Künstliche Intelligenz in der Prozessindustrie
Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig: von äußerst nützlichen Anwendungen wie Navigation, Gesichtserkennung, Such- und Empfehlungstools, elektronischen Zahlungen, usw. bis hin zu ungewöhnlichen Anwendungen, z. B. zur Bewertung von Schönheitswettbewerben und sogar eine KI-Zahnbürste, die analysiert und lernt, wie Zähne besser geputzt werden können.
So allgegenwärtig KI inzwischen ist, so überraschend ist es, dass wenige Unternehmen in der Prozessindustrie sie tatsächlich zur Vereinfachung und Optimierung ihrer Geschäftsprozesse einsetzen, obwohl sie in anderen Sektoren wie dem Finanzwesen, der Lebensmittel- und Getränkeindustrie und dem Gesundheitswesen ein enormes Potenzial freigesetzt hat. Wie können Unternehmen in der Prozessindustrie von den Möglichkeiten der KI profitieren? Darauf wollen wir im Folgenden einige Antworten geben.
KI kurz erklärt
Vereinfacht ausgedrückt ist Künstliche Intelligenz (KI) die Fähigkeit einer Maschine oder eines Computers, sich Wissen anzueignen und anzuwenden, das sie durch Datenanalyse und Erfahrung gewonnen haben. Während KI-Tools vor nicht allzu langer Zeit noch als „Science-Fiction“ galten, sind sie heute Mainstream und haben das Potenzial, unsere Lebens- und insbesondere Arbeitsweise zu verändern. In der Wirtschaft und Industrie hat die KI-Technologie viele manuelle Aufgaben automatisiert und führt diese in vielen Fällen besser und mit weniger Fehlern aus. Dies gilt insbesondere für sich wiederholende Aufgaben, die die Analyse großer Mengen von Details beinhalten. Und weil sie riesige Datenmengen viel besser und schneller verarbeiten kann als ein Mensch, können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Abläufe gewinnen, die ihnen vorher nicht bewusst waren. Die Fortschritte in der KI-Technologie haben so maßgeblich zum Erfolg vieler globaler Unternehmen beigetragen.
Maschinelles Lernen und mathematische Optimierung: Zwei mächtige KI-Methoden
Teilbereiche der KI werden auch in der fortgeschrittenen Analyse (Advanced Analytics) eingesetzt. Sie wird häufig genutzt, um Unternehmen und Industrie dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen über ihre Tätigkeiten zu treffen.
Die größte und bekannteste KI-Methode ist das maschinelle Lernen (ML). Mit Hilfe des maschinellen Lernens können Softwareanwendungen genauere Vorhersagen treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen. Es handelt sich um ein herausragendes Tool für die prädiktive Analyse (Predictive Analytics), das alle relevanten historischen Daten eines Unternehmens verarbeitet, um automatisch Muster zu erkennen, aus der Vergangenheit zu lernen und daraus Vorhersagen für die Zukunft abzuleiten.
Die mathematische Optimierung ist ein vielleicht weniger bekanntes KI-Tool, dessen Leistungsfähigkeit jedoch nicht unterschätzt werden sollte. Unternehmen greifen auf diese KI-Technik zurück, um kritische Geschäftsprobleme wie Produktionsplanung, Personaleinsatzplanung, Netzwerkplanung und Lieferkettenmanagement zu lösen. Es handelt sich um ein hocheffektives präskriptives Analysetool (Prescriptive Analytics), das Lösungen für die komplexesten Geschäftsprobleme generieren kann.
Mit dieser Art von KI-Tools können Unternehmen neue Einblicke in ihre Abläufe gewinnen und optimale Ergebnisse erzielen: höhere Effizienz, niedrigere Betriebskosten, höhere Gewinne, bessere Qualität und damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
In welchen Bereichen kann KI die Prozessindustrie unterstützen?
Die Prozessindustrie muss sich mit verschiedenen Herausforderungen auseinandersetzen: der schwankenden Verfügbarkeit und den Preisen von Rohstoffen auf dem internationalen Markt, globalen Lieferkettenproblemen sowie der Einhaltung strenger Qualitäts- und Nachhaltigkeitsstandards. Gleichzeitig müssen die Unternehmen der Branche sicherstellen, dass die Effizienzziele erreicht werden und gleichzeitig eine maximale Rentabilität erzielt wird. In welchen Bereichen kann KI helfen, diesen Herausforderungen zu begegnen, und wie?
