Der Paradigmenwechsel im Betrieb und die Einführung neuer Technologien
In den letzten Jahren hat auch das verarbeitende Gewerbe, wie in jeder anderen Branche, einen Paradigmenwechsel in seinen Abläufen und beim Einsatz neuartiger Technologien erlebt. KI- und Automatisierungstechnologien werden von Herstellern aufgrund ihres immensen Potenzials zur Verbesserung der Leistung, Effizienz und Produktivität von Betriebsabläufen begrüßt.
Die Verbesserung insbesondere der Qualitätskontrolle umfasst automatisierte Systeme, in die KI-Algorithmen eingebettet sind, mit deren Hilfe Fehler erkannt und in Echtzeit behoben werden können. Die KI-fähigen visuellen Inspektionssysteme können diese Aufgaben im Vergleich zu den manuell von QC-Ingenieuren ausgeführten Aufgaben konsistenter und genauer ausführen. Diese Technologien tragen auch dazu bei, Produktionsprozesse mit weniger menschlichen Fehlern zu rationalisieren. Sich wiederholende Aufgaben können automatisiert werden, was zu einer hohen Produktivität führt. Ausfallzeiten werden durch die Verkürzung der Produktionszykluszeit minimiert, und dieser Ansatz ist auf lange Sicht kostengünstig. Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Technologien den Herstellern auch, ihren Kunden, die danach suchen, maßgeschneiderte Produkte anzubieten. Datengestützte Entscheidungsfindung, schnellere Markteinführungszeiten und nachhaltige Herstellungspraktiken sind die weiteren Vorteile KI-gesteuerter Systeme.
Um KI- und Automatisierungstechnologien erfolgreich zu implementieren, ist es entscheidend, die Erwartungen der Anwender in der gesamten Fertigungsindustrie zu erfüllen. Missverständnisse können zu Widerstand gegen Veränderungen führen, da die Technologien nicht optimal genutzt werden. Gleich zu Beginn ist es wichtig, sie zu klären und sich ein genaues Bild davon zu machen, was wirklich erreicht werden kann, um mögliche Fallstricke zu vermeiden. Diese Übung ist von entscheidender Bedeutung und hilft dabei, die folgenden Mythen zu entlarven und gleichzeitig die erfolgreiche Implementierung der Technologien sicherzustellen.
Der Go-Live erfolgt in Iterationen
Die Implementierung von KI und Automatisierung erfordert Zeit und Mühe, da die Mängel subjektiv sind und es auf mehreren Führungsebenen eine Herausforderung sein kann, die Zustimmung des Unternehmens zu erhalten. Manchmal würde dies bedeuten, einige Schwellenwerte zu ändern oder Fehler neu zu definieren und die Validierung erneut durchzuführen. Dies ist Teil des Änderungsmanagements, das bei der Implementierung einer neuen Methodik stattfindet. Daher ist es wichtig, realistische Zeitpläne festzulegen, die die spezifischen Anforderungen und die Komplexität des gesamten Implementierungsprozesses berücksichtigen.
Ein vollständiger Austausch von Handwerkern ist möglich
Es gibt ein Missverständnis, dass KI und Automatisierung die menschliche Beteiligung eliminieren werden, während sie in Wirklichkeit die menschliche Belegschaft nur vergrößern können. Es ist wichtig, die Interessengruppen über die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen aufzuklären, um Ergebnisse zu erzielen. Die Fähigkeiten von Arbeitern zur Problemlösung sind sehr wertvoll, und dieser Aspekt muss gut vermittelt werden, um Missverständnisse zu vermeiden. Funktionen wie Nacharbeitsprüfungen oder Nachprüfungen von Teilen, die nicht in Ordnung sind, können eingesetzt werden, um eine höhere Produktqualität sicherzustellen.
100% ige Genauigkeit kann leicht erreicht werden
Obwohl sich die New-Age-Technologien erheblich weiterentwickelt haben, sind sie nicht unfehlbar, haben mehrere Einschränkungen und funktionieren nicht sofort mit 100% iger Genauigkeit. Es ist äußerst wichtig, die Interessengruppen über die Einschränkungen und die erwarteten Genauigkeitsgrade aufzuklären. KI- und Automatisierungstechnologien zeichnen sich zwar durch sich wiederholende Aufgaben und die Analyse von Daten aus, aber komplexe Entscheidungen stellen für sie immer noch eine Herausforderung dar. Ein ehrlicher Überblick über die Technologien, ihre Vor- und Nachteile hilft dabei, realistische Erwartungen zu stellen.
Berechnung des ROI auf der Grundlage direkter Arbeitseinsparungen
Oft wird die Kapitalrendite als direkte Kosten der Arbeitseinsparungen berechnet, obwohl man sie tatsächlich in Bezug auf andere Aspekte betrachten muss, wie
● Kosten von schlechter Qualität — heute liegen diese zwischen 10 und 15% der Herstellungskosten.
● Einsparungen bei den Arbeitskosten — Viele Bediener können für intelligentere und anspruchsvollere Aufgaben eingesetzt werden.
● Markenimage — Produkte von schlechter Qualität können zu Markenschäden und sogar zur Kundenabwanderung führen.
Eine sofortige Produktivitätssteigerung ist möglich
Es ist wichtig zu beachten, dass die Feinabstimmung und Optimierung des Systems zur Durchführung bestimmter Fertigungsprozesse iterativ ist und sich weiterentwickelt. Kontinuierliche Verbesserungen und die Notwendigkeit eines langsamen Übergangs sollten deutlich kommuniziert werden. Die Zeitverzögerung kann auf organisatorische Veränderungen, damit verbundene Innovationen und andere Kostenanpassungen zurückgeführt werden. Die Beteiligten sollten darüber informiert werden, wie viel Zeit die Zusammenarbeit zwischen Arbeitern und Maschinen tatsächlich benötigt, um eine hohe Produktivität zu erreichen.
Durch den Einsatz modernster Deep-Learning-Technologien bei der visuellen Inspektion können Hersteller eine viel höhere Präzision, Skalierung und Durchsatz bei geringeren Kosten erreichen, ohne dass menschliche Eingriffe erforderlich sind. Die Schulung in Form von Workshops und Schulungsseminaren zu den Vor- und Nachteilen dieser Technologien gewährleistet realistische Erwartungen und verbessert das Benutzererlebnis. Die Einrichtung von POCs und Demonstrationszentren und der Austausch von Fallstudien werden Klarheit darüber schaffen, was von der gesamten Implementierung zu erwarten ist. Ebenso wichtig ist es, alle Interessengruppen von Anfang an, von der Planungsphase bis zur Umsetzung, einzubeziehen und gleichzeitig ein genaues Bild von der Funktionsweise der Technologien zu vermitteln. Projekte, die mit realistischen Erwartungen umgesetzt werden, unterstützen die Ziele der digitalen Transformation und sorgen für eine höhere Produktqualität und eine bessere Produktivität der Mitarbeiter bei gleichbleibender Konsistenz und Reproduzierbarkeit.
