5 Wege zur Effizienzsteigerung, Prozessoptimierung und Kostensenkung mit Daten und industrieller KI
Unternehmen in der Fertigungs- und Prozessindustrie sowie im Energie- und Versorgungssektor stehen vor wachsenden Herausforderungen bei der Optimierung ihrer Prozesse, Abläufe und Entscheidungen. Glücklicherweise sitzen sie auch auf einer Goldmine von Daten, die bei der Lösung der Herausforderungen helfen könnten. In diesem Artikel werden fünf Möglichkeiten vorgestellt, wie industrielle KI und benutzerdefinierte KI-Agenten Unternehmen dabei helfen können, wichtige Geschäftsziele zu erreichen.
Die Komplexität von Industrieumgebungen und -prozessen kann von keinem Experten vollständig erfasst werden. Auch die besten Systeme können nicht alle Informationen verwalten, die mit OT-, IT- und anderen Geschäftsabläufen zu tun haben. Unternehmen suchen nach praktikablen Lösungen, um Ineffizienzen, Qualitätsprobleme und Kosten zu reduzieren, die durch ungeplante Ausfallzeiten oder nicht optimalen Anlagenbetrieb entstehen. Außerdem müssen sie den Mangel an qualifizierten Arbeitskräften beheben.
Die effektivste Art, KI zu implementieren, ist nicht der Versuch, sie überall einzusetzen, sondern die Auswahl spezifischer Anwendungsfälle in Form von definierten KI-Agenten. Dieser Ansatz ermöglicht es auch, die Auswirkungen genau zu ermitteln und zu messen.
Selbstlernend, einfach und sicher
Am wichtigsten ist, dass ein KI-Agent Informationen verdauen kann, über selbstlernende Fähigkeiten verfügt und sich an Veränderungen anpassen kann. Er ist für das Unternehmen maßgeschneidert und soll eine bestimmte, klar definierte Aufgabe lösen und dabei helfen, z. B. aus Rohdaten verwertbare Informationen zu erstellen. Einem Agenten wird eine bestimmte Rolle zugewiesen, und er verwendet spezifische Datenbestände für seine Schlussfolgerungen.
KI-Agenten sind eine relativ unkomplizierte Möglichkeit, künstliche Intelligenz zu implementieren. Sie können in begrenzten Umgebungen und mit begrenztem Zugriff auf Daten installiert werden. Das bedeutet, dass Unternehmen die Daten, auf die jeder KI-Agent zugreifen kann, sicher kontrollieren und begrenzen können, um die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften zu gewährleisten.
Es gibt zahlreiche praktische Anwendungen für KI-Agenten:
- Prozesssteuerung und Ressourcenoptimierung: KI-Agenten können bei der Feinabstimmung von Prozessparametern, der Verbesserung von Durchsatz und Qualität, der Reduzierung des Material- oder Energieverbrauchs und der Minimierung von Abfall helfen.
- Vorausschauende Wartung: KI-Agenten können Sensor- und historische Daten analysieren, um Anlagenausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht proaktive Eingriffe, reduziert ungeplante Ausfallzeiten und steigert die Effizienz von Wartungsarbeiten.
- Intelligente Lieferkette: Agenten können helfen, Risiken in der Lieferkette zu minimieren, Bestände zu optimieren, die Beschaffung zu verbessern und die Ursachen von Qualitätsproblemen in der gesamten Lieferkette zu ermitteln.
- KI-gestützte Berichterstattung und Entscheidungsfindung: KI unterstützt und beschleunigt die menschliche Entscheidungsfindung für die Geschäftsleitung, die Mitarbeiter im Werk, die Entwickler und die Techniker im Außendienst.
- Verbesserte F&E und Geschäftsentwicklung: Durch die Analyse von Produktionsdaten, Qualitätsinspektion, Wartung, Kundenfeedback und externer Forschung kann KI dazu beitragen, Innovationen zu beschleunigen und die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen.
Kontinuierliche Verbesserung mit einer Multi-Agenten-Architektur
Unternehmen können die besten Ergebnisse mit einer Multi-Agenten-Architektur erzielen, einer Kombination aus drei Arten von KI-Agenten.
Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, einen Prozess kontinuierlich zu verbessern, kann der erste Assistenz-Agent herausfinden, was das Problem zu sein scheint. Der zweite KI-Agent analysiert, warum das Problem überhaupt aufgetreten ist und welche Ereignisse zu dem beobachteten Ergebnis geführt haben könnten. Dann „denkt“ ein Berater-Agent weiter und teilt den Menschen mit, wie das Problem am besten gelöst werden kann. Schließlich könnte ein Automatisierungsagent Abhilfemaßnahmen ergreifen: In einem Energieunternehmen kann er beispielsweise die Überproduktion begrenzen, wenn die Energiepreise niedrig sind.
Bevor jedoch eine dieser Verbesserungen möglich ist und industrielle KI einen Mehrwert für Unternehmen schaffen kann, muss ihre Datengrundlage in Ordnung sein. Unternehmen müssen zunächst die Datenschlacht meistern, um ihr Potenzial mit industrieller KI zu erschließen.
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