Unsicherheiten wegen volatiler Märkte, kleinere Chargen, steigende Compliance-Pflichten und der demografische Wandel: Der Schweizer Data-Science-Spezialist LeanBI erläutert, warum sich künftig Industrieunternehmen ernsthaft für Machine Learning interessieren.
Machine Learning wurde in der Industrie in der Vergangenheit regelrecht gehypt. Die Realität ist aber bislang hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Die Technologie kommt zwar in der Produktion durchaus zum Einsatz, verbreitet sich dort aber nur stark verzögert. Nach Ansicht von LeanBI wird sich das ändern. Der Schweizer Data-Science-Spezialist nennt vier Gründe, warum Industrieunternehmen im kommenden Jahr verstärkt auf Machine Learning setzen dürften.
1. Volatile Märkte
Die weltweiten Krisen führen zu Lieferverzögerungen bei Eingangsmaterialien und erschweren Absatzprognosen. Wenn Industriebetriebe alle Einflussfaktoren berücksichtigen möchten, wird ihre Produktionssteuerung hochkomplex. Diese Komplexität lässt sich nur noch mit Hilfe von Machine-Learning-Systemen beherrschen. Sie können Unternehmen dabei helfen, Entwicklungen zu prognostizieren und dabei verschiedenste Szenarien zu berücksichtigen – und so eine zuverlässige Lieferung an die Endkunden zu gewährleisten.
2. Individualisierte Produktion
Die Chargen von Industrieunternehmen werden immer kleiner, weil ihre Kunden zunehmend individuelle Produktlösungen erwarten. Um dieser Entwicklung gerecht zu werden, müssen sie die Leistungsfähigkeit ihrer Herstellungsprozesse erhöhen. Deshalb werden Industriebetriebe verstärkt Predictive-Maintenance- und Predictive-Quality-Anwendungen implementieren. Sie ermöglichen es, durch rechtzeitiges Eingreifen ungeplante Stillstände und die Entstehung von Ausschuss zu vermeiden und dadurch die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness) zu optimieren.
3. Energieknappheit und Compliance
Die derzeitige Energieknappheit wird auf absehbare Zeit der Normalzustand bleiben. Industriebetriebe sind deshalb gezwungen, ihre Produktionen so energieeffizient wie möglich zu gestalten. Mit Machine-Learning-Systemen können sie den Energieverbrauch online messen, analysieren und bei der Produktionsplanung berücksichtigen. Die Erfassung der Energiedaten ermöglicht es ihnen zudem, die steigenden ESG-Anforderungen (Environment, Social, Governance) zu erfüllen. Sie können etwa ihre Produkte mit Umwelt- und Energielabels ausstatten oder durch die Historisierung der Daten eine Compliance jederzeit rückverfolgbar nachweisen.
4. Demografischer Wandel
Die Belegschaften altern. Viele Mitarbeiter gehen demnächst in Rente und können wegen des Fachkräftemangels nicht zeitnah adäquat ersetzt werden. Industriebetrieben geht damit Know-how für Maschinenführung verloren. Bei vielen Herstellungsprozessen unterliegen Einflussfaktoren wie Materialien starken Schwankungen, die sich nicht durch eine Rezeptur abfangen lassen. Deshalb nivellieren die Maschinenführer diese Schwankungen durch Prozesseingriffe, die auf jahrelanger Erfahrung basieren. Damit dieses Know-how nicht verloren geht, werden Unternehmen versuchen, es direkt in den Maschinen oder in den Steuerungssystemen zu hinterlegen. Dafür eignen sich am besten spezielle Machine-Learning-Ansätze auf Basis von Ontologien wie etwa Bayes’sche Netze.
„Auf viele Herausforderungen von Industriebetrieben kann Machine-Learning die beste Antwort geben“, erklärt Marc Tesch, Inhaber und CEO des Schweizer Data-Science-Spezialisten LeanBI. „Die Voraussetzungen dafür sind günstig, denn in den vergangenen Jahren haben viele Unternehmen ihre Maschinen durch digitalen Retrofit mit Sensoren zur Datenerfassung ausgestattet, miteinander vernetzt und Daten in die Cloud gebracht. Jetzt können sie den nächsten Schritt gehen und ihre Daten mit Machine-Learning-Algorithmen gewinnbringend analysieren.“ Jürgen Frisch
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