Vorteile des Einsatzes von AI im Produktionsmanagement

Vorbei sind die Zeiten, in denen Tabellen von Hand erstellt wurden. Heutzutage werden die Produktionspläne digitalisiert und über spezielle Computeranwendungen und -systeme verwaltet. Infolgedessen besteht eine wachsende Nachfrage nach Produktionssteuerungssystemen, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden. Was sind die Vorteile des Einsatzes von KI im Produktionsmanagement? In diesem Blogbeitrag erläutern wir, warum sich Unternehmen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Produktionsmanagement entscheiden, welche Vorteile dies mit sich bringt und geben Beispiele für die praktische Anwendung.

Der Zweck der Kontrolle im Produktionsprozess

Die Produktionskontrolle konzentriert sich auf die Überwachung der Produktionsaktivitäten, um Kosteneffizienz zu erreichen und hohe Qualität zu gewährleisten. Sie befasst sich auch mit der Optimierung der Produktions- und Verkaufsprozesse, die im verarbeitenden Gewerbe von entscheidender Bedeutung ist.

Unternehmen verwalten ein breites Spektrum von Produktionsabläufen, einschließlich der Beschaffung von Rohstoffen, der Bestandsverwaltung, der Lieferinformationen und der Transportmethoden. Der Umfang des Managements in diesem Bereich ist umfangreich und die Aufgaben sind äußerst komplex. Produktionsmanagementsysteme unterstützen Unternehmen bei der Durchführung dieser komplexen Vorgänge.

Vorteile des Einsatzes von AI im Produktionsmanagement

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Zusammenhang mit dem Produktionsmanagement zunehmend an Bedeutung. Vor der Ära der KI sahen sich Unternehmen mit zahlreichen Herausforderungen bei der Verwaltung von Produktionsabläufen konfrontiert, selbst nach der Einführung von Produktionsmanagementsystemen. Um die Arbeitsbelastung zwischen den verschiedenen Abteilungen auszugleichen, war eine effiziente Personalzuweisung und Koordinierung zwischen den Abteilungen erforderlich.

Darüber hinaus wurde die Verwaltung von Rohstoffen, Untermaterialien, unfertigen Erzeugnissen und zugekauften Teilen durch die Produktionskontrolle durchgeführt. Es ist darauf hinzuweisen, dass immer die Gefahr von Versehen bei den Absprachen und Fehlern bei den Bestellungen besteht.

Die Nachfrageprognosen der Industrie und die Annahmen über die Fehlerquote waren oft unvorhersehbar oder beruhten auf Erfahrung und Intuition, so dass das Produktionsmanagement eine Aufgabe war, die stark von den Fähigkeiten der Verantwortlichen abhing. Leider hat sich die Personalisierung oft negativ auf die Qualität der Arbeit ausgewirkt. Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz im Bereich des Produktionsmanagements hat Möglichkeiten eröffnet, diese Probleme zu lösen. Eine bessere Kontrolle und eine höhere Vorhersagegenauigkeit sind wichtige Schritte zur Verbesserung der Produktionsmanagementprozesse. Aus diesem Grund werden zunehmend KI-basierte Lösungen eingesetzt, um die Präzision von Fertigungsprozessen zu verbessern.

Welche Vorteile bietet der Einsatz künstlicher Intelligenz im Produktionsmanagement? Schauen wir uns dieses Thema einmal genauer an.

Minimierung des Personalmangels und der Abhängigkeit von individuellen Fähigkeiten

Die Produktionskontrolle hängt häufig von der Kompetenz der Aufsichtsperson ab, was zu einer erhöhten Arbeitsbelastung führen kann. In der verarbeitenden Industrie herrscht Personalmangel, was den Druck auf die Produktionsleiter noch erhöht.

Die Einführung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Produktionsmanagementsystems kann den manuellen Arbeitsaufwand der Manager erheblich reduzieren. Der Einsatz von KI ermöglicht es, die Abhängigkeit von individuellen Kompetenzen zu verringern und die Arbeitsbelastung jedes einzelnen Mitarbeiters zu reduzieren, was dazu beiträgt, das Problem der unzureichenden Humanressourcen zu beseitigen.

