AI benutten in een duurzame digitale onderneming

Om voorop te blijven, moeten bedrijven duurzame digitale ondernemingen worden. Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën kunnen deze bedrijven ook de flexibiliteit en efficiëntie verbeteren. Deze discussie richt zich op de rol van AI bij het verbeteren van de productiekwaliteit, de time-to-market en het efficiënt gebruik van middelen in moderne fabrieken.

De loop van de geschiedenis vormgeven

De loop van de geschiedenis is bepaald door innovatieve denkers die nieuwe benaderingen konden bedenken voor de uitdagingen waarmee ze werden geconfronteerd. Het stenen tijdperk eindigde inderdaad niet omdat de stenen op waren, maar door de ontwikkeling van nieuwe en effectievere oplossingen voor de problemen van die tijd.

De toekomst wordt op vrijwel dezelfde manier vormgegeven. Multidimensionale trends die zich uitstrekken over het bedrijfsleven, de samenleving en de technologie zorgen voor nieuwe uitdagingen voor moderne bedrijven. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, moeten bedrijven innoveren en nieuwe methoden toepassen om hun bedrijf te beheren. In het bijzonder moeten bedrijven transformeren in duurzame digitale ondernemingen om de levenscyclus van producten en productie te beheren, zowel in de echte als in de digitale wereld.

Het belangrijkste kenmerk van een digitale onderneming is het vermogen om de echte en digitale wereld te verenigen, gegevens van bedrijfsactiviteiten te verzamelen en deze om te zetten in inzichten die leiden tot verbeteringen in de echte wereld. Door deze twee werelden samen te brengen, is de gegevensstroom mogelijk tussen alle belanghebbenden die betrokken zijn bij de levenscyclus van producten, productie en diensten. Deze vrije gegevensstroom vergroot het vermogen van een digitale onderneming om zich aan te passen aan de eisen van de markt, sneller te innoveren en de kwaliteit te verbeteren, terwijl tegelijkertijd de CO2-uitstoot en het gebruik van middelen worden verminderd.

Belangrijkste punten:

Belangrijke kenmerken van een duurzame digitale onderneming
Hoe AI past in een duurzame digitale onderneming
Hoe fabrikanten AI vandaag kunnen toepassen om te helpen bij hun inspanningen om koolstofarm te worden en de kwaliteit en de time-to-market te verbeteren

Fabrieksarbeider die machines bedient in een fabriek voor de productie van elektronica

Twee werknemers lopen en praten op de werkvloer van de Siemens-elektronicafabriek, Erlangen.

Het digitale transformatietraject: Siemens Electronics, Erlangen

Siemens' ultramoderne elektronicafabriek in Erlangen, Duitsland stond voor dezelfde uitdagingen die veel fabrikanten proberen te overwinnen. De fabriek moest manieren vinden om producten te produceren en daarbij prioriteit te geven aan decarbonisatie, snelheid, kwaliteit en kosteneffectiviteit. De Siemens-elektronicafabriek in Erlangen, die SINAMICS-frequentieomvormers en SINUMERIK CNC-controllers produceert voor Siemens en zijn klanten, moest ook zorgen voor de integratie van slimme, digitale oplossingen in bestaande infrastructuur en systemen binnen de fabriek.

De fabriek erkende dat deze uitdagingen niet konden worden overwonnen zonder de digitalisering te omarmen om de voortdurende transformatie naar een duurzame digitale onderneming voort te zetten die decennia eerder begon. Digitale oplossingen voor engineering, beheer van de werkvloer, beheer van de levenscyclus van producten en meer vormen de basis. Met deze middelen kunnen geavanceerdere technologieën en functies worden ontwikkeld om de activiteiten in Erlangen verder te verbeteren.

Industriële kunstmatige intelligentie (AI) is een van de geavanceerde technologieën die op deze locatie worden gebruikt. Waar een consumentgerichte AI kan helpen bij het genereren van tekst voor een huwelijkstoespraak of afbeeldingen voor je profiel op sociale media, beheren de industriële AI-systemen die in de fabriek worden ingezet, de activiteiten op de werkvloer en analyseren ze gegevens om de prestaties aan te geven en de besluitvorming te sturen. Deze industriële AI-systemen moeten robuust, betrouwbaar en bewezen veilig zijn, zelfs wanneer ze nauw samenwerken met menselijke werknemers.

