Sichere Umgebung
Außerdem eignen sich digitale Zwillinge zur Schulung von Mitarbeitenden und für die Fehlersuche. Da die virtuellen Modelle exakt dem realen System entsprechen, fungieren sie als Trainingsumgebung, um Personen ohne Risiko und ohne Beeinträchtigung des laufenden Betriebs zu unterweisen. Diese Art der Ausbildung ist besonders effektiv, da sie den Beschäftigten gestattet, in einem realistischen Umfeld zu lernen und sich mit den Systemen vertraut zu machen.
Auch bei der Entwicklung von Software für Intralogistiksysteme kommt zunehmend KI zum Einsatz. Ein wesentlicher Aspekt ist hierbei ihre Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen und auf Basis dieser Erkenntnisse Optimierungen vorzunehmen – etwa in der Lagerhaltung und der Kommissionierung. KI-gestützte Systeme berechnen den idealen Platz für jedes Produkt – basierend auf dessen Umschlagshäufigkeit, Größe und anderen Faktoren. Betreiber können ihren Lagerraum effizienter nutzen und Bestellungen schneller abwickeln.
KI beschleunigt außerdem die Softwareentwicklung: Maschinelles Lernen erkennt Muster in bestehendem Code und generiert auf dieser Grundlage neue Code-Abschnitte. Dies reduziert den Aufwand für die Programmierung und erlaubt den Computerspezialisten, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Darüber hinaus optimiert KI bestehende Programme. Algorithmen identifizieren ineffiziente oder redundante Code-Abschnitte und machen Verbesserungsvorschläge. Dies führt zu einer leistungsstärkeren Software und reduziert das Risiko von Bugs und anderen Problemen.
Predictive Maintenance
Überwachen KI-Systeme kontinuierlich Maschinen und Anlagen, erkennen sie Anomalien in den Betriebsdaten frühzeitig und weisen auf mögliche Ausfälle hin. Anstatt Wartungsarbeiten nach einem festen Zeitplan durchzuführen, kann die Instandhaltung somit bedarfsorientiert und präventiv erfolgen. Dies reduziert nicht nur die Ausfallzeiten von Systemen, sondern verlängert auch deren Lebensdauer.
