13.02.2023 Best Practices

KI für das Shop- und Topfloor-Management

Im Kommentar nennt Michael Finkler, Geschäftsführer der Proalpha-Gruppe, drei Beispiele, die zeigen, wie Fertigungsunternehmen vom KI-Einsatz innerhalb ihres ERP-Systems profitieren – und zwar auf Top- sowie auf Shopfloor-Ebene.

Michael Finkler ist seit Oktober 2020 Vorstandsvorsitzender des Fachverbandes für Software und Digitalisierung im VDMA.

Diagnosen im Field-Service-Management – in etwa vor Ort beim Ausfall einer Maschine des Kunden – können meist nicht schnell erstellt werden. Denn die Techniker müssen oft erst ihre Kollegen aus der Konstruktion heranziehen, um den Fehler ausfindig zu machen und eine Handlungsempfehlung abzugeben. Das bindet nicht nur Ressourcen, sondern ist auch sehr zeitintensiv, gleichzeitig ist jede Minute Downtime auf Kundenseite fatal.

Ein KI-gestütztes ERP-System liefert diese Ergebnisse erheblich schneller, da die komplette Maschinendokumentation und hinterlegte Informationen zu ähnlichen Servicefällen durchsucht werden können. Das ERP-System dient hier als digitaler Prozess- und Daten-Hub, in dem alle Informationen zusammenlaufen. Reparaturen und Wartungseinsätze werden so schneller durchgeführt – im Idealfall schon, bevor überhaupt ein konkreter Servicefall eintritt.

Robotik, KI und ERP – ein effizientes Trio

Kollaborative Roboter kommen immer häufiger zum Einsatz, da sowohl die Kosten als auch der Aufwand für Programmierung und Inbetriebnahme sinken. Insbesondere sind das mobile und autonom gesteuerte Roboter, die in verschiedenen Szenarien Verwendung finden – zum Beispiel als kollaborative Montageroboter, Schweißroboter oder als „Autonomous Mobile Robots“. Die Steuerung dieser Roboter erfolgt oft direkt durch das ERP-System. Zugleich wird auch KI vermehrt im Robotik- und IoT-Bereich eingesetzt – zum Beispiel zur Selbstoptimierung, zur autonomen Steuerung und zur natürlich-sprachlichen Kommunikation.

Daneben kann KI bei der Überwachung und Modellierung des Anlagenverhaltens – das heißt zur Optimierung der Gesamtanlageneffektivität (OEE, kurz für „Overall Equipment Effectiveness“) – unterstützen. Dabei werden die KI-Tools durch die Datenmengen maschinennaher Systeme, die an das ERP-System angebunden sind, sowie das IoT gespeist. Diese riesigen Datenmengen sind wiederum Grundlage für Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML), die mitunter Leistung und Qualität von Produkten optimieren.

Intelligente Lager- und Produktionsplanung

KI lässt sich auch zur Lager- und Produktionsplanung einsetzen – zum Beispiel für die Bereitstellung sowie Bewegung von Materialien und Produkten in einem Lager. Hierfür kann KI Daten aus Bestell-, Fertigungs- und Lagersystemen zusammenführen und so die optimale Lagerauslastung bestimmen. Außerdem können Konfigurationen geändert und Produktionsplanungsprozesse in der Fertigung unterstützt werden, um der Nachfrage besser gerecht zu werden.

In der Planungsphase auf Makroebene lässt sich zudem voraussagen, wie viele Produkte in einem bestimmten Zeitraum produziert werden müssen. Darüber hinaus können zusätzliche Erkenntnisse zum Kaufverhalten gewonnen und die Planung der einzelnen Produktionsabläufe intelligenter gestaltet werden, wenn auf dynamische Auftragsänderungen zugegriffen und reagiert werden kann.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 12/2022. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Die Industrie wird sich durch KI stark verändern. Bei der Bedarfsplanung, der Digitalisierung der Supply Chain sowie in IIoT-Projekten spielt KI bereits eine wichtige Rolle, da entsprechende Tools beispielsweise die Auswirkungen von Lieferengpässen oder Preisänderungen prognostizieren und Handlungsalternativen vorschlagen.

Ein KI-gestütztes ERP-System führt Daten schnell aus unterschiedlichen Einheiten zusammen. Selbststeuernde und selbstoptimierende Prozesse bedienen sich aus einer „Single Source of Truth“, die die Basis für weitere Digitalisierungsprojekte und neue sowie profitable Geschäftsmodelle darstellt.