Laten we vandaag eens kijken hoe de Siemens-elektronicafabriek in Erlangen gebruikmaakt van industriële kunstmatige intelligentie ter ondersteuning van een betere decarbonisatie, een betere kwaliteit en een betere time-to-market.

Het digitale transformatietraject: Siemens Electronics, Erlangen

Voordat processen, machines en systemen kunnen worden verbeterd, moeten ze begrepen worden door het verzamelen en analyseren van gegevens. Een digitale onderneming genereert enorme hoeveelheden gegevens tijdens dagelijkse activiteiten. In een fabrieksomgeving kan dit informatie omvatten over het energieverbruik van verschillende systemen en de hele installatie, doorvoergegevens, realtime operationele gegevens afkomstig van verbonden machines en meer. Het verzamelen en begrijpen van deze gegevens is van cruciaal belang voor het beheer van een moderne digitale fabriek, maar de enorme hoeveelheid gegevens maakt de aggregatie en analyse ervan een uitdagende taak.

Een werknemer controleert een industriële robot.

Een werknemer checkt een laptop op de werkvloer.

Industriële AI: efficiëntie, snelheid, kwaliteit

Gelukkig bieden de verbonden gegevensstromen van een digitale onderneming een gouden kans voor de toepassing van AI om de analyse van deze enorme datasets te versnellen. Dit zal veel sneller dan voorheen zorgen voor optimalisaties in verschillende aspecten van de fabriek, zowel op de werkvloer als in andere systemen. De Siemens-elektronicafabriek in Erlangen heeft bijvoorbeeld gegevens uit de hele fabriek gebruikt om intelligente maatregelen voor energie-efficiëntie te implementeren, waardoor het energieverbruik met 25% en de netto CO2-voetafdruk met 50% is verminderd. Bovendien hebben gerichte verbeteringen in de productie-efficiëntie bijgedragen tot een vermindering van het energieverbruik voor de productie van elk product met 50%.

AI maakt ook echte voorspellende onderhoudsschema's mogelijk om ervoor te zorgen dat machinestilstand nooit als een verrassing komt voor de fabrieksoperatoren. Machine- en onderhoudsgegevens worden geanalyseerd en vergeleken met gevallen uit het verleden om patronen en mogelijke oplossingen te identificeren. De fabriek maakt gebruik van voorspellend onderhoud in een freesproces dat plaatsvindt als onderdeel van de productie van printplaten. Tijdens het freesproces komt fijn stof vrij dat zich ophoopt op de freesspindels en dat de rotatie van de spindels kan belemmeren of, bij voldoende ophoping, ongeplande downtime kan veroorzaken. Om dergelijke kostbare vertragingen te voorkomen, controleert de oplossing voor voorspellend onderhoud de spilstroom en -snelheid om op afwijkingen te letten en zelfs toekomstige kritieke toestanden te voorspellen.

Intelligente processen zijn betere processen

AI kan ook transformerend zijn voor individuele processen en machines, en zelfs een nauwere samenwerking tussen mensen en robotica op de werkvloer mogelijk maken op een efficiënte en veilige manier. De Siemens-elektronicafabriek in Erlangen maakt gebruik van AI en computervisie om robotarmen in staat te stellen onderdelen te selecteren en te plaatsen met dezelfde flexibiliteit en behendigheid als een menselijke operator. Traditionele robotarmen kunnen geen onderscheid maken tussen verschillende onderdelen, waardoor onderdelen vooraf moeten worden gesorteerd en georganiseerd. De integratie van AI in de besturingssystemen voor robots stelt hen in staat verschillende onderdelen te identificeren en uit een ongesorteerde doos te pakken en ze precies daar te plaatsen waar ze thuishoren.

Door de robot slimmer te maken, kunnen dit soort vervelende pick-and-place-handelingen volledig automatisch worden uitgevoerd door kosteneffectieve robots. Voordat deze intelligente robotarmen kunnen worden gebruikt, moeten ze natuurlijk worden getraind. Als digitale onderneming kan de fabriek simulaties op basis van fysica en de Digital Twin gebruiken om de algoritmen virtueel te trainen op het gebied van herkenning, selectie en plaatsing van onderdelen. De synthetische trainingsgegevens worden automatisch gegenereerd en gelabeld, waardoor de snelheid wordt verhoogd en de inspanning die nodig is om de robotarmen te trainen, wordt verminderd.

