Die wichtigsten Anwendungsfälle von KI in der Fertigung

Hersteller sind ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, innovative Technologien in ihren Unternehmen einzusetzen, doch viele sind von der Fülle der möglichen Anwendungen verunsichert.

Laden Sie diese neueste Ressource herunter, um mehr über die wichtigsten Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz (KI) in der Fertigung zu erfahren und herauszufinden, wie moderne Unternehmen die Prognosefähigkeit des industriellen IoT nutzbar machen können.

Fehlererkennung

Die Vorhersage von Fehlern ist nicht so einfach wie die Messung eines bestimmten Datenpunkts. Vielmehr müssen für genaue Vorhersagen so viele Parameter wie möglich gemessen werden, die Fehler verursachen können. Der Schlüssel dazu sind robuste und dennoch flexible Modelle des maschinellen Lernens (ML), die reale Betriebsdaten nutzen, um den Zustand einer Anlage auf der Grundlage einer Vielzahl von Parametern vorherzusagen. Diese KI/ML-basierte Prognose kann Herstellern dabei helfen, zu erkennen, wann Anlagen Beachtung oder Wartung benötigen, bevor sie ausfallen.

Qualitätskontrolle in der Fertigung

Die Qualitätskontrolle in der Fertigung ist für Unternehmen von größter Bedeutung, da sie sich direkt auf die Markenintegrität und die Kundenzufriedenheit auswirkt. Mangelhafte Qualität führt auch zu höheren Kosten in Form von Produktnachbesserungen, Rückrufaktionen und erhöhten Garantiekosten. Neue KI-gestützte Technologien können jedoch Qualitätsprobleme erkennen, die herkömmlichen Kontrollen entgehen, und den Qualitätsprozess verbessern, indem sie Anomalien in den Betriebsbedingungen aufzeigen. Ingenieure aus der Qualitätssicherung können dann potenzielle Qualitätsprobleme vorhersagen und die zugrunde liegenden Produktionsbedingungen beheben, bevor ernsthafte Probleme auftreten.

Produktionsplanung

Fertigungsunternehmen, die ihre Produktion genau vorhersagen und planen können, sind viel besser in der Lage, ihre Ressourcen zu optimieren, sodass sie bessere Gewinne und eine höhere Kundenzufriedenheit erzielen. Wenn KI/ML auf Daten im Fertigungsprozess angewendet wird, sind Prognosen nicht mehr nur reine Vermutungen. Die Hersteller können sich auf Modelle verlassen, die präziser und zuverlässiger sind.

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