Nachfrageprognosen auf der Grundlage von Massendatenanalysen

Die Erstellung von Produktionsplänen auf der Grundlage von Bedarfsprognosen ist ein wichtiger Bestandteil des Produktionsmanagements. Der traditionelle Ansatz, der sich sowohl auf die Erfahrung und Intuition der zuständigen Person als auch auf die Analyse der bisher gesammelten Informationen stützt, erfordert ein hohes Maß an Fachwissen.

Die Einführung der KI öffnet die Tür zur Verarbeitung großer Daten- und Informationsmengen in kurzer Zeit und ermöglicht gleichzeitig die Identifizierung von Mustern für jene Aspekte, die zuvor ohne solide Grundlage hauptsächlich auf Intuition beruhten. Die Verfügbarkeit von mehr Informationen fördert genauere Nachfrageprognosen, und künstliche Intelligenz kann durch kontinuierliches Lernen einen wesentlichen Beitrag zur Erhöhung der Genauigkeit dieser Prognosen leisten.

Reaktion auf sich ändernde Bedürfnisse durch flexible und schnelle Anpassung

Die Zeiten der Massenproduktion einer begrenzten Anzahl von Modellen sind vorbei. Unterschiedliche Marktbedürfnisse lassen sich am besten durch eine Produktion in kleinen Mengen mit hoher Variabilität (High-Mix) erfüllen. Es gibt jedoch Ressourcenbeschränkungen wie Personal, Standort und Ausrüstung in den Fabriken, so dass die Vorbereitung individueller Produktionslinien für eine breite Produktpalette nicht möglich ist. Daher sind ein flexibles Produktionsmanagement und die Fähigkeit, Produktionspläne schnell an veränderte Anforderungen anzupassen, von entscheidender Bedeutung.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) kann den Aufwand für die ständige Anpassung der Produktionsplanung erheblich verringern und gleichzeitig deren Genauigkeit verbessern. Angesichts der sich schnell ändernden Anforderungen wird die Rolle der KI immer wichtiger, damit Unternehmen Schritt halten und sich flexibel an neue Produktionsanforderungen anpassen können.

Präziser Informationsaustausch in Echtzeit

Die Informationen, die den verschiedenen Abteilungen zur Verfügung gestellt werden müssen, ändern sich dynamisch aufgrund der sich entwickelnden Bedürfnisse und der ständigen Anpassungen im Produktionsmanagement. Da die Hersteller ständig bestrebt sind, die Produktionseffizienz zu verbessern, können selbst minimale Verzögerungen bei der Übermittlung von Informationen in den Prozessen des Produktionszyklusmanagements, die in Sekundenbruchteilen gemessen werden, das Risiko erheblicher Verschwendung mit sich bringen. Daher wurden viele Produktionssteuerungssysteme mit Funktionen zur gemeinsamen Nutzung von Informationen und Daten ausgestattet.

Durch die Einführung der künstlichen Intelligenz nimmt die Menge der zu verarbeitenden Informationen und Daten erheblich zu, was die Bedeutung des Informationsaustauschs in Echtzeit unterstreicht. Dank KI ist es nicht nur möglich, den Prozess der gemeinsamen Datennutzung zu beschleunigen, sondern auch die Genauigkeit und Aktualität der bereitgestellten Informationen deutlich zu erhöhen, was zu einem effizienteren und synchronisierten Management der Produktionsabläufe führt.

Wie Sie KI in das Produktionsmanagement Ihres Unternehmens einführen

Um das Potenzial der künstlichen Intelligenz im Produktionsmanagement nutzen zu können, ist es unerlässlich, das Produktionsmanagementsystem mit der KI-Technologie zu integrieren. Wenn Sie noch kein Produktionskontrollsystem installiert haben, lohnt es sich, über dessen Einführung nachzudenken. Wenn Sie hingegen bereits ein Produktionsmanagementsystem haben, aber nicht vorhaben, KI darin zu integrieren, lohnt es sich, einen Systemwechsel in Betracht zu ziehen.

Wenn Sie ein neues System einführen, müssen Sie mehrere Entscheidungen treffen:

1. Entwicklungsmethode: Wählen Sie, ob Sie ein fertiges Systempaket kaufen oder Ihre eigene Lösung entwickeln wollen.
2. Standort des Systems: Entscheiden Sie, ob das System lokal auf Ihren Servern oder in der Cloud verwaltet werden soll.
3. Datenmigration: Entwickeln Sie eine Strategie für den Übergang von Ihrem derzeitigen System zu einem neuen System.

