Verborgene Datenwerte in der Produktion
So erschließt die Industrie die Potenziale von KI
In vielen Produktionsstätten verbergen sich ungenutzte Datenschätze mit enormem Potenzial: Richtig eingesetzt können die Daten Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern.
Viele Unternehmen scheitern aber daran, die Daten in Echtzeit zu nutzen, was entscheidend wäre, um auch KI-Projekte schneller und effektiver voranzutreiben. Die Lösung liegt im Datenstreaming, das sowohl die Nutzung von Produktionsdaten revolutioniert als auch den Weg zur KI-Integration ebnet.
Produktionsdaten gelten als Schatzkammer für wertvolle Erkenntnisse, besonders wenn sie intelligent verknüpft werden. Gerade für künstliche Intelligenz sind sie unentbehrlich: KI-Systeme benötigen große Datenmengen, um zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch die Nutzung der Daten birgt besondere Herausforderungen, weil sie sich von anderen Unternehmensdaten wie etwa Finanz- oder Marketing-Informationen abheben. Im Gegensatz zu standardisierten Datenquellen stammen Produktionsdaten aus unterschiedlichsten Maschinen, Sensoren oder auch Kamerasystemen. Sie sind dynamisch, ändern sich in Echtzeit und sind eng mit physischen Prozessen verbunden. Ihre Heterogenität und Komplexität erfordern ein präzises Erfassen und oft ein langfristiges Speichern, um rechtlichen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht zu werden. Diese Dynamik macht ihre standardisierte Verarbeitung schwierig. Angesichts dieser Herausforderungen drängt sich eine zentrale Frage auf: Wie gut gelingt es der Industrie heutzutage, diese Datenschätze zu heben und produktiv zu nutzen?
Vom Potenzial zur Praxis
In deutschen Unternehmen, so zeigt die Praxis, ist die Qualität von Produktionsdaten bereits ein starker Pluspunkt. Doch trotz dieses Vorteils bleibt die praktische Umsetzung häufig hinter den Möglichkeiten zurück. Ein zentrales Hindernis ist oft das mangelnde Verständnis der gesammelten Daten. Die Folge: Es werden viele Machbarkeitsstudien durchgeführt, die jedoch nur selten in den produktiven Betrieb übergehen.
Ein weiteres Problem liegt in der uneinheitlichen Ausprägung der IoT-Infrastruktur. Häufig fehlen klare Grundlagen, um die vorhandenen Daten systematisch in wertschöpfende Erkenntnisse umzuwandeln. Gleichzeitig stehen Unternehmen unter Druck: Kunden und Stakeholder erwarten präzise Vorhersagen zur Produktqualität sowie optimal abgestimmte Produktionsparameter.
Die entscheidende Frage lautet daher: Welche infrastrukturellen und prozessualen Schlüsselfaktoren sind nötig, um den Sprung von der Theorie in die Praxis zu schaffen? Und wie kann Datenstreaming dazu beitragen, dass Produktionsdaten nicht nur gesammelt, sondern auch in Echtzeit sinnvoll genutzt werden?
Die richtige IT-Infrastruktur ist das A und O
Um KI in der Produktion schneller und gewinnbringender einzusetzen, spielt die IT-Infrastruktur eine zentrale Rolle – und dabei vor allem die Datenstreaming-Technologien. Um das Potenzial der Daten auszuschöpfen, müssen jedoch einige Voraussetzungen gegeben sein. Eine schlanke IT-Infrastruktur ist essenziell, etwa um Produktionsdaten effizient zu verarbeiten. Sie sollte Rohdaten speichern und dynamisch nutzbar machen. Dabei unterscheidet man zwischen verschiedenen Standards wie OPC UA (Open Platform Communications - Unified Architecture) und MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). OPC UA ermöglicht plattformunabhängige Kommunikation via Client-Server-Modell, ideal für die Automatisierung. MQTT, ein IoT-Standard, punktet mit seiner schnellen Publisher-Subscriber-Architektur und eignet sich daher besonders für Echtzeitanwendungen in der Produktion.
Batch- oder Stream-Processing: Die passende Methode für Produktionsdaten
Ein entscheidender Faktor bei der Datenverarbeitung ist auch die Wahl zwischen Batch- und Stream-Processing. Während beim Batch-Processing Daten in Paketen gesammelt und erst bei einem komplett gefüllten Batch verarbeitet werden, ermöglicht das Stream-Processing die kontinuierliche Echtzeit-Verarbeitung – ideal für Produktionsumgebungen mit großen Datenmengen. Streaming standardisiert und analysiert Daten sofort und schafft so eine Basis für KI-Analysen. Standards wie MQTT sichern dabei den schnellen und zuverlässigen Fluss kleiner Datenpakete.
