Künstliche Intelligenz: Wie sich KI in die Produktion der Zukunft integrieren lässt

Mit voller Kraft in die Innovation: NTT DATA Business Solutions treibt ein Projekt an, um künstliche Intelligenz in die industrielle Produktion zu bringen. Erfahrungen und Best Practices sollen es Unternehmen ermöglichen, das Potenzial der datengetriebenen Fabrik effizient auszuschöpfen.

KI in der Produktion der Zukunft

Dimitri Schweigerdt von NTT DATA Business Solutions reichert SAP-Systeme an. Mit kleinen Innovationen, die das Leben leichter machen. Also etwa mit Paletten, die sich selbst im Regallager ein- und ausbuchen können, ohne dass ein Mitarbeitender händisch am Rechner eingreifen muss. Oder durch eine App für Fahrer von Zugmaschinen in der Hoflogistik, mit der die GPS-Koordinaten eines abgestellten Fahrzeuges gespeichert und an SAP übermittelt werden. Schweigerdt nennt das „kreative Geschichten für unsere Kunden“.

Smart Factories – Ein komplexes Bauprojekt

Das aktuelle Vorhaben des Innovations-Managers sprengt hingegen den Umfang einer einzelnen Geschichte, denn es geht um die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die Industrieproduktion. Ziel des öffentlich geförderten Projekts „Datenfabrik.NRW“ ist die digitale Transformation einer realen Produktionsumgebung, die als Leitbild für Unternehmen im deutschen Bundesland Nordrhein-Westfalen (NRW) und darüber hinaus dienen soll. Dazu werden die Fabrikplanung, Produktion, Logistik sowie die Unternehmensarchitektur der am Projekt beteiligten Konzerne CLAAS (Landmaschinen) sowie Schmitz Cargobull (Sattelauflieger, Aufbauten und Anhänger) analysiert und in Pilotbereichen transformiert. „Das Projektziel ist letztlich, den Transfer der Erkenntnisse in die Breite sicherzustellen und Best Practices sowie Referenzkonzepte für Unternehmen zu entwickeln, die zeigen, wie eine Smart Factory gebaut werden kann“, berichtet Schweigerdt, der als Projektleiter und Lead Solution Designer fungiert.

KI in der Produktion der Zukunft: Daten machen Fabriken smart

Die Grundannahme: Daten aus der Fertigung sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor und eine ganzheitliche Datenstrategie ist der entscheidende Ansatzpunkt, um die vorhandenen Potenziale zu nutzen. Denn Daten müssen fliessen können, Stückwerk führt zu Stillstand. Kein Wunder, dass es heute bis auf ein paar Ausnahmen kaum echte Smart Factories gibt. „Darum muss ich Insellösungen verhindern und das technische Zusammenspiel gewährleisten“, sagt der Projektleiter. Mit ihm zusammen arbeiten rund zehn Experten von NTT DATA Business Solutions an der Datenfabrik, hinzu kommen weitere Spezialisten on Demand. Der Bedarf an Unterstützung beim Projektmanagement sei laut Schweigerdt gross und zunehmend fallen weitere Aufgaben der Steuerung an. „Bei neun Projektpartnern ist der Koordinationsaufwand immens, aber das ist ja unsere Kernkompetenz.“ Technisch geht es darum, entweder smarte Lösungen im Verbund zu entwickeln oder bestehende Lösungen zu adaptieren, sagt Schweigerdt. „Im Rahmen des Projekts sensibilisieren und beraten wir die Anwenderunternehmen, ob es beispielsweise sinnvoll ist, SAP-Produkte statt Eigenentwicklungen zu verwenden.“ Und natürlich müssen die innovativen Tools und neue smarte Lösungen in die bestehende IT-Infrastruktur der Anwenderunternehmen integriert werden.

Im Rahmen des Projekts sensibilisieren und beraten wir die Anwenderunternehmen, ob es beispielsweise sinnvoll ist, SAP-Produkte statt Eigenentwicklungen zu verwenden.

Dimitri Schweigerdt
Project Lead Smart Factory Innovation & Portfolio Management NTT DATA Business Solutions

Im Kern geht es um die Optimierung der Produktion

Nach einem Jahr liegen schon ein paar Zwischenergebnisse auf dem Tisch. „Wir haben fertige Lösungskonzepte etwa für Transportbedarfsprognosen und die Optimierung der Transportbündelung, aber auch Datenmodelle zur Optimierung der Material-Anstellstrategie in der Montage.“ Darüber hinaus sind nach Aussage des Projektleiters von NTT DATA Business Solutions die ersten Prototypen fertig, darunter das Werker-Assistenzsystem für die Montage. Hier soll später noch eine Augmented-Reality-Komponente hinzukommen. Aber auch die Schnittstelle zum Logistikunternehmen für die Sendungsverfolgung wurde erweitert. Schweigerdt selbst rechnet in den kommenden Quartalen mit einem steten Strom an Resultaten, „weil die Arbeitspakete versetzt gestartet sind“.

