Höhere Qualität zu geringeren Kosten. Dieses Versprechen ist eigentlich für jedes produzierende Unternehmen unwiderstehlich. Doch wenn die dafür notwendige Technologie neu und komplex ist, dauert es, bis sie sich verbreitet. In der Automobilindustrie entdecken inzwischen immer mehr Zulieferer die Chancen der Künstlichen Intelligenz (KI).
Die Einsatzmöglichkeiten der KI sind vielfältig. Beispielsweise kann sie Menschen von der monotonen und ermüdenden Endkontrolle von Produkten befreien. Sie kann Maschinenausfälle vorhersehen und so eine Wartung ermöglichen, bevor es zum Ausfall kommt, der eine ganze Linie stoppt. Sie kann sogar erkennen, wenn Produktionsparameter aus dem Ruder zu laufen drohen – und durch frühzeitige Korrekturen verhindern, dass Ausschuss produziert oder teure Nacharbeit nötig wird.
Dass solche Vorteile von immer mehr Automobilzulieferern genutzt werden, hängt zum einen damit zusammen, dass KI-Lösungen mittlerweile auch „von der Stange“ und „as a Service“ verfügbar sind, etwa über Cloudlösungen wie Mindsphere von Siemens oder Adamos, das System von mehreren Maschinen- und Anlagenbauern.
Aber im Zuge der allgemeinen Digitalisierung entwickeln Zulieferer auch häufiger eigene maßgeschneiderte Lösungen. So testet beispielsweise Benteler gerade eine zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik entwickelte KI-Lösung zur Anomalieerkennung in der Warmumformung. Dafür gleicht eine Künstliche Intelligenz Live-Sensordaten wie die Kühlwassertemperatur und -menge aus der Produktion mit Simulationsdaten ab und berücksichtigt zusätzliche Faktoren wie Umgebungsbedingungen und Produktionseinstellungen. Thermografiekameras liefern ebenfalls kontinuierlich Informationen über die Wärmeverteilung in den Bauteilen. Auf dieser Basis ermittelt die KI, welche Bauteile man am Ende der Linie einer Qualitätsprüfung unterziehen sollte – und bei welchen eine solche Prüfung nicht nötig ist.