Lieferketten
Die Lieferketten der Prozessindustrie sind hochkomplex und in vielen Bereichen unübersichtlich. Unvorhergesehene Störungen können erhebliche Folgen haben. Die Industrie versorgt uns mit lebenswichtigen, ja sogar lebensrettenden Gütern. Umso wichtiger ist es, dass ihre Lieferketten so widerstandsfähig wie möglich sind. Hierzu ist unter anderem notwendig,
- dass man sich über die Verfügbarkeit von Rohstoffen auf dem Laufenden halten muss,
- dass man weiß, wann man sie zu einem günstigen Preis und in der richtigen Qualität einkaufen muss,
- dass man genug auf Lager hat, um die Produktion am Laufen zu halten,
- und dass man die Anforderungen der Kunden an Flexibilität und Liefertreue erfüllen muss.
KI-Algorithmen können alle relevanten Daten der Lieferkette analysieren, um die Kundennachfrage zu prognostizieren. Unternehmen können dann ihre Abläufe nach Bedarf planen und ihre (Kosten-)Effizienz steigern. KI-Tools können auch zur Prognose künftiger Materialpreise eingesetzt werden, indem Markt- und andere externe Daten analysiert werden, um festzustellen, wann die Preise wahrscheinlich steigen oder fallen werden. Dies hilft einem Unternehmen, den richtigen Zeitpunkt für den Einkauf zu erkennen und die Produktionsprozesse schneller an den Markt anzupassen. Dadurch wird das Risiko von Verlusten erheblich gesenkt.
Lagerhaltung
Unternehmen der Prozessindustrie müssen einen konstanten Bestand in ihren Lagern vorhalten, um Lieferverzögerungen bei wichtigen Gütern und Komponenten zu vermeiden. Eine Überbevorratung kann jedoch zu einer Vielzahl von Problemen führen, zumal viele Güter aufgrund ihrer Beschaffenheit oder ihrer Eigenschaften besonderen Lagerbedingungen unterliegen. Zu hohe Bestände führen zu erhöhten Lagerkosten, verderbliche Güter müssen möglicherweise entsorgt werden, wenn sie nicht rechtzeitig in der Produktion eingesetzt werden können.
Auch hier kann die Fähigkeit, die Nachfrage zu prognostizieren, den Unternehmen helfen, ein ausgewogenes Bestandsniveau zu halten. Durch den Einsatz von KI-Tools, wie z. B. Softwareplattformen, die auf mathematischer Optimierung beruhen, können Sie Ihre Bestände an unterschiedliche Vorlaufzeiten und Änderungen in den Produktionsplänen anpassen. Sie können ermitteln, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, um Über- und Unterbestände zu vermeiden, und bestimmen, wie Ihr Bestand optimal auf mehrere Lagerstandorte verteilt werden kann.
Produktion
Effiziente Produktionsabläufe sind eine der wichtigsten Voraussetzungen dafür, dass ein Unternehmen auf dem wettbewerbsintensiven globalen Markt bestehen kann. Resiliente und agile Lieferketten mit Bedarfsprognosen, Netzwerkoptimierung und fortschrittlicher Produktionsplanung können enorm zu mehr Effizienz in der Produktion beitragen. Darüber hinaus bedeutet die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Arbeitsabläufe, dass die Mitarbeiter*innen in anderen Bereichen eingesetzt werden können, die einen höheren Mehrwert bringen.
Maschinen und Systeme in Anlagen der Prozessindustrie enthalten eine Menge wertvoller Daten, die größtenteils unsortiert und ungenutzt sind. Alle relevanten historischen Daten in einer Anlage oder einem Betriebssystem können durch KI-Tools wie ML und mathematische Optimierung in der prädiktiver und präskriptiver Analytik verarbeitet und analysiert werden, um Workflow-Muster zu identifizieren und zu optimieren oder Bedingungen in der Herstellung wie Rührgeschwindigkeiten, Temperatur und Prozessdauer zu steuern. Es können genaue Vorhersagen getroffen werden, z. B. wo Engpässe oder übermäßiger Energieverbrauch auftreten können, und Empfehlungen gegeben werden, wie diese vermieden werden können.
Nachhaltigkeit
Die Prozessindustrie nutzt die natürlichen Ressourcen der Erde in großem Umfang und verbraucht viel Energie für die Herstellung ihrer Produkte. Angesichts des Klimawandels und der weltweiten Bemühungen um eine Verringerung der CO2-Emissionen und das Erreichen von Nachhaltigkeitszielen musste die Branche viele ihrer Abläufe neu ausrichten, um die Umweltnormen für Kohlenstoffemissionen, Wasserverbrauch oder den Verschmutzungsgrad in den Produktionsstätten zu erfüllen, ohne dabei ihre wirtschaftlichen Ziele wie maximale Rentabilität und Wachstum aus den Augen zu verlieren.