Bei der Implementierung eines neuen KI-gestützten Produktionsmanagementsystems ist es von entscheidender Bedeutung, Funktionen zur Datenerfassung zu entwickeln, um die Prozesseffizienz zu verbessern. Eine angemessene Datenqualität und -integrität sind unerlässlich, um das Potenzial der künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen.

Beispiele für Produktionsmanagement mit AI

Es gibt mehrere Fälle, in denen das Produktionsmanagement mit partieller künstlicher Intelligenz begonnen hat. Der Einsatz von KI schreitet beispielsweise bei den folgenden Tätigkeiten voran:

AI im Produktionsplanungsprozess

Die Entwicklung eines Produktionsplans ist eine der größten Herausforderungen im Produktionsmanagement. Herkömmliche Produktionsmanagementsysteme ermöglichen zwar die Organisation, Integration, gemeinsame Nutzung und Visualisierung von Informationen, doch die endgültige Planung erfordert häufig manuelle Eingriffe.

So hat beispielsweise ein großes Lebensmittelunternehmen in ein KI-gestütztes Produktionsmanagementsystem investiert, das KI zur Entwicklung von Produktionsplänen einsetzt. Ein Mechanismus, der es der KI ermöglicht, von KI-Experten zu lernen. Produktionsmanagement, errechnet einen optimierten Produktionsplan für dieses Unternehmen.

Mit ihren maschinellen Lernfähigkeiten ermöglicht es die künstliche Intelligenz nun, Produktionspläne mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu formulieren und die manuelle Planung zu übertreffen. KI steigert nicht nur die Effizienz, sondern führt auch eine neue Präzision in den Planungsprozess ein, die für die Optimierung der Produktionsprozesse von großer Bedeutung ist.

Produktionsoptimierung und Bestandsmanagement durch künstliche Intelligenz

Viele Produktionsleiter neigen dazu, hohe Lagerbestände zu halten, um das Risiko von Produkt- und Materialengpässen zu minimieren. Diese Vorsicht ist zwar verständlich, kann aber die Betriebskosten schrittweise erhöhen.

Ein Unternehmen beschloss, in ein KI-gestütztes Produktionsmanagementsystem zu investieren, das überschüssige Bestände, die auf menschliche Vorsicht zurückzuführen waren, reduzierte. Künstliche Intelligenz kann den optimalen Lagerbestand ermitteln, was wiederum die Bestimmung des idealen Produktionsvolumens und die Entwicklung eines effizienten Produktionsplans ermöglicht. Durch den Einsatz von KI konnte dieses Unternehmen die Kosten minimieren, ohne den Produktionsprozess durch Engpässe auf Lager zu gefährden.

Vorhersage der Nachfrage und Anpassung der Pläne als Reaktion auf Veränderungen im Umfeld

Der Getränkeabsatz kann je nach Wetterlage schwanken, was die Nachfrageprognose erschwert. Dieser Getränkehersteller hat beschlossen, künstliche Intelligenz einzusetzen, um das Produktionsmanagement zu verbessern.

In der Vergangenheit wurden die Nachfrageprognosen durch externe Faktoren wie die Wetterbedingungen behindert, die eine menschliche Analyse erforderten, da Maschinen nicht in der Lage waren, diese zu berücksichtigen. Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz ist es nun jedoch möglich, dass das System bei der Erstellung von Produktionsplänen auch externe Faktoren wie das Wetter berücksichtigt. Dank der KI ist die Produktionsplanung präziser und widerstandsfähiger gegenüber sich ändernden Umweltbedingungen geworden, was sich wiederum positiv auf die Effizienz des gesamten Produktionsprozesses auswirkt.

Verbesserte Qualitätskontrolle durch künstliche Intelligenz

Der Prozess der Qualitätskontrolle ist oft mit viel Handarbeit verbunden. Die Herausforderung besteht darin, dass es für die Inspektoren schwierig ist, Inspektionen nach einheitlichen Standards durchzuführen. Bei der visuellen Beurteilung beispielsweise ist Subjektivität unvermeidlich, und es ist schwierig, Diskrepanzen bei der Beurteilung vollständig auszuschließen. Außerdem ist es möglich, mangelhafte Produkte zu übersehen.

