Der Gen AI Industrial Co-Pilot von Softserve soll Arbeiterinnen und Arbeiter unterstützen und die Effizienz in industriellen Prozessen erhöhen. Er nutzt generative KI, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Empfehlungen zu geben, die sowohl die Produktionsqualität verbessern als auch die Betriebsabläufe verbessern. Eine seiner wichtigen Funktionen ist die Echtzeit-Datenanalyse.
In modernen Industrieanlagen werden ununterbrochen Daten von Produktionsmaschinen, Sensoren und Steuerungssystemen gesammelt. Diese Datenströme enthalten wertvolle Informationen über den Zustand der Maschinen und die Effizienz der Produktionsprozesse. Der Co-Pilot analysiert diese Daten kontinuierlich und erkennt Muster und Anomalien, die auf mögliche Probleme hinweisen könnten. So kann beispielsweise ein plötzlicher Anstieg der Vibrationen an einer Maschine auf einen beginnenden Lagerausfall hinweisen. Indem der Co-Pilot solche Abweichungen frühzeitig identifiziert, ermöglicht er den Mitarbeitenden präventive Maßnahmen zu ergreifen, bevor es zu einem kostspieligen Maschinenausfall kommt.
Präzise Prognose, weniger Stillstand
Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet des Co-Pilots ist die Prognosewartung. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung wiederkehrender Muster kann er Vorhersagen über den Wartungsbedarf von Maschinen treffen. Unternehmen sind so nicht mehr nur auf feste Wartungsintervalle angewiesen, sondern können die Wartung genau dann durchführen, wenn es tatsächlich notwendig ist. Das reduziert nicht nur die Ausfallzeiten, sondern optimiert auch die Nutzung der Wartungsressourcen.
Oft liegen Daten, beispielsweise Informationen zur Verfügbarkeit von Ersatzteilen oder Wartungsprotokolle, in verschiedenen Systemen vor. Gen AI kann all diese verschiedenen Datenquellen zusammenführen, wodruch Service-Techniker schneller auf die relevanten Informationen zugreifen können, ohne lange suchen zu müssen. Das reduziert die mittlere Reparaturzeit (MTTR) und erhöht die Effizienz im Wartungsprozess.
Durch die ständige Überwachung der Produktionsparameter kann der Co-Pilot Abweichungen sofort erkennen und entsprechende Maßnahmen vorschlagen. Dies ist besonders in Branchen mit hohen Qualitätsanforderungen, wie der Automobil- oder der Pharmaindustrie, von entscheidender Bedeutung. So kann er beispielsweise in der chemischen Produktion eine sofortige Anpassung der Mischverhältnisse vornehmen, wenn die Sensoren anzeigen, dass die aktuellen Einstellungen zu einer minderwertigen Produktqualität führen könnten.
Integration in bestehende Systeme
Die erfolgreiche Integration des Co-Pilots in bestehende industrielle Systeme ist ein komplexer, aber entscheidender Prozess. Zunächst muss er an die bestehenden Datenquellen, wie Produktionsdatenbanken, Maschinensteuerungen und diverse Sensoren, angebunden werden. Diese Anbindung erfordert oft Anpassungen an der bestehenden IT-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten erfasst und korrekt an den Co-Pilot weitergeleitet werden.
Allerdings sind die Daten in der Praxis häufig unstrukturiert und enthalten Fehler oder Inkonsistenzen. Bevor der Co-Pilot diese analysieren kann, müssen sie bereinigt und normalisiert werden. Das umfasst die Beseitigung von Ausreißern, die Korrektur von fehlerhaften Daten und die Vereinheitlichung von Datenformaten.
Danach erfolgt das Modelltraining. Hierbei nutzt der Co-Pilot historische Daten, um seine Algorithmen zu trainieren. Das ermöglicht es ihm, präzise Vorhersagen und Empfehlungen zu geben. Das Modelltraining ist ein iterativer Prozess, bei dem die Algorithmen kontinuierlich verbessert werden, um sich an neue Daten und veränderte Bedingungen anzupassen.
Sobald der Co-Pilot in das System integriert ist, kann er die Produktionsprozesse überwachen und in Echtzeit Empfehlungen an die Mitarbeitenden weitergeben. Diese Empfehlungen können sowohl einfache Hinweise auf notwendige Wartungsarbeiten als auch komplexe Optimierungsvorschläge sein.
Erforderliche Daten für effektive Nutzung
Für die effektive Nutzung des Gen AI Industrial Co-Pilot sind verschiedene Datenarten erforderlich, u.a. Produktionsdaten, Wartungsdaten oder Qualitätsdaten. Produktionsdaten liefern Informationen über die Abläufe in der Fabrik, einschließlich Zykluszeiten, Durchsatzraten und Arbeitspläne. Diese Daten sind entscheidend, um die Effizienz der Produktionsprozesse zu bewerten und zu optimieren. Maschinendaten umfassen Zustandsinformationen von Maschinen, wie Temperatur, Druck, Vibration und Leistung. Diese Daten sind unerlässlich, um den Zustand der Maschinen zu überwachen und präventive Wartungsmaßnahmen zu planen.