KI in der Produktion: Das Werker-Assistenzsystem

In der Montage sollen Werker an manuellen Arbeitsplätzen mit einem mobilen Werker-Assistenzsystem (WAS) ausgestattet werden. Das WAS leitet die Mitarbeitenden Schritt für Schritt durch den Montagevorgang, indem zum laufenden Montageauftrag unter anderem die Anleitungen in 3D- und Augmented-Reality-Formaten sowie die Auftragsänderungen und die Qualitätshinweise angezeigt werden. Das zu fertigende Fahrzeug bewegt sich auf einem fahrerlosen Transportsystem (FTS). Dabei wird die Bewegung des FTS mit dem WAS synchronisiert

Die KI in der Produktion ist bereits im Einsatz

Beispiele für den sinnvollen KI-Einsatz gibt es einige: Heute werden Paletten mit Lieferantenlabels vom Lkw abgeladen, Mitarbeitende im Wareneingang sichten die Labels und scannen die Informationen oder buchen sie handschriftlich im System ein. Bei einem der Anwenderunternehmen im Projekt wird daher ein Förderband mit Kamerator installiert, wobei Computer-Vision-Technik die Labels erfassen, die Daten extrahieren und sie automatisch einbuchen soll. Die Technologie dahinter wird mit Machine Learning trainiert – alle Komponenten lassen sich bereits aus der Cloud beziehen. „Unsere Aufgabe dabei ist“, erläutert Projektleiter Schweigerdt, „die Verbindung zum SAP-System herzustellen und eine gute Gesamtlösung zu schnüren“.

Data-Driven Business Models

Durch die verfügbaren Daten aus den Produkten und der Produktion werden zudem datengetriebene Prozessoptimierung möglich. In einem Teilprojekt sollen etwa Verschleissdaten der Maschinen ausgelesen und mit dem SAP-System für Teile-Management abgeglichen werden. Darüber hinaus kann das System das Internet gezielt nach Herstellerinformationen durchsuchen. Sind beispielsweise Teile ausgelaufen, wird nach einer alternativen Bestellnummer gesucht. Alle Daten sollen in der KI zusammenführt werden, die in Echtzeit Prognosen für eine vorausschauende Wartung beziehungsweise Vorschläge für andere Ersatzteile unterbreiten kann.

Echte Welt statt Präsentationen

Projektleiter Schweigerdt bezeichnet das Forschungsprojekt der Datenfabrik als Glücksgriff, „weil es viele spannende Use Cases gibt, die nicht nur im Büro-Computer laufen, sondern in der Werkhalle“. Für ihn ist klar: „Der Trend geht zur autonomen Fabrik, künftig sind überall Roboter am Werk.“ Schon heute werden fahrerlose Transportsysteme automatisch gesteuert, die mit den in Bau befindlichen Maschinen zwischen den Montagestationen unterwegs sind. Morgen werden auch die fertigen Fahrzeuge durch eine autonome Zugmaschine über definierte Routen aus der Halle auf die richtige Parkposition geschleppt. Für die „unbemannte Hoflogistik“ braucht man nicht mal eine eigene Produktion, von den Best Practices profitieren auch andere Branchen – etwa die Warenlogistik oder der Handel. „Wir haben die Technologien und müssen sie nur auf den jeweiligen Anwendungsfall zuschneiden“, bilanziert Schweigerdt. Sein Credo: „Mit Investitionen in Innovationen können wir noch mehr aus dem SAP-Backbone herausholen.“

Das Projektziel ist letztlich, den Transfer der Erkenntnisse in die Breite sicherzustellen und Best Practices sowie Referenzkonzepte für Unternehmen zu entwickeln, die zeigen, wie eine Smart Factory gebaut werden kann.

Dimitri Schweigerdt
Project Lead Smart Factory und Principal Innovation Manager bei NTT DATA Business Solutions

Über das Projekt

Im Projekt „Datenfabrik.NRW – Künstliche Intelligenz in der Produktion von morgen“ haben sich Organisationen aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammengeschlossen. Geführt wird das Konsortium vom Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik (Fraunhofer IEM), als Anwenderunternehmen mit „Leuchtturmfabriken“ sind Claas (Landmaschinen) und Schmitz Cargobull (Anhänger, Aufbauten und Sattelauflieger) mit im Team. Hinzu kommen drei weitere Fraunhofer-Institute, der Logistik-Spezialist Duvenbeck, die Prozessberatung MotionMiners und die NTT DATA Business Solutions AG mit ihrer ausgeprägten IT-Expertise sowie einem tiefen Branchen-Know-how.

Die drei fachlichen Fokusbereiche sind Fabrikplanung und Engineering, Produktion und Fertigung sowie Logistik. Darüber liegt das Thema IT-Infrastruktur mit der Frage, wie die entwickelten Lösungen in bestehende IT-Architekturen der Kunden integriert werden können. Neben dem Aufbau von Beziehungen und Partnerschaften im Projekt profitiert NTT DATA Business Solutions von der Positionierung als Experte für innovative Technologien in der Industrie. Auch können aus den Anwendungsfällen neue Lösungen und Beratungspakete entwickelt werden. Weil die Industrie unter Kostendruck steht und auf eine kurze Time-to-Market angewiesen ist, spielen Digitalisierung, Automatisierung und Prozessoptimierung der Produktion eine entscheidende Rolle für ihren Erfolg.

Dimitri Schweigerdt ist seit über 20 Jahren in der SAP-Welt zuhause. Als Project Lead Smart Factory und Principal Innovation Manager arbeitet er bei NTT DATA Business Solutions daran, aus neuen Technologien wie der künstlichen Intelligenz, dem Internet of Things oder der Augmented Reality für Kunden sinnvolle Lösungen zu entwickeln, die sich in deren Geschäftsprozesse und SAP-Umgebungen integrieren lassen.

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