Die Arbeit gibt einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Produktion. Mit der zunehmenden Digitalisierung aller Lebensbereiche und den damit verbundenen Aufkommen von neuen Technologien verändert sich auch die Industrie und deren Produktionssystemen. Die sogenannte Industrie 4.0 bezieht in ihre Produktionssysteme Technologien wie IoT, Cloud Computing oder auch Advanced Data Analytics-Technologien ein. Durch die Vernetzung aller mit Sensoren und Aktoren ausgestattet Produktionsanlagen untereinander und der Allgegenwärtigkeit von Cyber-Physischen Systemen in der Fabrik, können diese je nach Reifegrad mehr oder minder automatisiert die Produktionsprozesse koordinieren.
Durch die so entstehende immer größer werdende Datenverfügbarkeit und der kontinuierlich wachsenden Rechenkapazität sind in den letzten Jahren Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in den Fokus der Produktion gelangt. Durch den Einbezug der Künstlichen Intelligenz ergeben sich vollkommen neue Möglichkeiten, um zum einen die Prozesse effizienter zu gestalten und zum anderen völlig neue Geschäftsmodelle zu kreieren.
Machine Learning-Ansätze können genutzt werden, um die Daten der Produktionsanlagen schneller auszuwerten oder Prognosen über den Zustand und die Restlebensdauer der Maschine zu erstellen. Besonders tiefe Neuronale Netze können zur Bilderkennung genutzt werden, damit Roboter auf menschliche Aktionen reagieren und diese auch antizipieren können. Somit wird eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen in der Fertigung möglich.
Die Vision der völlig autonomen Smart Factory geht noch einen Schritt weiter. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Fertigungsanlage und darüber hinaus, soll die Fabrik vollständig autonom, also ohne menschliches Einwirken, den ganzen Produktionsprozess steuern und bei Bedarf situativ anpassen. Stand jetzt hat sich diese Vision einer Smart Factory aber nur in Teilen realisiert.
Akzeptanzprobleme bei der völligen Übertragung der Kontrolle des Produktionsprozesses auf eine KI sowie fehlende Standards im Hinblick auf Software und Hardware zwischen den verschiedenen Akteuren machen eine teilautonome Fabrik in Zukunft wahrscheinlicher. Diese läuft weitgehend autonom, jedoch bleibt die Kontrolle des Menschen über die Produktionsanlagen erhalten.
Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Theoretische Grundlagen und Begriffe
- 2.1 Künstliche Intelligenz
- 2.2 Industrie 4.0
- 3. Einsatz von Kl in Form von Machine Learning im industriellen Umfeld
- 3.1 Optimierung von Produktionssystemen (Anlagensystemebene)
- 3.2 Condition-based Mainentance und Predicitve Mainentance (Anlagenebene)
- 3.3 Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen (Aktivitätenebene)
- 4. Smart Factory - Der Weg in die autonome Produktion?
- 5. Fazit
- Anhang
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit beleuchtet die Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) im Kontext der Produktion und der Industrie 4.0. Sie analysiert die theoretischen Grundlagen und Begriffe von KI und Industrie 4.0 und untersucht, wie KI in verschiedenen Bereichen der Produktion eingesetzt werden kann, um Prozesse zu optimieren, die Wartung zu verbessern und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu fördern. Die Arbeit betrachtet dabei die Anwendung von Machine Learning, insbesondere in den Bereichen der Produktionsplanung, Predictive Maintenance und der Mensch-Maschine-Kooperation.
- Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung in der Industrie 4.0
- Optimierung von Produktionssystemen durch Machine Learning
- Einsatz von KI in der Wartung und Instandhaltung
- Zusammenarbeit von Mensch und Maschine im Produktionsumfeld
- Das Konzept der Smart Factory und die Vision der autonomen Produktion
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema der KI im Kontext der digitalen Transformation ein und beleuchtet die Bedeutung von KI für die Produktion. Sie zeigt die Entwicklung des KI-Einsatzes in der Produktion auf und skizziert die Herausforderungen und Potenziale, die sich aus dem Einsatz von KI ergeben. Kapitel 2 definiert die theoretischen Grundlagen von KI und Industrie 4.0 und erläutert die wichtigsten Begriffe, wie Machine Learning, Deep Learning und Robotik. Kapitel 3 befasst sich mit den konkreten Einsatzmöglichkeiten von KI in der Produktion. Hierbei werden die verschiedenen Ebenen des KI-Einsatzes, von der Optimierung von Produktionssystemen bis hin zur Mensch-Maschine-Kooperation, anhand von Beispielen dargestellt.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0, Machine Learning, Deep Learning, Robotik, Produktion, Prozessoptimierung, Condition-based Maintenance, Predictive Maintenance, Mensch-Maschine-Kooperation, Smart Factory, Autonome Produktion.
- Quote paper
- Manos Papadakis (Author), 2022, Autonome Fertigung. Ein Überblick über Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Produktion, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1191621
