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Logistik weitergedacht – wie künstliche Intelligenz den Materialfluss verbessert.

Innerhalb der Wertschöpfungskette beschäftigt sich die Logistik mit Planung und Organisation, Steuerung und Optimierung sowie Durchführung und Dokumentation aller relevanten Waren-, Informations- und Personalbewegungen. Die Relevanz einer störungsfreien Logistik ist in Zeiten von Just in Time-Produktion extrem hoch.

Fertigungsbetriebe sind stets darauf angewiesen, dass Rohstoffe, Materialen und Teilprodukte immer rechtzeitig vorrätig sind und dass die Produktionsprozesse innerhalb des Unternehmens nicht durch Engpässe verlangsamt werden. Denn Wartezeiten und Stillstände an den Maschinen und Arbeitsplätzen bedeuten immer Auslieferungsverzug und erhöhte Kosten.

Ein professionelles Manufacturing Execution System (MES) mit spezialisierter Lager- und Materialflussverwaltung ist daher elementar für den Unternehmenserfolg. Denn die datenbasierte Fertigungssteuerung ermöglicht Analysen und Einblicke in Produktionsprozesse, die manuell nicht geleistet werden können.

Machine Learning im Einsatz

Die Grundlage zum Funktionieren von KI-basiertem Produktionsmanagement sind einerseits große Datenmengen (Big Data) und intelligente, also lernfähige, Algorithmen. Auf der anderen Seite muss die IT-Infrastruktur leistungsstarke Datenbanken, störungsfreie Datenübertragungen und eine hohe Rechenleistung bereitstellen. Die notwendigen Datenmengen kommen im Idealfall aus der bereits eingesetzten MES-Lösung, auf die das KI-Tool dann aufsetzen kann – Big Data können so in nutzbare Smart Data konvertiert werden.

Smarte und teilweise autonom handelnde IT-Lösungen für die Industrie sind bereits im Einsatz. Worin liegt also der Unterschied zur Künstlichen Intelligenz bzw. wie grenzen sich die unterschiedlichen Fachbegriffe voneinander ab:

  • Künstliche Intelligenz (KI): Ein wissens- bzw. datenbasiertes System, dass auf Grundlage intelligenter Algorithmen programmiert ist.
  • Machine Learning: Der Lerneffekt hinter dem Überbegriff KI, der für das Trainieren der Maschinen sorgt.
  • Deep Learning: Der technische Begriff für neuronale Netzwerke, die Teil von Machine Learning sind.

Close-up dark keyboard with coding and programing concept

© Shutterstock

Innerhalb des Überbegriffs Künstliche Intelligenz kann man drei Typen unterscheiden:

  • Augmented Intelligence: Hier hilft das System dem Menschen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
  • Assistant Intelligence: Hier teilen sich Maschinen und Menschen die Entscheidungsgewalt.
  • Autonomous Intelligence: Das System entscheidet autonom auf Grundlage der analysierten Daten.

Ihr Weg in die Zukunft der Produktion

Die Innovationen im Bereich KI-Forschungen fangen an sich zu überschlagen, denn neben effizienten Softwarelösungen gibt es inzwischen die nötigen Hardwaregrundlagen. Professionelle MES-Anbieter stellen daher – in Eigenregie oder in Kooperation mit hochspezialisierten Firmen – KI-gesteuerte Produktionsleitsysteme zur Verfügung. Hierbei kann eine Implementierung Schritt für Schritt erfolgen.

Nutzen Sie das Know-how der IT-Experten der GFOS mbH und lassen Sie sich unverbindlich über die Möglichkeiten unseres Manufacturing Execution Systems informieren. Einen kostenfeien, telefonischen Beratungstermin können Sie direkt hier vereinbaren.

 

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