Produktion: Simulation der Produktion
Die Simulation der Produktion bezeichnet den digitalen Einsatz von Modellen zur Planung, Optimierung und Überwachung von Produktionsprozessen – sowohl vor Inbetriebnahme als auch im laufenden Betrieb. Dabei können Abläufe virtuell getestet, „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchgespielt und Optimierungspotenziale identifiziert werden, ohne physische Prototypen zu benötigen. Künstliche Intelligenz unterstützt sowohl bei der Erstellung komplexer Simulationsmodelle als auch bei der Analyse großer Datenmengen, wodurch Prozesse effizienter, ressourcenschonender und anpassungsfähiger gestaltet werden können.
Beschreibung
Die Einsatzmöglichkeiten von Simulationsmodellen in der Produktion ist enorm vielfältig und kann sowohl bei der Planung einer Produktionsanlage wie auch im späteren Betrieb Nutzen bringen. Beim Einsatz während der Planung können Produktionsabläufe getestet und optimiert werden, ohne dass physische Prototypen erforderlich sind. Auch im späteren Betrieb können mittels Simulationsmodellen „Was wäre, wenn“ Analysen durchgeführt werden, um den Einfluss der Anpassung von Produktparametern, -Abläufen oder dem Auftreten von Problemen zu testen oder Optimierungspotentiale zu finden. Simulationsmodelle können dabei verschiedene Aspekte der Produktion umfassen und von der spezifischen Simulation eines einzelnen Ablaufes bis zum multidimensionalen Modell der Fabrik mit grafischer Visualisierung gehen. Simulationsmodelle können dabei mathematisch, statistisch-datengetrieben oder hybrid erstellt werden. KI kommt sowohl bei der Erstellung von Simulationsmodellen, als auch bei der Auswertung und Nutzung umfangreicher, durch Simulation erzeugte Datensätze zum Einsatz.
Potenziale
Die Potenziale beim Einsatz von Simulation in der Produktion sind so vielfältig, wie die Anwendungsfelder. So können Anlagenprototypen schneller iteriert und weiterentwickelt werden, da physische Aufbauten und Tests zum Teil durch digitale Tests ersetzt werden können. Ebenso können Evaluationen zu Zertifizierungszwecken auch beschleunigt werden (digitale Inbetriebnahme). Dies spart Zeit, Material und Geld bei der Entwicklung von Produktionsanlagen und ermöglicht ein Risiko-basiertes Entwicklungsvorgehen, bei dem das Eintreten gewisser Risiken bereits im Vorfeld leichter quantifiziert werden kann. Im Betrieb können virtuelle Modelle genutzt werden, um die Produktion weiter zu optimieren und Weiterentwicklungsstufen zu testen. Dabei können sie mit Daten aus der realen Produktion angereichert werden. Dies kann zu einer Optimierung des Produktionsablaufs, wie auch der Nutzung von Fläche, Personal, Material und Energie genutzt werden und die Produktivität erhöhen. Trainierte KI-Modelle bringen hier enorme Vorteile mit ihrer Flexibilität und Anpassbarkeit durch reale Daten. Zudem minimiert der datengetriebene Modellierungsprozess die Komplexität mathematischer Modelle. Auch die Auswertung der Daten profitiert durch die Anwendung von KI. So können solche Anwendungen leichter versteckte Muster finden und bei der Auswertung großer Datenmengen helfen. Dies spart Zeit und verringert z.B. Ausschuss durch eine verbesserte Ursachenfindung bei Qualitätsmängeln (Root-Cause Analysis).
Verbreitungsgrad
Der Einsatz von Simulation in der Produktion hat aktuell einen mittleren Verbreitungsgrad erreicht. Insbesondere in großen Unternehmen und technologisch fortschrittlichen Industrien, wie der Automobil- und Biotechnologiebranche, sind Simulationsmodelle bereits fest in den Planungs- und Betriebsprozessen integriert. Diese Unternehmen nutzen Simulationen, um ihre Produktionsprozesse effizienter zu gestalten und Risiken zu minimieren. In kleineren Betrieben oder in weniger digitalisierten Industrien ist der Einsatz jedoch noch weniger verbreitet. Die Implementierung erfordert oft spezialisierte Software, technisches Know-how und eine umfassende Datengrundlage, was für viele Unternehmen noch eine Herausforderung darstellt. Dennoch nimmt das Interesse an Simulationsmodellen stetig zu, da die Vorteile hinsichtlich Kostenreduktion, Ressourceneffizienz und Prozessoptimierung zunehmend erkannt werden.
Zugehörige KI-Pilotprojekte
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