Kleine Innovationsschritte mit großer Wirkung
Asset Innovation, also die Entwicklung von neuen Anlagen, ist ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess eines bestehenden Systems. Die Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Planung, Bewertung und Umsetzung von Innovations- und Optimierungsschritten für Investitionen in Anlagen und deren Betrieb wird in der Zukunft stark wachsen. KI eröffnet neue Möglichkeiten, die Performancedaten bestehender Anlagen auszuwerten und die Auswirkungen von Modifizierungen einer Anlage zu simulieren. So können Verantwortliche bereits beim Neu- oder Redesign von Anlagen an einem Digitalen Zwilling verschiedene Szenarien durchspielen und genau die Veränderungen umsetzen, die den größten Produktivitätsfortschritt versprechen.
KI leistet damit einen entscheidenden Beitrag, um die Wirtschaftlichkeit einer Anlage schon bei ihrer Anschaffung und ihrem Design zu sichern. Darüber hinaus begleitet KI den kontinuierlichen Asset Innovation Prozess über den gesamten Lebenszyklus einer Anlage und liefert die differenzierte Datengrundlage, die für eine profitable Anpassung und Steuerung der produktiven Komponenten notwendig ist.
Abbildung 1 zeigt, wie sich der Gesamtprozess von der ersten Planung bis zum Produktionsstart verkürzt, weil durch den Einsatz von KI die unterschiedlichen Designphasen parallel bzw. zeiteffizienter durchlaufen werden. Auch die folgende Umsetzung und vor allem der Start-up laufen mit KI schneller, da in der Planung bereits unterschiedliche Szenarien berücksichtigt wurden und so weniger Nacharbeit im Anlaufprozess erforderlich ist. Der beschleunigte Innovationszyklus stellt einen entscheidenden Marktvorteil in einem zunehmend schnelllebigen Wettbewerb dar.
Vom Marktbedarf zum Anlagendesign
Entscheidend für die Auslegung einer Anlage ist der Marktbedarf für die produzierten Produkte. KI wertet die verfügbaren Quellen zum Marktbedarf aus, simuliert zukünftige Markttrends und analysiert mögliche Einflussfaktoren. So wird die Wahrscheinlichkeit unterschiedlicher Markszenarien prognostiziert, auf deren Basis die Verantwortlichen Entscheidungen über Produktvarianten, Produktionsmengen und die daraus resultierenden Investitionen treffen können. Das vermeidet Fehlinvestitionen und eröffnet profitable Wege zur Modifizierung und Erweiterung der Anlage.
Grundlage für die wirtschaftliche Auswahl von Komponenten bildet stets eine umfassende Lebenszyklusbetrachtung. Die KI kann dabei auf Daten von vorherigen Anlagen zurückgreifen, wie die Equipmentverfügbarkeit, Verschleißparameter sowie die Störhäufigkeit und die daraus entstandenen Kosten in Abhängigkeit vom jeweiligen Einsatzgebiet. Dabei preist die KI weit mehr Einflussfaktoren in die Analyse ein als es ohne Software-Unterstützung möglich wäre. Auch für sehr spezifische Einsatzgebiete von Equipments, für die es noch keine Präzedenzfälle gibt, kann die KI mit zunehmender Menge von Trainingsdaten gute Vorhersagen treffen. Sie nutzt Verfahren zur Mustererkennung und erstellt Prognosen für die Performance von Komponenten in einem vorgesehenen Einsatzgebiet. Was zunächst für einzelne Komponenten gilt, wird Stück für Stück auf Gruppen von Komponenten, Prozessschritte und ganze Produktionslinien erweitert. Die KI folgt einem Anforderungskataloges und findet die optimale Kombination von Komponenten für die Neuentwicklung oder Modifikation einer Anlage. Um Daten in der notwendigen Breite und Qualität für ein solches virtuelles Anlagendesign zu gewinnen, wird auf einen Digitalen Zwilling zurückgegriffen. Er liefert auch die Softwareumgebung für die Speicherung und Weiterverarbeitung der Daten und den Datenaustausch zwischen Anlagenhersteller und Anlagenbetreiber.
Virtuelle Inbetriebnahme
Der digitale Zwilling ist auch die Plattform für die virtuelle Inbetriebnahme (VIBN). Der Begriff steht für die Erprobung von virtuellen Produktionssystemen vor der physikalischen Bereitstellung. So kann eine neue Anlage, die noch in der Entwicklung steht, in einer digitalen Umgebung mit ihrem Steuerungssystem simuliert werden. Fehler werden früher erkannt und Crash-Situationen, Unfälle und Produktionsunterbrechungen lassen sich vermeiden. Außerdem können zusätzliche Kundenwünsche früher evaluiert und die sich daraus ergebenden Projektveränderungen und etwaige Mehrkosten besser kalkuliert werden.
Insgesamt führt die VIBN zu einer deutlichen Beschleunigung des Inbetriebnahmeprozesses, der Produktionshochlaufphase und damit zu einer kürzeren „time to market“. Mit KI wird die VIBN immer mehr an Bedeutung gewinnen und immer früher im Entwicklungsprozess eingesetzt werden. Schon vor dem Design Freeze oder sogar bereits während der Angebotsphase können Produktionsabläufe simuliert und entsprechende Verbesserungen umgesetzt werden. Der digitale Zwilling leistet damit einen entscheidenden Beitrag zu praxisnaher und effizienter Innovation der Assets.
Ausblick
Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Bestandteil der Neuanlagenentwicklung mit wachsender Bedeutung. Bei der Analyse des Marktes auf der einen und der Prognose der Lebenszykluskosten auf der anderen Seite sind die Mustererkennungsfähigkeiten der KI gefragter denn je, um den immer komplexer werdenden Marktvolatilitäten und Produktionsprozessen gerecht zu werden. KI-getriebene Verbesserungsschleifen bei der Anlagenplanung und die Digitalisierung der Inbetriebnahme verkürzen den Asset Innovation Prozesses, reduzieren Beschaffungs- und Lebenszykluskosten und garantieren eine schnelle „time to market“. Grundlage für diese Optimierungen ist in jedem Fall eine strukturierte Datenbasis. Produktions-, Stör- und Kostendaten müssen daher schon heute bestmöglich aufgezeichnet werden, um darauf aufbauend entsprechende KI-Lösungen zu implementieren. Unternehmen, die schon heute auf die strategische Weiterentwicklung des Asset Innovation Prozesses setzten, werden entscheidend an Wettbewerbsfähigkeit gewinnen.
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