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Künstliche Intelligenz optimiert die Produktionsplanung

An der Spitze der Führungscrew

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Die Vergangenheit hat gezeigt, wie sensibel Lieferketten auf Veränderungen reagieren können. Gerät der Kreislauf aus Produktion und Lieferung ins Stocken, hat dies schnell Auswirkungen auf die Konsumenten. Damit die Herstellung nicht zum Erliegen kommt, wird eine optimierte Planung der Produktion für die Industrie immer wichtiger.

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Hier kommen Algorithmen zum Einsatz. Diese können unerwartete Ereignisse zwar nicht vorhersagen, sind aber in der Lage, Pläne zu entwerfen, die Unternehmen dabei helfen können, auf Ausnahmesituationen richtig zu reagieren. Damit dringt die Künstliche Intelligenz in einen weiteren Bereich des Lebens vor, um auch hier für Effizienz und Sicherheit zu sorgen.

Im Alltag angekommen

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Bestandteil des Alltags vieler Menschen. Die Algorithmen übernehmen dabei oftmals Aufgaben, die Arbeitsabläufe beschleunigen und Sicherheit garantieren. Das erkennt man am besten am Beispiel des autonomen Fahrens. Algorithmen erstellen dazu eine detailgetreue Darstellung der Umgebung und planen die Spurführung in diesem Raum. So sorgt künstliche Intelligenz unter Einbindung neuronaler Netze für Sicherheit in einem Tesla. Sie lernt vom Fahrverhalten der menschlichen Fahrer anhand des Prinzips Versuch und Irrtum. Ähnlich agiert Künstliche Intelligenz auch in sozialen Netzwerken.

Tesla CockpitDort analysiert ein Algorithmus die Interessen der User und schlägt ähnliche Inhalte vor. Wer sich für Musik interessiert, wird schnell zahllose ähnliche Seiten in seinem Newsfeed auf Facebook vorgeschlagen bekommen. Dieser nutzt unter anderem Signale und Vorhersagen, um Inhalte vorzuschlagen. Künstliche Intelligenz kann somit in vielen Bereichen erfolgreich eingesetzt werden, und dass, obwohl sie ihren eigentlichen Ursprung als nichtmenschlicher Gegenspieler bei Brettspielen wie Schach und Dame hatte. Heute wird jedoch kontinuierlich versucht, die KI in Zusammenhang mit unvollständigen Informationen einzusetzen, wie es sie bei Verhandlungen, medizinischen Behandlungen und auch beim Pokern gibt. Ziel ist es somit, dass Algorithmen stets mehr Aufgaben übernehmen und diese schneller und präziser als ein Mensch ausführen können – Aspekte, die auch bei der Produktionsplanung relevant sind.

Maschinelles Lernen sichert die Qualität

Das soll nun auch dazu beitragen, dass die Planung der Produktion lückenloser abläuft. Hier schafft ein Technologiesprung Abhilfe, denn Künstliche Intelligenz dient schon jetzt der Analyse und Optimierung in der Industrie. Mehr Rechenleistung wird bisherige Ergebnisse deutlich übertreffen. Lange Zeit war es nämlich üblich, heuristische Planung einzusetzen, welche Schritt für Schritt erfolgt. Doch dabei wird aufgrund der Mutmaßung von Schlussfolgerungen nur begrenzt berücksichtigt, welche Arbeitsgänge noch zu bedenken sind. Das führt zumeist zu langen Durchlaufzeiten und unsicheren Terminvorhersagen.

Trucks von obenDamit soll jetzt allerdings Schluss sein. Künstliche Intelligenz kann bei ihrem Einsatz die Fertigungsplanung automatisieren. Leistungsfähigere Rechner verarbeiten deutlich größere Datenmengen und arbeiten mit besseren Algorithmen. Sie prüfen zunächst verschiedene Möglichkeiten, bevor sie eine endgültige Planungsentscheidung treffen. Doch damit ist es noch nicht getan.

Die eingesetzten Algorithmen bewerten bereits getroffene Entscheidungen, hinterfragen sie und lernen aus den Ergebnissen. So sammelt das System immer mehr Informationen und verbessert so zukünftige Entscheidungen. Die Künstliche Intelligenz wird also ähnlich trainiert, wie man es heute schon von der Mustererkennung in der Medizin kennt. Das verschnellert die Diagnosen erheblich.

20 Prozent der Kapazitäten werden frei

Dabei berücksichtigt die Künstliche Intelligenz Faktoren wie Arbeitsplätze, Transportwege, Ressourcen, Personalverfügbarkeit und natürlich die Aufträge. Der Einsatz in Produktionsunternehmen minimiert die Rüstzeiten, verkürzt die Durchlaufzeiten und reduziert auch noch die Personalkosten. Selbstverständlich wirkt sich die dabei erzielte Effizienzsteigerung auch auf die Termintreue aus.

Doch der Algorithmus arbeitet nicht vollständig autonom. Das Unternehmen kann vorab festlegen, welche Kriterien besonders wichtig sind und in welchem Ausmaß sie berücksichtigt werden sollen. Das erlaubt für jeden Anwender eine maßgeschneiderte Lösung. Damit diese Systeme nicht von null beginnen müssen, erhalten sie vom Start weg eine Reihe von Vorgabewerten. Diese basieren auf der historischen Erfahrung des jeweiligen Anwenders.

Dabei unterscheidet sich die Arbeit der Künstlichen Intelligenz nicht von jener eines menschlichen Spezialisten. Doch Untersuchungen zeigten, dass die Vorhersagen in realen Produktionsszenarien rasch jenen der manuellen Schätzungen weit überlegen waren.

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Bildquellen: KgLtFCgfC28 @ Alexander Sinn © unsplash, 4xM5cytsdMo @ Bram Van Oost
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