EN
DE
Anomalieerkennung, vorausschauende Wartung, Qualitätssicherung und Zustandsüberwachung sind nicht ohne Grund Schlagworte: Alle diese Verfahren haben das Potenzial, die Effizienz und Produktivität von Fabriken dank industrieller KI erheblich zu verbessern.
Gleichzeitig gibt es viele Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, damit sich die KI in einem industriellen Umfeld durchsetzen kann. Eine der größten Herausforderungen ist der Bedarf an hochqualitativen Daten zum Trainieren von KI-Modellen. Die von Sensoren in einer industriellen Umgebung gesammelten Daten sind oft verstreut, unstrukturiert und haben Rauschen. Das macht es für KI-Algorithmen schwierig, aus diesen Daten zu lernen.
Daher besteht der erste Schritt für viele Unternehmen, die auf KI umsteigen wollen, darin, die richtige Dateninfrastruktur und Sensoren einzusetzen, um hochwertige Daten auf robuste Weise zu erfassen. Ein weiteres Problem, mit dem einige Unternehmen konfrontiert sein könnten, ist das Fehlen der notwendigen Fähigkeiten, um den Übergang zu KI zu vollziehen oder ein solches System zu warten. Die Überwachung und Wartung des KI-Systems ist in der Tat ein zu berücksichtigender Faktor, da sich die Bedingungen in einem industriellen Umfeld schnell ändern können. Das bedeutet, dass die KI-Modelle überwacht werden und in der Lage sein müssen, sich an diese Veränderungen anzupassen.
Trotz der Herausforderungen birgt die KI große Chancen für den Industriesektor. 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 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 genutzt werden, um Anomalien zu erkennen oder sogar vorherzusagen, wann die Anlagen wahrscheinlich ausfallen werden. Auf diese Weise können Unternehmen Wartungsarbeiten planen, bevor Probleme auftreten, was Ausfallzeiten verhindert und die Effizienz erhöht.
Weitere Anwendungen von KI in einer Produktionslinie sind Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung. Die Qualitätskontrolle kann durch den Einsatz von KI zur automatischen Prüfung von Produkten und zur Erkennung von Mängeln verbessert werden. Die Prozessoptimierung kann durch den Einsatz von KI unterstützt werden, um Ineffizienzen zu erkennen und Verbesserungen vorzuschlagen.
Die Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in der Industrie sind größtenteils auf die Komplexität der Fabriksysteme zurückzuführen. Die Datenerfassung und -verarbeitung kann schwierig sein, und die Vielfalt der Datentypen kann überwältigend sein. Doch trotz dieser Probleme sind die Vorteile der KI zu groß, um sie zu ignorieren.
Allein durch vorausschauende Wartung können Unternehmen jährlich Millionen von Euro einsparen. Mit der weiteren Entwicklung der KI-Technologie werden die potenziellen Anwendungen im industriellen Umfeld nur noch weiter wachsen.
Der Industriesektor steht unter dem Druck, künstliche Intelligenz und digitale Technologien zu übernehmen. PWC schätzt, dass KI bis 2030 für 15,7 Billionen US-Dollar an jährlicher globaler Wirtschaftstätigkeit verantwortlich sein wird.
Eine der größten Herausforderungen ist die Datenerfassung. Künftige KI-Fortschritte werden nur Unternehmen zugutekommen, die über die richtige Infrastruktur zur Erfassung hochwertiger Daten verfügen. Um KI-Modelle zu trainieren, werden große Mengen an Daten benötigt. Diese Daten können in einem industriellen Umfeld schwer zu erfassen sein, da sie oft über verschiedene Maschinen und Geräte verstreut sind. Dies bedeutet im Wesentlichen, dass die richtige Infrastruktur für die Datenerfassung der entscheidende Schritt ist, um die Vorteile der KI zu nutzen.
Die gute Nachricht ist jedoch, dass KI-Modelle immer einfacher eingesetzt und trainiert werden können. Mit der richtigen Hardware- und Software-Infrastruktur ist es heute möglich, KI-Modelle ohne große Schwierigkeiten zu trainieren und einzusetzen.
Es gibt viele Frameworks und Bibliotheken wie Keras, TensorFlow oder Pytorch, die die Entwicklung von Algorithmen für KI-Anwendungen unterstützen.
Pytorch Lightning zum Beispiel ist eine Python-Bibliothek, die sich um das gesamte komplexe Software-Engineering kümmert und eine High-Level-Schnittstelle zu Pytorch bietet. Mit einem solchen Tool können Ingenieure KI-Algorithmen nutzen, ohne jahrelange Entwicklung und Schulung durchlaufen zu müssen.
Neben Pytorch-lightning gibt es auch mehrere Toolkits, die die Implementierung von KI in einer industriellen Umgebung erleichtern. PyOD, PySAD und Anomalib sind beispielsweise drei in Python geschriebene Open-Source-Projekte, die für die Erkennung von Anomalien verwendet werden können.
PyOD ist eine Python-Toolbox zur Erkennung von Ausreißern in multivariaten Daten mit 30 Algorithmen zur Erkennung von Anomalien, die jeder mit ein paar Zeilen Code verwenden kann. Sie bietet eine Vielzahl von Methoden zur Erkennung von Ausreißern, wie z. B. probabilistische, lineare, auf Nähe basierende, graphbasierte oder sogar auf neuronalen Netzen basierende Algorithmen. Diese Art von Bibliothek ist extrem leistungsfähig, 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 zur Online-Erkennung von Anomalien, die mit PyOD kombiniert werden kann, um Anomalien nahezu in Echtzeit zu erkennen. PySAD ist eine schlanke Bibliothek, die Methoden und Dokumentation zur Verfügung stellt, um Anomalien in Streaming-Daten zu erkennen.
Selbst im Bereich der Computer Vision 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 für die Erkennung von Anomalien durch Deep Learning. Sie bietet eine Vielzahl von Methoden, um komplexe Algorithmen mit geringem Aufwand zu trainieren. Die Gemeinschaft rund um diese Bibliothek bemüht sich aktiv um die Bereitstellung modernster Algorithmen zur Erkennung von Anomalien, und sie haben sich als sehr erfolgreich erwiesen.
Die Herausforderungen der KI in einem industriellen Umfeld sind vielfältig. Die potenziellen Vorteile einer erfolgreichen KI-Implementierung sind jedoch beträchtlich. 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 es zu bewältigen gilt. Mit der richtigen Dateninfrastruktur können diese Herausforderungen jedoch überwunden und die Vorteile der KI realisiert werden.
Der Trend ist da, und es werden kontinuierlich leistungsstarke Open-Source-KI-Bibliotheken entwickelt. Diese Bibliotheken erleichtern das Training und die Pflege komplexer Algorithmen und senken den Schwierigkeitsgrad der Umstellung auf KI. Die Entwicklung von KI-Modellen, die vor einigen Jahren noch 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 zur Erfassung und Speicherung hochqualitativer und strukturierter Daten. Bleiben Sie dran!