Een productiecel met robots die door AI in staat zijn om onderdelen te selecteren en te plaatsen.

Een expert van Siemens wijst een collega op een digital twin van een PCB-productieproces op een scherm.

AI gebruiken om de precisie en efficiëntie te verbeteren

Gevoeligere processen kunnen ook worden geautomatiseerd door de robotica handvaardigheid te geven zoals die van een menselijke hand. Door kracht- en koppelsensoren te integreren in de eindeffector van een AI-gestuurde robotarm kan de robotarm nauwkeurig de kracht detecteren en aanpassen die wordt gebruikt om een object te manipuleren. Dit is cruciaal voor processen waarbij gevoelige en kleine onderdelen betrokken zijn, zoals onderdelen van een printplaat (PCB). Sterker nog, voor de robotarmen die zulke delicate taken uitvoeren, is misschien hetzelfde 'vingerspitzengefühl' nodig als voor een chirurg die een wond dichthecht!

In de Siemens-elektronicafabriek in Erlangen worden bij de productie van PCB's bekabelde elektronische componenten door kleine gaatjes in het substraat geplaatst, de zogenaamde Through Hole-technologie (THT). THT houdt in dat zeer gevoelige en delicate onderdelen in zeer kleine gaatjes in de printplaat worden gestoken, vaak slechts tienden van een millimeter in diameter. Dankzij AI kan robotica voorzichtig met de componenten omgaan, zodat ze nauwkeurig worden geplaatst en vastgezet zonder schade op te lopen. Al met al verhoogt de automatisering van zo'n delicate taak de kwaliteit van het proces en worden menselijke werknemers bevrijd van de saaie en slechte ergonomie die met zo'n taak gepaard gaat.

Naast de directe voordelen van AI, zoals een hogere productiekwaliteit en lagere kosten, heeft de toevoeging van AI in de werkomgeving ook bijgedragen aan de duurzaamheid van de fabriek. De verhoogde precisie en nauwkeurigheid van het geautomatiseerde THT-montageproces vermindert afval en dus verspilling van materiaal en energie, waardoor de fabriek in het algemeen efficiënter wordt. Aangezien voor de intelligente robotica geen voorgesorteerde onderdelen meer nodig zijn, zijn de plastic inlays die ooit nodig waren om gesorteerde onderdelen te ordenen, overbodig geworden. Het resultaat is de eliminatie van duizenden plastic onderdelen die uiteindelijk als afval eindigen.

De toekomst voor duurzame digitale ondernemingen

Een digitale onderneming kan AI en de enorme hoeveelheden gegevens die elke dag worden gegenereerd, gebruiken om mogelijkheden voor decarbonisatie te identificeren en te benutten, het gebruik van middelen te verminderen, te recyclen en meer, zowel in interne processen als in wereldwijde toeleveringsketens. De beslissingen die worden genomen op het gebied van productontwerp zijn bijvoorbeeld verantwoordelijk voor 80% van de milieu-impact van een product dat in de echte wereld terechtkomt — met andere woorden, afval is niet meer dan een ontwerpfout. Een duurzame digitale onderneming kan een combinatie van de uitgebreide Digital Twin, data en AI gebruiken om inzicht te krijgen in de relatieve duurzaamheidskosten van verschillende ontwerpbeslissingen, waarbij wordt geoptimaliseerd voor efficiënte prestaties, materiaalgebruik en recycleerbaarheid.

In de productie kan AI helpen om productieschema's te optimaliseren om aan de vraag te voldoen, mogelijkheden voor energie-efficiëntie te identificeren en, zoals in Erlangen, de productiekwaliteit aanzienlijk te verbeteren en afval en materiaalverspilling te verminderen. En, misschien wel het belangrijkste, AI kan een krachtig instrument worden voor het beheer van uitgebreide wereldwijde toeleveringsketens, waarbij bedrijven kunnen worden geholpen bij het selecteren van leveranciers en het bouwen van logistieke systemen op basis van kosten, kwaliteit en duurzaamheid. Terwijl we blijven evolueren en de mogelijkheden van een duurzame digitale onderneming uitbreiden, bieden faciliteiten zoals de Siemens-elektronicafabriek in Erlangen een cruciaal testterrein voor technologieën en oplossingen die klanten kunnen helpen bij de transformatie om de uitdagingen van vandaag en morgen het hoofd te bieden.

Een expert van Siemens wijst een collega op een Digital Twin van een product op een scherm.