So schöpfen Unternehmen das volle Potenzial ihrer Produktionsdaten aus
Mit der richtigen Infrastruktur können Unternehmen durch das Zusammenspiel von KI und Datenstreaming das volle Potenzial ihrer Produktionsdaten heben. Diese Kombination eröffnet zahlreiche Vorteile: Produktionslinien und Standorte lassen sich zentral überwachen und steuern, was die Skalierbarkeit erhöht. Neue Produktionslinien sind mühelos integrierbar, weil sich KI-Systeme flexibel an veränderte Gegebenheiten anpassen.
In der Praxis ist besonders die Echtzeitanalyse durch KI wertvoll: Datenströme werden kontinuierlich überwacht, sodass die KI sofort auf Veränderungen reagieren kann. Das ermöglicht nicht nur Prozessoptimierungen und das Beheben von Fehlern, sondern auch vorausschauende Wartung. So sparen Unternehmen Kosten und gewinnen zugleich Flexibilität – ein entscheidender Vorteil im wettbewerbsintensiven Produktionsumfeld.
Technologie allein reicht jedoch nicht, um KI-Potenziale in der Produktion auszuschöpfen. Entscheidend ist auch ein tiefes Verständnis der Prozesse – etwa darüber, welche Fehler kritisch sind oder welche Parameter, etwa Materialeigenschaften, überwacht werden sollten. Externe Experten können hierbei oft unterstützen und ihr Know-how einbringen.
Ein Blick in die Praxis: Effizientere Schweißprozesse dank smarter Datennutzung
Ein Anwendungsfall zur Datenerfassung aus der Automobil-Produktion zeigt, wie die gezielte Analyse von Daten einen Schweißprozess mit Industrierobotern erheblich optimieren kann. Im Zentrum steht die Vereinheitlichung der Datenschemata verschiedener Schweißroboter. Diese Maßnahme schafft eine homogene Grundlage für weiterführende Analysen. Zusätzlich werden Material- und Oberflächendaten einbezogen, um ein umfassenderes Verständnis der Schweißprozesse zu ermöglichen.
Die erfassten Daten werden vorverarbeitet, um sie für Visualisierungen und Machine-Learning-Modelle nutzbar zu machen. Dabei werden Trainings-Pipelines entwickelt, die eine Qualitätsbewertung der Schweißnähte sowie die Vorhersage optimaler Schweißparameter ermöglichen. Als Basis dienen die von den Messgeräten am Roboter aufgezeichneten Messkurven. Ein automatisiertes System für Modellaktualisierungen stellt sicher, dass die Vorhersagen laufend aktualisiert und an veränderte Bedingungen angepasst werden können.
Die Ergebnisse des Projekts unterstreichen die Effektivität der Maßnahmen: Die Qualität der Schweißnähte lässt sich fast in Echtzeit mit einer Verzögerung von maximal 100 ms bewerten. Visualisierungen über Dashboards bieten Mitarbeitern und Entscheidungsträgern einen klaren Überblick über die Prozessdaten. Zusätzlich wird durch die sichere Übertragung der Daten in die Cloud eine Grundlage für weitere Anwendungsbereiche geschaffen.
Smarte Produktion: Wie Datenstreaming und KI die Industrie transformieren
Klar ist: Die Zukunft der Produktion liegt in der intelligenten Nutzung von Daten. Durch Datenstreaming lassen sich Informationen aus verschiedenen Quellen in Echtzeit bereitstellen, was KI-Systemen ermöglicht, schneller zu lernen und produktiver zu arbeiten.
In Kombination steigern KI und Datenstreaming die Effizienz, fördern Innovation und machen Unternehmen smarter, flexibler und wettbewerbsfähiger. Eine durchdachte IT-Infrastruktur wird dabei zum Wettbewerbsvorteil, indem sie diese Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht. Die Verbindung von KI, Datenstreaming und Prozesswissen setzt neue Maßstäbe in der Fertigungsindustrie, indem sie nachhaltige Verbesserungen wie Echtzeitanalysen, flexible Skalierbarkeit und optimierte Abläufe schafft.
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