Anomalieerkennung, vorausschauende Wartung, Qualitätssicherung und Zustandsüberwachung sind nicht ohne Grund Schlagworte: All diese Praktiken haben das Potenzial, die Effizienz und Produktivität von Fabriken dank industrieller KI deutlich zu verbessern.
Gleichzeitig gibt es viele Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, damit sich KI in einem industriellen Umfeld verbreiten kann. Eine der größten Herausforderungen ist der Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten zum Trainieren von KI-Modellen. Die von Sensoren in einer industriellen Umgebung erfassten Daten sind oft verrauscht, verstreut und unstrukturiert. Dies macht es für KI-Algorithmen schwierig, aus diesen Daten zu lernen.
Daher besteht der erste Schritt für viele Unternehmen, die auf KI umsteigen möchten, darin, die richtige Dateninfrastruktur und Sensoren bereitzustellen, um qualitativ hochwertige Daten auf robuste Weise zu erfassen. Ein weiteres Problem, mit dem einige Unternehmen möglicherweise konfrontiert sind, ist der Mangel an erforderlichen Fähigkeiten, um den Übergang zur KI zu vollziehen oder ein solches System aufrechtzuerhalten. Die Überwachung und Wartung des KI-Systems ist in der Tat ein zu berücksichtigender Faktor, da sich die Bedingungen in einer industriellen Umgebung schnell ändern können. Das bedeutet, dass die KI-Modelle überwacht und in der Lage sein müssen, sich an diese Veränderungen anzupassen.
Trotz der Herausforderungen ist KI für den Industriesektor vielversprechend. Mit den richtigen Investitionen und Partnerschaften kann der Industriesektor die Herausforderungen meistern und die Effizienz und Produktivität von Produktionslinien und Industrieanlagen verbessern.
Die Vorteile der KI
Die Vorteile der industriellen KI sind vielfältig. Die Zustandsüberwachung ist eine der bekanntesten und am häufigsten genutzten Anwendungen von KI in Fabriken. Durch die Analyse von Daten, die von Industrieanlagen gesammelt werden, kann die Zustandsüberwachung verwendet werden, um Anomalien zu erkennen oder sogar vorherzusagen, wann Anlagen wahrscheinlich ausfallen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Wartungsarbeiten zu planen, bevor Probleme auftreten, was Ausfallzeiten verhindert und die Effizienz steigert.
Weitere Anwendungen von KI in einer Produktionslinie umfassen Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung. Die Qualitätskontrolle kann verbessert werden, indem KI zur automatischen Inspektion von Produkten und zur Identifizierung von Mängeln eingesetzt wird. Prozessoptimierung kann durch den Einsatz von KI erreicht werden, um Ineffizienzen zu identifizieren und Verbesserungen vorzuschlagen.
Die Herausforderungen der KI im industriellen Umfeld sind größtenteils auf die Komplexität der Fabriksysteme zurückzuführen. Die Datenerfassung und -verarbeitung kann schwierig sein und die Vielfalt der Datentypen kann überwältigend sein. Dennoch sind die Vorteile von KI trotz dieser Probleme zu groß, um sie zu ignorieren.
Allein durch vorausschauende Wartung können Unternehmen jährlich Millionen von Euro einsparen. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, werden die potenziellen Anwendungen in einem industriellen Umfeld immer größer.
Die Zukunft der KI
Die Industrie steht unter dem Druck, künstliche Intelligenz und digitale Technologien einzuführen. PWC schätzte, dass KI wird bis 2030 für eine jährliche weltweite Wirtschaftsaktivität von 15,7 Billionen US-Dollar verantwortlich sein.
Eine der größten Herausforderungen ist die Datenerfassung, und künftige KI-Fortschritte werden nur Unternehmen zugute kommen, die über die richtige Infrastruktur dafür verfügen Qualitätsdaten sammeln. Um KI-Modelle zu trainieren, werden große Datenmengen benötigt. In einem industriellen Umfeld kann es schwierig sein, diese Daten zu erfassen, da sie häufig über verschiedene Maschinen und Geräte verteilt sind. Das bedeutet im Wesentlichen, dass die richtige Infrastruktur zum Sammeln von Daten der entscheidende Schritt ist, um die Vorteile der KI zu nutzen.
