KI kann in vielen Bereichen von Unternehmen eingesetzt werden, um Probleme zu lösen. Beispiele dafür sind die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Optimierung von Lieferketten, die Vorhersage von Verkaufszahlen und die Identifizierung von Kundenbedürfnissen. Einige Unternehmen setzen KI-Systeme auch ein, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und dadurch Entscheidungen zu treffen, die auf fundierten Analysen basieren. Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass KI nur ein Werkzeug ist, und es auf die richtige Art und Weise eingesetzt werden muss, um erfolgreich Probleme zu lösen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung in der Produktion

Hier einigen Beispiele

• Prozessoptimierung: KI-Systeme können dazu beitragen, Prozesse in der Produktion zu optimieren, indem sie Muster in Produktionsdaten erkennen und darauf basierend Empfehlungen für die Optimierung der Prozesse geben.
• Fehlerdiagnose: KI-Systeme können dazu beitragen, Fehler in Produktionsprozessen schneller zu erkennen und zu beheben, indem sie Muster in Produktionsdaten erkennen und darauf basierend Diagnosevorschläge machen.
• Wartungsvorhersage: KI-Systeme können dazu beitragen, die Wartung von Produktionsanlagen zu optimieren, indem sie Prognosen für den Verschleiß von Anlagenteilen treffen und darauf basierend Wartungsplan erstellen.
• Ressourcenplanung: KI-Systeme können dazu beitragen, Ressourcen in der Produktion effizienter zu planen, indem sie Prognosen für die Nachfrage treffen und die Produktionspläne anpassen.
• Qualitätskontrolle: KI-Systeme können dazu beitragen, die Qualität von Produkten zu verbessern, indem sie Muster in Produktionsdaten erkennen und darauf basierend Empfehlungen für die Verbesserung der Qualität geben.
• Produktentwicklung: KI-Systeme können dazu beitragen, die Entwicklung von Produkten zu beschleunigen, indem sie Muster in Produktionsdaten erkennen und darauf basierend Empfehlungen für die Weiterentwicklung von Produkten geben.
• Energieeffizienz: KI-Systeme können dazu beitragen, die Energieeffizienz in der Produktion zu erhöhen, indem sie Muster in Energieverbrauchsdaten erkennen und darauf basierend Empfehlungen für die Reduzierung des Energieverbrauchs geben.
• Predictive Maintenance: KI-Systeme können auf Basis von historischen Daten und Machine Learning Algorithmen, vorhersagen, wann Wartungsarbeiten an Maschinen erforderlich sein werden, anstatt auf Zeitpläne oder unplanmäßige Ausfälle zu warten, was die Downtime reduziert und die Betriebskosten senkt.
• Automatisierung von Prozessen: Durch die Verwendung von KI-Systemen können Prozesse in der Produktion automatisiert werden, um die Effizienz zu erhöhen und die Produktivität zu steigern.

Quellen:

• OPEX – Operational Excellence
• OPEX FRAMEWORK