KI-Potenziale für MES-Systeme

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLM) und generativer KI eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Optimierung und Weiterentwicklung von Industrie 4.0 und Manufacturing Execution Systemen (MES). Laut Experten können LLM in Kombination mit unternehmenseigenen Daten die Produktentwicklung massiv beschleunigen, Qualitätsprüfungen und Ursachenanalysen unterstützen sowie Arbeitsabläufe und Dokumentationen automatisieren.

Generative KI für digitale Zwillinge

Generative KI wird zunehmend in Plattformen für digitale Zwillinge integriert, um die Planung, den Entwurf und den Betrieb von Gebäuden und Anlagen zu optimieren. Lösungen wie Matterports Genesis kombinieren Erkenntnisse über Immobilien mit der Fähigkeit, automatisch Designs, Layouts und Nutzungskonzepte in fotorealistischen 3D-Ansichten zu generieren. Dies ermöglicht neuartige Anwendungen wie virtuelle Innenraumgestaltung, effiziente Gebäudeplanung, Optimierung der Energieeffizienz sowie Visualisierung von Instandhaltungs- und Sicherheitsaspekten. Durch die Integration generativer KI entstehen dynamische digitale Zwillinge, die Räume und Designs in Echtzeit umgestalten und präsentieren können.

Automatisierte Erstellung von Arbeitsanweisungen

Mit Lösungen wie Cosima go! von Docufy können Betriebsanleitungen und Arbeitsanweisungen teilweise oder vollständig automatisiert erstellt werden. Dabei werden Produktkonfigurationen, Stammdaten und Dokumentvorlagen genutzt, um individualisierte Anleitungen in verschiedenen Sprachen zu generieren. Die Inhalte werden gefiltert, ergänzt und in einem einheitlichen Layout ausgegeben, wodurch manuelle Erstellung und Übersetzung entfallen. Auch Tools wie Scribe ermöglichen die automatische Erstellung von Schritt-für-Schritt-Anleitungen durch Aufzeichnung von Prozessen mit Screenshots und Klickpfaden. Solche Lösungen sparen Zeit, reduzieren Kosten und Fehler bei der Dokumentation und erleichtern die Standardisierung von Arbeitsabläufen.

KI-gestützte Ursachenanalyse für Qualitätsprobleme

Die KI-gestützte Ursachenanalyse gewinnt zunehmend an Bedeutung, um Qualitätsprobleme in der Produktion effizient zu lösen. KI-Systeme analysieren große Datenmengen in Echtzeit und liefern präzise Erkenntnisse zu den Ursachen von Fehlern, Anomalien oder Produktmängeln. Dadurch können Unternehmen Probleme schneller erkennen, deren Ursachen zuverlässig identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen einleiten. Insbesondere die 8D-Methode zur systematischen Problemlösung profitiert von KI-Funktionen. KI unterstützt bei der Fehlererkennung, Ursachenanalyse und Vorschlägen für Korrekturmaßnahmen, wodurch die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit des 8D-Prozesses signifikant gesteigert werden. Durch die Integration von Daten aus der gesamten Supply Chain können KI-Systeme Muster erkennen und ähnliche Qualitätsprobleme voraussagen, um proaktiv Risiken zu vermeiden.Insgesamt trägt die KI-gestützte Ursachenanalyse nachhaltig dazu bei, Fehler schnell zu beseitigen, deren Wiederauftreten zu verhindern und die Produkt- und Prozessqualität kontinuierlich zu verbessern.

Natürliche Sprachverarbeitung für Arbeitsanweisungen

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) bietet vielfältige Möglichkeiten zur Optimierung von Arbeitsanweisungen und technischen Dokumentationen:

• Automatische Erstellung von Anleitungen: Mithilfe von NLP können Arbeitsanweisungen teilweise oder vollständig automatisch aus Produktdaten, Konfigurationen und Vorlagen generiert werden. Dies spart Zeit, reduziert Fehler und ermöglicht eine effiziente Mehrsprachenerstellung.
• Kontextsensitive Anweisungen: NLP-Systeme können den Kontext einer Arbeitsanweisung analysieren und situationsgerecht anpassen, z.B. basierend auf Benutzerprofilen, Standorten oder Produktvarianten.
• Sprachgesteuerte Anleitungen: Durch Spracherkennung und -verarbeitung können Arbeitsanweisungen per Sprachbefehlen aufgerufen und gesteuert werden, was die Hands-Free-Bedienung erleichtert.
• Intelligente Suchfunktionen: NLP verbessert die Suche in Dokumentationen durch Verständnis von natürlicher Sprache, Erkennung von Synonymen und Kontexten sowie intelligente Vorschläge.
• Multimodale Anleitungen: NLP ermöglicht die Verknüpfung von Text mit anderen Medien wie Bildern, Videos und Animationen zu multimedialen, interaktiven Arbeitsanweisungen.
• Kontinuierliche Verbesserung: Durch Analyse von Nutzerfeedback, Häufigkeit von Fehlern und Suchverhalten können NLP-Systeme Anleitungen laufend optimieren und an Bedürfnisse anpassen.

Insgesamt trägt der Einsatz von NLP dazu bei, Arbeitsanweisungen verständlicher, effizienter und benutzerfreundlicher zu gestalten sowie deren Erstellung und Pflege zu automatisieren.

Multimediale Arbeitsanweisungen

Multimediale Arbeitsanweisungen sind eine leistungsstarke Möglichkeit, Lerninhalte und Anleitungen ansprechend und effektiv zu vermitteln. Sie kombinieren verschiedene Medienformate wie Text, Bilder, Videos, Animationen und interaktive Elemente, um unterschiedliche Sinne, Lernstile und Niveaus anzusprechen.

Multimediale Arbeitsanweisungen finden in vielen Bereichen Anwendung, z.B. in der Aus- und Weiterbildung, bei Schulungen, in Lernmanagementsystemen und in der technischen Dokumentation. Mithilfe geeigneter Software und Apps können Lehrende und Fachexperten multimediale Lernmaterialien erstellen, die Erklärvideos, interaktive Simulationen, Augmented-Reality-Elemente und gamifizierte Lerneinheiten umfassen.Durch den Einsatz multimedialer Arbeitsanweisungen werden die fachspezifische Kommunikation und der Erkenntnisgewinn nachhaltig gefördert, wie es in den nationalen Bildungsstandards gefordert wird. Insgesamt tragen multimediale Anleitungen dazu bei, Lerninhalte anschaulicher, motivierender und effizienter zu vermitteln.

Matthias Mut

Experte in KI und Automatiserung. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.

m.mut@falktron.de