Aber die gute Nachricht ist, dass KI-Modelle immer einfacher bereitzustellen und zu trainieren sind . Mit der richtigen Hardware- und Software-Infrastruktur ist es jetzt möglich, KI-Modelle ohne großen Aufwand zu trainieren und bereitzustellen.
KI-Frameworks
Es gibt viele Frameworks und Bibliotheken wie Keras, TensorFlow oder Pytorch, das die Entwicklung von Algorithmen für KI-Anwendungen unterstützt.
Zum Beispiel Pytorch Lightning ist eine Python-Bibliothek, die sich um das gesamte umfangreiche Software-Engineering kümmert und eine High-Level-Schnittstelle mit Pytorch bereitstellt. Mit einem solchen Tool können Ingenieure KI-Algorithmen nutzen, ohne tief in jahrelange Entwicklung und Schulung eintauchen zu müssen.
Neben Pytorch-lightning gibt es auch mehrere Toolkits, die die Implementierung erleichtern KI im industriellen Umfeld. Beispiel: PyOD, PySAD und Anomalib sind drei in Python geschriebene Open-Source-Projekte, die für verwendet werden können Anomalieerkennung.
PyOD ist eine Python-Toolbox zur Erkennung von Ausreißern in multivariaten Daten mit 30 Anomalieerkennungsalgorithmen, die jeder mit wenigen Zeilen verwenden kann von Code. Es bietet eine Vielzahl von Methoden zur Erkennung von Ausreißern, z. B. probabilistische, lineare, proximitätsbasierte, graphbasierte oder sogar auf neuronalen Netzen basierende Methoden. Diese Art von Bibliothek ist äußerst leistungsstark, da jeder viele Algorithmen trainieren und vergleichen kann, um die beste Methode für einen bestimmten Anwendungsfall und Datensatz zu finden.
Ein weiteres Beispiel ist PySAD, eine Python-Bibliothek für Online-Anomalieerkennung, die mit PyOD kombiniert werden kann, um Anomalien nahezu in Echtzeit zu erkennen. PySAD ist eine leichtgewichtige Bibliothek, die Methoden und Dokumentation zur Erkennung von Anomalien in Streaming-Daten bereitstellt.
Selbst wenn es um Computer Vision geht, mag die Aufgabe komplizierter erscheinen, aber glücklicherweise gibt es eine große Gemeinschaft von Forschern und Programmierern, die fantastische Tools wie Anomalib entwickeln.
Anomalib ist eine Python-Bibliothek zur Anomalieerkennung durch Deep Learning. Es bietet eine Vielzahl von Methoden, um komplexe Algorithmen mit geringem Aufwand zu trainieren. Die Community rund um diese Bibliothek ist aktiv bestrebt, hochmoderne Algorithmen zur Anomalieerkennung bereitzustellen, und sie haben sich als sehr erfolgreich erwiesen.
Fazit
Die Herausforderungen von KI im industriellen Umfeld sind vielfältig. Die potenziellen Vorteile einer erfolgreichen KI-Implementierung sind jedoch erheblich. Mit dem richtigen Ansatz können Industrieunternehmen die Herausforderungen meistern und die Vorteile der KI nutzen. Wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch bei der Implementierung von KI in einem industriellen Umfeld Herausforderungen, die bewältigt werden müssen. Aber mit der richtigen Dateninfrastruktur können diese Herausforderungen gemeistert und die Vorteile der KI genutzt werden.
Der Trend ist da und es werden kontinuierlich leistungsstarke Open-Source-KI-Bibliotheken entwickelt. Diese Bibliotheken erleichtern das Training und die Wartung komplexer Algorithmen und verringern die Schwierigkeit des KI-Umstiegs. Die Entwicklung von KI-Modellen, die vor einigen Jahren mehrere Monate dauerte, dauert heute nur noch wenige Stunden.
Aber denken Sie daran: Um die Leistungsfähigkeit dieser KI-Bibliotheken nutzen zu können, benötigen Sie die richtige Infrastruktur zum Sammeln und Speichern hochwertiger Daten. Bleiben Sie dran!
