Einführung der KI in der Fertigung: Hindernisse und Lösungsansätze

Industrielle KI Evolutionärer Ansatz: KI schrittweise ab Komponentenebene implementieren

02.09.2025 Quelle: Mitsubishi Electric 3 min Lesedauer

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Hohe Anfangskosten, die Komplexität der Implementierung und eine langwierige Amortisierung sind nach wie vor die Haupthindernisse für die Einführung künstlicher Intelligenz in der Fertigung. Während die meisten Technologieanbieter Cloud-basierte Lösungen propagieren, zeichnet sich ein alternativer Ansatz ab: die schrittweise Implementierung von KI, beginnend auf Komponentenebene.

Künstliche Intelligenz lässt sich auch schrittweise implementieren. Der Beginn liegt dabei auf der Komponentenebene. Eine solche Strategie ermöglicht es Herstellern jeder Größe, das Potenzial von KI ohne große Vorabinvestitionen effektiv zu nutzen.(Bild: Mitsubishi Electric Europe) — Künstliche Intelligenz lässt sich auch schrittweise implementieren. Der Beginn liegt dabei auf der Komponentenebene. Eine solche Strategie ermöglicht es Herstellern jeder Größe, das Potenzial von KI ohne große Vorabinvestitionen effektiv zu nutzen.
(Bild: Mitsubishi Electric Europe)

Ein erheblicher Teil der Ausfälle von Produktionsanlagen kann durch die Analyse der Daten einzelner Komponenten vorhergesagt werden. Fortschrittliche, aber einfache Analysen auf der Ebene der Servoantriebe ermöglichen die Selbstüberwachung und Diagnose potenzieller Probleme in umliegenden Maschinenteilen. Frequenzumrichter nutzen KI-Algorithmen, um die Ursachen von Ausfällen zu diagnostizieren, und Industrieroboter verbessern ihre Bahnen in Echtzeit, was Effizienz und Qualität erheblich steigert.

Sofort auf Anomalien reagieren

Ein Schlüsselelement dieses Konzepts ist die Fähigkeit, sofort auf Anomalien in der Ausrüstung zu reagieren oder diese im Voraus zu erkennen. Intelligente Komponenten analysieren Daten in Echtzeit und ermöglichen eine schnelle Anpassung der Parameter oder das Abschalten der Maschine, bevor es zu schwerwiegenden Ausfällen kommt.

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