Mit KI-gestützter Datenanalyse können Unternehmen ihre Produktion leicht verfolgen und an die von den Behörden eingeführten Normen anpassen. Dies kann beispielsweise durch die Ermittlung optimaler Prozessparameter und Produktionsabläufe erfolgen. Die Unternehmen profitieren doppelt davon, da sie nicht nur hohe Bußgelder für die Nichteinhaltung von Vorschriften vermeiden, sondern auch Ressourcen einsparen, Abfälle und CO2-Emissionen reduzieren und damit einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten.
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In der Prozessindustrie gibt es äußerst komplexe Arbeitsabläufe. Mit Hilfe mathematischer Optimierung generiert OPTANO Lösungen für die schwierigsten Workflow-Probleme.
An moderne Produktionsnetzwerke werden hohe Anforderungen gestellt. Mathematische Optimierung kann helfen, diesen gerecht zu werden.
Wir lösen komplexe Planungsprobleme – aber was genau meinen wir, wenn wir von Komplexität sprechen? Antworten auf die Frage: Was macht ein Problem komplex?
Kurz zusammengefasst...
Die Vorteile der Anwendung von KI-basierten Tools in der Prozessindustrie überwiegen bei weitem die Zweifel und Unsicherheiten, die viele Unternehmen noch zu haben scheinen. Dennoch sind COVID-19, die geopolitische und wirtschaftliche Situation der letzten Jahre starke Argumente dafür, dass die Prozessindustrie unbedingt auf den KI-Zug aufspringen sollte.
Künstliche Intelligenz kann wesentlich dazu beitragen, die strategischen Prognosen, die Produktivität, die Produktqualität und die Umweltfreundlichkeit eines Unternehmens zu verbessern. Das Ergebnis sind höhere Kosteneffizienz, effizientere Abläufe, weniger Abfall und ein wertvoller Wettbewerbsvorteil für Unternehmen in ihren jeweiligen Märkten.
Wie OPTANO KI Technologien einsetzt
OPTANO ist die ideale Plattform, um schnell und effektiv planen zu können. Es ermöglicht Ihnen, eine Vielzahl von Problemen zu lösen und alle Ihre Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe zu optimieren, um eine bessere Leistung und höhere Rentabilität zu erzielen – all das mit einer hocheffizienten, integrierten und intuitiven Software.
OPTANO wendet Methoden des maschinellen Lernens an – das bekannteste Werkzeug der prädiktiven Analytik -, z.B. um alle in einer Anlage oder einem Betriebssystem verfügbaren historischen Daten zu verarbeiten, um aus der Vergangenheit zu lernen und zukünftige Vorhersagen über Kundennachfrage, Preisgestaltung, Produktion uvm. zu treffen.
Die mathematische Optimierung als führendes präskriptives Analysewerkzeug nutzt dann diese Daten, die es in ein mathematisches Modell Ihrer Geschäftsumgebung einbringt. Mit Hilfe spezieller, auf Algorithmen basierender Solver generiert es dann Lösungen für die schwierigsten Probleme und versetzt Unternehmen in die Lage, fundierte Entscheidungen über den besten Weg zur Optimierung von Abläufen, zur Produktionsplanung, zum Supply Chain Management, zur Erreichung von Nachhaltigkeit und vielem mehr zu treffen.
Wenn Sie wissen möchten, ob auch in Ihrem Unternehmen mit Hilfe von KI und Analytik Verbesserungen erzielt werden können, dann sprechen Sie doch noch heute mit einem unserer Berater. Wir sind nur einen Telefonanruf oder eine E-Mail entfernt. Und wenn Sie mehr über die verschiedenen KI-Methoden und Advanced Analytics und deren Funktionsweise erfahren möchten, können Sie unser Factsheet „Begriffe und Definitionen“ herunterladen.
KI ist längst kein Science-Fiction mehr
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz waren in den letzten Jahren enorm. Dinge, die wir als Ideen für einen Science-Fiction-Film abgetan haben, sind heute sehr real. Hier bei OPTANO glauben wir, dass nichts unmöglich ist. Die Zukunft wird spannend, und wir freuen uns darauf, sie aktiv mitzugestalten, indem wir Unternehmen unterstützen, optimale Ergebnisse zu erzielen, damit sie für jede Zukunft vorbereitet sind.
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Im Bereich der mathematischen Optimierung, in dem wir uns in unserer täglichen Arbeit bewegen, gibt es viele Begriffe, die nicht ganz trennscharf verwendet werden. In diesem Factsheet wollen wir nicht nur der jeweiligen Bedeutung auf den Grund gehen, sondern auch die Wirkzusammenhänge aufzeigen.
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