Das ultimative KI-Toolset - Trends für 2022

Auf ihrer Homepage verrät die Hannover-Messe bereits die Trends für 2022:

"Vernetzte Roboter halten Einzug in die Smart Factory, neue Materialien und Verfahren stellen traditionelle Produktionsweisen auf den Kopf und der Ruf nach effizienteren Prozessen wird immer lauter. Die Integrated Industry befindet sich im permanenten Wandel." Auf Grundlage unserer täglichen Zusammenarbeit mit Kunden können wir dem voll und ganz zustimmen. Wir haben eine Liste mit im Trend liegenden KI-basierten Industrie-Anwendungen zusammengestellt und zeigen, wie das ultimative Industrie 4.0-Toolset aussehen könnte.

1. KI und die Cloud im Allgemeinen

2. MLOps

3. KI-gesteuerte visuelle Inspektion.

4. Die Anomalie-Erkennung steigert Produktivität

Die zunehmende Verbreitung von KI in der Industrie wirkt sich stark auf die Nutzung von Cloud-Lösungen aus. Mit KI lassen sich Cloud-Ressourcen und ihre großen Datenmengen überwachen und verwalten. Künstliche Intelligenz kann die Cloud deutlich aufwerten. Heute gilt sie oft nur als praktische Lösung für die Datenspeicherung. Eine KI-Cloud verbindet KI-Hardware (Edge Devices) und Software zu Managed AI Services (SaaS-ähnlichen KI-Lösungen). Diese Entwicklung haben wir auch bei navio gesehen, unserer Machine-Learning-Plattform, die mit Azure und als On-Premise-Version verfügbar ist. Außerdem arbeiten wir mit TTTech Industrial zusammen, um unseren Kunden die Möglichkeit zu bieten, ihre vollständig verwalteten Machine-Learning-Modelle direkt auf Edge Devices zu nutzen. Durch die Integration in das Nerve Management System können Benutzer ihre Modelle nun direkt auf ihren angeschlossenen Nerve-Geräten verwenden. Unsere Kunden können Vorhersagen in Echtzeit direkt am Edge Device oder standortunabhängig erhalten, während ihre Modelle in der Cloud laufen.

Das führt zu:

• geringeren Latenzzeiten

• erhöhter Sicherheit und

• besserer Leistung

Wenn Sie sich die Suchanfragen zu MLOps ansehen, stellen Sie fest, dass vor zwei Jahren kaum jemand nach diesem Begriff gesucht hat. Seitdem sind die Suchanfragen stark gestiegen. Im Laufe der Jahre wurden die IT-Systeme von Unternehmen immer komplexer. Deshalb verlangen Kunden zunehmend Plattformen, die alle Schritte des Machine-Learning-Prozesses vereinen: Einführung, Training und Überwachung. Zudem muss die Infrastruktur entlastet werden. Mit MLOps-Lösungen und einer besseren Analyse der vorhandenen Daten können die IT und andere Abteilungen ihre wichtigsten Abläufe und Entscheidungen verbessern. Viele Unternehmen suchen nach einer End-to-End-Lösung wie navio von craftworks, die eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit erleichtert und ML-Modelle von der Entwicklung bis zur Produktion führt.

Neue Untersuchungen zeigen, dass die Einführung von KI in der Fertigungsindustrie durch die Notwendigkeit vorangetrieben wird, angesichts eines sich verändernden Geschäftsumfelds die Geschäftskontinuität zu gewährleisten. Die Pandemie hat Unternehmen dazu gezwungen, disruptive Technologien zu nutzen, und hat so die Innovation in der Branche gefördert. Laut einem Bericht von Google Cloud geben 66 % der Produktionsunternehmen, die bereits KI einsetzen, an, dass sie KI immer häufiger nutzen. Auch ein häufiger Einsatzbereich ist die allgemeine Mitarbeitereffizienz mit Hilfe von Prescriptive Analytics. Dazu gehören Anweisungen in Echtzeit und die Erkennung von Sicherheitsrisiken oder Fehlern an der Fertigungsstraße. Die Teilsektoren dieser Anwender sind die Automobilindustrie/OEMs, Automobilzulieferer und der Schwermaschinenbau. Dieser Bericht unterstreicht auch, was wir bisher bei unseren Kunden beobachtet haben. Das ist der Bedarf an einer visuellen Inspektion des fertigen Produkts.

Um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, setzen führende Unternehmen in der Fertigung auf Predictive Maintenance und Predictive Quality. Innovative Lösungen in der Fertigungsindustrie sind in Form einer Kombination aus Edge Devices und Algorithmen zur Anomalie-Erkennung entstanden. Diese Lösungen können den Wartungsbedarf vorhersagen. Vergleicht man einen KI-basierten Ansatz mit der traditionellen Zustandsüberwachung oder der klassischen Wartung, so wird eine erhebliche Verbesserung durch eine bessere Ausfallvorhersage erwartet. In einigen Fällen kann die Betriebsbereitschaft um mehr als 20 % erhöht werden, während die Inspektionskosten um bis zu 25 % sinken können. Insgesamt sind Einsparungen von bis zu 10 % der jährlichen Wartungskosten möglich. Unserer Erfahrung nach kann die Implementierung eines Pilotprojekts für eine KI-basierte Anomalie-Erkennung bereits nach 6 Wochen konkrete Verbesserungen zeigen. Auch die Produktionsimplementierung und -einführung ist eine Frage von Monaten und nicht von Jahren.

Das waren nur vier wichtige Themen bei der Entwicklung von KI-basierten Lösungen für die Prozessoptimierung in der Industrie. Es gibt noch viele mehr. Besuchen Sie uns auf der Hannover-Messe und lassen Sie uns wissen, welche weiteren Bedürfnisse Sie in Bezug auf KI-basierte Anwendungen in Ihrer Branche haben. Sie haben noch kein Ticket? Holen Sie sich hier Ihr kostenloses Ticket für die Hannover-Messe!

Sie finden uns hier: Halle 3, Stand A20, (B25).