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Von KI bis Cloud 5 Beispiele für die Digitalisierung im Maschinenbau

Das Digitalisierungsthema ist zweifellos in aller Munde. Hier hat die Corona-Krise als zusätzlicher Beschleuniger gewirkt.

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Das Spektrum der Beispiele für die Digitalisierung im Maschinenbau reicht von KI-Algorithmen bis zur digitalen Konstruktion im Browser
Das Spektrum der Beispiele für die Digitalisierung im Maschinenbau reicht von KI-Algorithmen bis zur digitalen Konstruktion im Browser
(Bild: unsplash)

Gleichzeitig werden viele Begriffe der Digitalisierung in der Berichterstattung und im öffentlichen Diskurs häufig nicht näher erläutert. Stattdessen wird ihre Kenntnis einfach vorausgesetzt. Im Maschinenbau finden sich zahlreiche Beispiele für die Digitalisierung, welche die Vorteile und das Potenzial gerade für die Prozessoptimierung prägnant zum Ausdruck bringen. Daher soll es im Folgenden um fünf Beispiele für die Digitalisierung gehen – von künstlicher Intelligenz und Predictive Maintenance über Big Data und Digital Engineering bis hin zu Cloud Computing. So unterschiedlich diese Beispiele auch sind, so verbindet sie mindestens eines: Es ist ein Vergnügen, den Technologien der Zukunft bei ihrer Entwicklung zuzuschauen.

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1. Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Digitalisierungsbeispiel, das gesamtgesellschaftlich am meisten diskutiert wird. Bricht man die Idee hinter KI herunter, dann geht darum, einen Computer zu befähigen, solche Aufgaben zu lösen, die an sich menschliche Intelligenz erfordern. Letztere wird also maschinell nachgebildet. Für den Maschinenbau sind zwei Facetten der künstlichen Intelligenz interessant: Zum einen ist da der Aspekt der körperlichen Entlastung: So ist es sinnvoll, monotone und anstrengende Aktivitäten an KI-gesteuerte Roboter abzutreten. Dann können die menschlichen Arbeiter ihre Gesundheit schonen und anspruchsvollere Aufgaben übernehmen. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen kommt hingegen der menschliche Geist an seine Grenzen. Daher ist im Rahmen von künstlicher Intelligenz Machine Learning am Zug: Ein Algorithmus analysiert vorliegende Datenbestände und kann komplexe Muster erkennen, die als Basis für neue Datenanalysen dienen.

2. Predictive Maintenance

Bei Predictive Maintenance („vorausschauende Wartung“) handelt es sich um ein besonders anschauliches Beispiel für die Vorteile der Digitalisierung bzw. KI im Maschinenbau. Dabei werden die Daten einer Maschine kontinuierlich übertragen und analysiert. Bereits anhand minimaler Anomalien lassen sich somit mögliche Störungen erkennen, noch bevor diese eingetreten sind. Dies setzt natürlich die Sammlung riesiger Datenmengen voraus, da nur dann die Möglichkeit gegeben ist, detaillierte Vergleiche anzustellen. Zugleich lassen sich Service-Einsätze deutlich leichter effizienter planen, da eine Wartung nur dann erfolgt, wenn die KI tatsächlichen Verschleiß an einer Maschine feststellt. Bereits minimale Abweichungen werden dabei erkannt. So werden noch tadellos funktionierende Bauteile nicht zu früh ausgetauscht, aber auch keine kurz vor dem Totalausfall stehenden Bauteile weiter betrieben.

3. Big Data

Die gerade erwähnten Datenmengen, denen mit herkömmlichen Methoden nicht beizukommen ist, bezeichnet man auch als „Big Data“. Für die Unmöglichkeit, sie ohne Hilfe von Computern auszuwerten, kann es mehrere Gründe geben: Sie können etwa zu groß oder zu komplex sein. Es ist aber auch denkbar, dass sie sich so schnell verändern, dass deshalb manuelle beziehungsweise herkömmliche Auswertungsmethoden zu langsam sind. Hinzu kommt, dass infolge der rasant voranpreschenden Digitalisierung die Datenmenge immer weiter zunimmt. Für die Beschäftigung mit Big Data ist die Begriffsklärung der Unternehmensberatung Gartner hilfreich:

  • Volume: Der gewaltige Umfang der Daten
  • Velocity: Die hohe Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden
  • Variety: Das große Spektrum der verfügbaren Datenquellen

Es kommt also wieder künstliche Intelligenz beziehungsweise Machine Learning ins Spiel. Mit dieser Unterstützung können im Maschinenbau wichtige Erkenntnisse über die eigenen Maschinen und Kunden gewonnen werden.

4. Digital Engineering

Unter „Digital Engineering“ versteht man die Verwendung von Online Tools, um die Arbeit von Konstrukteuren deutlich effizienter zu gestalten. Bei einem Programm wie dem item Engineeringtool hat auch der Vernetzungsaspekt große Bedeutung: Aufgrund von weltweit eindeutigen Projektnummern lassen sich Projektentwürfe weltweit mit Kollegen und Kunden teilen. Zusätzlich wird die Konstruktionsarbeit durch weitere Funktionen vereinfacht. Dazu gehören integrierte Produktfinder, eine Drag-&-Drop-Funktionalität zur praktischen Platzierung von Komponenten und die automatische Ausrichtung der Komponenten. Wiederkehrende Standardaufgaben lassen sich somit deutlich schneller als in der normalen CAD-Umgebung lösen.

5. Cloud Computing

Wer Cloud Computing nutzt, kann auf die IT-Infrastruktur eines Anbieters zugreifen. Dies schließt Speicherplatz, Rechenleistung und Anwendungssoftware mit ein. Der Vorteil: Sowohl Hard- als auch Software müssen nicht eigens angeschafft werden, was eindeutig Kosten spart. Zudem wird somit eine schnelle Skalierung ermöglicht – schließlich entfallen aufwendige Prozesse für die Einrichtung und Installation. Grundsätzlich ist trotz gewisser Mischformen immer noch die Definition des National Institute of Standards and Technology (NIST) für Cloud Computing maßgeblich: Im Falle von „Software as a Service“ werden lediglich ein internetfähiger Computer und ein Browser benötigt. Die Software wird dann direkt in der Cloud genutzt. Zu den Beispielen für diese Art der Digitalisierung zählt das item Engineeringtool. Bei „Infrastructure as a Service“ werden reine IT-Ressourcen (u.a. Speicherplatz, Rechenleistung oder Netzwerkstrukturen) in der Cloud bereitgestellt. „Platform as a Service“ hingegen richtet sich direkt an Programmierer. Hier können sie eine ausgelagerte Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung neuer Software nutzen.

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