Industrial AI Services

Summary

In diesem Video wird erläutert, wie KI in der Industrie, speziell in der Pizza-Produktion, eingesetzt wird, um die Produktivität und Qualität zu steigern. Es wird erklärt, wie die Identifikation von klaren Use Cases, die Verfügbarkeit von Daten und die Integration von KI-Modellen in industrielle Systeme entscheidend für den Erfolg sind. Besondere Herausforderungen liegen in der Datengenerierung, der Echtzeitverarbeitung durch Edge Computing und der langfristigen Wartung der Modelle. Mit KI können Unternehmen die Maschinenverfügbarkeit optimieren und die Qualität ihrer Produkte verbessern, was zu einer höheren Effizienz und zuverlässigeren Prozessen führt.

Takeaways

• 😀 KI wird zunehmend genutzt, um die Produktivität in der Industrie zu steigern, indem sie Maschinenverfügbarkeit, Durchsatz und Produktqualität optimiert.
• 😀 Auch in hochautomatisierten Produktionslinien, wie bei der Pizzaherstellung, wird KI für die Qualitätsinspektion eingesetzt, die früher manuell erfolgte.
• 😀 Der erste Schritt bei einem KI-Projekt ist die Auswahl eines klaren und wirksamen Anwendungsfalls, der einen messbaren Geschäftsnutzen bietet.
• 😀 Der zweite Schritt ist die Überprüfung der Verfügbarkeit von Daten und die Machbarkeit der Problemlösung durch KI-Algorithmen, um z. B. die Qualität von Pizzen vorherzusagen.
• 😀 Der dritte Schritt umfasst die industrielle Integration und den Betrieb von KI-Modellen auf Edge-Geräten oder in Cloud-Umgebungen, um deren nachhaltige und zuverlässige Leistung zu gewährleisten.
• 😀 In der Industrie sind KI-Modelle mission-kritisch. Ein Fehler in der Qualitätsprediktion könnte zu schwerwiegenden Qualitätslücken führen, was im Vergleich zu Alltags-Apps wie Sprachassistenten von Smartphones eine größere Herausforderung darstellt.
• 😀 Die Qualität von KI-Modellen muss kontinuierlich überwacht und gepflegt werden, um sicherzustellen, dass sie auch langfristig zuverlässige Vorhersagen liefern.
• 😀 Neben KI-Modellen erfordert eine ganzheitliche Industrie-KI-Strategie auch Softwarelösungen wie Simulationstools und Hardware wie Edge Computing, um eine Echtzeit-Leistung zu ermöglichen.
• 😀 In der Industrie gibt es oft unzureichende oder unausgewogene Daten. Daher wird häufig synthetische Daten-Generierung verwendet, um KI-Modelle auch mit wenig verfügbaren Beispielen zu trainieren.
• 😀 Siemens bietet eine umfassende Lösung, die Hardware (z. B. Edge Computing), Software (z. B. KI-Modelltraining) und Dienstleistungen zur kontinuierlichen Überwachung und Optimierung der KI-Modelle umfasst.
• 😀 KI-Dienste von Siemens ermöglichen es, Ausfallzeiten der Maschinen vorherzusagen, die Produktqualität zu verbessern und den gesamten Produktionsprozess zu optimieren, was die Gesamtanlageneffektivität (OEE) steigert.

Q & A

Was sind die Haupttreiber für Kunden im Bereich industrielle KI-Dienstleistungen?

Kunden suchen nach Möglichkeiten, die Produktivität in ihrer Produktion zu maximieren, was die Verfügbarkeit der Maschinen, den richtigen Durchsatz und die Sicherstellung der Produktqualität umfasst.

Warum werden in der Pizza-Produktion trotz Automatisierung immer noch manuelle Inspektionen durchgeführt?

Obwohl die Produktion stark automatisiert ist, wird jede Pizza manuell inspiziert, um sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entspricht. Hier kommt KI ins Spiel, um diese Inspektion zu verbessern.

Welche drei Hauptschritte sind erforderlich, um ein erfolgreiches Projekt mit industrieller KI zu starten?

Die drei Hauptschritte sind: 1) Identifikation eines klaren, umsetzbaren und wirkungsvollen Anwendungsfalls. 2) Sicherstellen, dass ausreichende und geeignete Daten vorhanden sind, um das Problem zu lösen. 3) Die industrielle Integration und den Betrieb der KI-Lösungen gewährleisten.

Was bedeutet es, wenn ein KI-Modell als 'mission critical' bezeichnet wird?

Ein 'mission critical' KI-Modell ist so wichtig, dass es eine stabile und zuverlässige Leistung gewährleisten muss, da es für die Qualität der Produktion oder den Betrieb des Unternehmens entscheidend ist. Fehler können zu schwerwiegenden Qualitätsproblemen führen.

Warum ist es wichtig, KI-Modelle während des gesamten Lebenszyklus zu überwachen und zu pflegen?

Die Umgebung und Produktionsbedingungen können sich ändern, was die Leistung der KI-Modelle beeinträchtigen könnte. Daher ist es notwendig, die Modelle kontinuierlich zu überwachen und zu warten, um sicherzustellen, dass sie über die Zeit hinweg zuverlässige Vorhersagen liefern.

Warum gibt es in der Industrie oft eine Mangel an geeigneten Datensätzen für KI-Modelle?

Im Vergleich zu großen Tech-Unternehmen wie Google oder Facebook haben Produktionsstätten oft nur begrenzte und unausgewogene Daten, die nicht ausreichend sind, um KI-Modelle effektiv zu trainieren. Dies kann dazu führen, dass nur wenige Beispiele für problematische Situationen wie fehlerhafte Produkte vorhanden sind.

Wie können Unternehmen mit unzureichenden Daten für KI-Modelle umgehen?

Unternehmen können synthetische Daten generieren oder andere algorithmische Modelle verwenden, um mit wenigen verfügbaren Beispielen zu trainieren und die Qualität der Vorhersagen zu verbessern.

Welche Rolle spielt Edge Computing in der industriellen KI?

Edge Computing ermöglicht es, KI-Modelle direkt auf Industrieanlagen oder nahe der Produktionslinie zu betreiben. Dies ermöglicht eine nahezu Echtzeit-Analyse und schnelle Reaktionen auf potenzielle Probleme in der Produktion.

Welche Komponenten sind notwendig, um eine vollständige industrielle KI-Lösung umzusetzen?

Es sind drei Hauptkomponenten erforderlich: die Hardware (wie Automatisierung und Edge-Computing-Geräte), die Software (zur Modellierung, Bereitstellung und dem Betrieb von KI-Modellen) und die Dienstleistungen (zur Sicherstellung der langfristigen Funktionalität und Wartung der Systeme).

Wie helfen KI-Dienste dabei, die Effizienz von Maschinen zu steigern?

KI-Dienste können durch prädiktive Wartung Ausfälle frühzeitig erkennen und somit die Betriebszeit der Maschinen erhöhen. Außerdem können durch prädiktive Qualitätsanalysen die Produktqualität während der Produktion verbessert werden.