Es gibt jedoch erfolgreiche Fälle, in denen künstliche Intelligenz auf den Qualitätskontrollprozess angewandt wird. In einem Fall werden die von den Kameras aufgenommenen Bilder mit den gesammelten Daten der Akzeptanzkriterien verglichen, und die künstliche Intelligenz nimmt eine automatische Bewertung vor. Dadurch werden Bewertungen mit einer Genauigkeit vorgenommen, die weit über die Möglichkeiten menschlicher Kontrollen hinausgeht. Durch die Automatisierung des Qualitätskontrollprozesses verbessert die künstliche Intelligenz nicht nur die Konsistenz und Genauigkeit der Bewertungen, sondern trägt auch erheblich zur allgemeinen Produktqualität bei.

AI-Fortschritte im Produktionsmanagement

In diesem Blog haben wir dargelegt, wie durch die Integration von künstlicher Intelligenz in die Produktionsmanagement-Prozesse bedeutende Veränderungen erreicht werden können und wie die betriebliche Effizienz dieser Prozesse verbessert werden kann.

Das Produktionsmanagement ist eine äußerst komplexe Aufgabe, die eine Vielzahl von Aspekten der Produktionsabläufe umfasst. Sie erfordert die Verarbeitung riesiger Informationsmengen, und die menschliche Kapazität zur Bewältigung von Kleinserien mit hoher Variabilität ist begrenzt. Daher wird immer mehr Aufmerksamkeit auf Systeme gerichtet, die künstliche Intelligenz in Produktionsmanagementsysteme integrieren und es Maschinen ermöglichen, Lösungen auf der Grundlage einer umfassenden Datenbank zu optimieren.

1. Prozessautomatisierung und -optimierung: KI kann zahlreiche Fertigungsprozesse automatisieren und so den mit menschlichen Eingriffen verbundenen Zeit- und Fehleraufwand reduzieren. Sie kann auch Prozesse optimieren, indem sie die effizientesten Arbeitsmethoden ermittelt.
2. Vorhersage und Planung: KI kann große Mengen historischer Daten analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen und die Produktionsplanung zu unterstützen. Sie kann auch künftige Veränderungen im Unternehmensumfeld vorwegnehmen, so dass die Unternehmen besser auf künftige Herausforderungen vorbereitet sind.
3. Qualitätskontrolle: Wie bereits erwähnt, kann KI die Qualitätskontrollprozesse erheblich verbessern, indem sie Produktunregelmäßigkeiten oder -fehler in einem frühen Stadium der Produktion automatisch erkennt.
4. Bestands- und Lieferkettenmanagement: KI kann Echtzeitdaten analysieren, um die Bestandsverwaltung zu unterstützen und die Lieferkette zu optimieren, was zu geringeren Kosten und einer verbesserten betrieblichen Effizienz führt.
5. Multidimensionale Analyse und Simulation: KI ermöglicht die multidimensionale Analyse von Produktionsdaten und die Simulation verschiedener Szenarien, um bessere betriebliche Entscheidungen zu treffen.
6. Personalisierung der Produktion: KI ermöglicht eine personalisierte Produktion in kleinen Stückzahlen und in größerem Maßstab, was eine schnellere Anpassung an sich ändernde Verbraucherpräferenzen ermöglicht.
7. Schulung und Unterstützung für Mitarbeiter: KI kann auch Schulungen und Unterstützung für Mitarbeiter in Echtzeit anbieten und ihnen dabei helfen, Probleme zu lösen und ihre Fähigkeiten zu verbessern.
8. Integrierte Produktions-Ökosysteme: KI kann die Schaffung integrierter Produktionsökosysteme unterstützen, die verschiedene Elemente des Produktionsprozesses von der Beschaffung bis zum Vertrieb zusammenführen.

Die Einführung von künstlicher Intelligenz in das Produktionsmanagement eröffnet außergewöhnliche Möglichkeiten. Unternehmen können nun neue Horizonte der Effizienz und Innovation erschließen, was letztlich zu einer höheren Produktivität, niedrigeren Kosten und größerer Kundenzufriedenheit führt.

Autor: Tomasz Matuszek; Dział Marketingu - Firma Gulajski