Der Machine Learning-Trend innerhalb der Industrie hält seit Jahren kontinuierlich an. Doch oft wird das Thema eher verheissungsvoll hinter vorgehaltener Hand diskutiert, während die Technologie zumeist nur bei den großen Playern auch wirklich zum Einsatz kommt. Grund dafür sind die so groß wirkenden Hürden, die es auf dem Weg zu einer erfolgreichen Implementierung zu überwinden gilt. Diesem Hindernis soll nun mit Hilfe des bis August 2024 laufenden Forschungsprojekts „MLready“ entgegengewirkt werden.
Als Basis eines erfolgreichen Einsatzes von Machine Learning gelten vorderrangig die Daten selbst sowie deren geregelte Verfügbarkeit. Weiterhin entscheidend ist aber auch eine konstant ausreichende Rechenleistung zur Datenauswertung. Die aus industrieller Sicht größte Chance, die das maschinelle Lernen bereit hält, dürfte wohl die Steigerung der Ressourceneffizienz sein – sei es aus Sicht des Produktionsmaterials oder aus Sicht der Energieeffizienz. Darunter fallen weiterhin auch Anwendungsgebiete wie die Produktionsplanung und die Prozessoptimierung.
Genauer betrachtet lässt sich maschinelles Lernen etwa in der Auftragssteuerung zur Reihenfolgebestimmung sowie zur Belastungsnivellierung oder zur Ressourcen- und Kapazitätsplanung nutzen. Und auch das Qualitätsmanagement kann profitieren: Machine Learning-basierte Modelle können auf Prozessdatenbasis beispielsweise zur Überwachung oder zur Prognose der Produktqualität eingesetzt werden, was die zeitintensive Überprüfung von Stichproben zunächst reduziert und auf lange Sicht vielleicht sogar gänzlich redundant machen könnte.
Die hier genannten Vorteile sollen industriellen KMUs nun mittels des „MLready“-Projekts an die Hand gegeben werden. Mit Hilfe von Workshops und Weiterbildungsmaßnahmen sollen Know-How aufgebaut und Nachweise erbracht werden, inwieweit sich die technisch erzielbaren Mehrwerte auf die individuelle Unternehmung übertragen lassen. „MLready“ ist dabei Teil eines gemeinnützigen Kooperationsprojektes auf dem Fachgebiet der Betriebswirtschaftslehre, welches zwischen dem Stuttgarter International Performance Research Institute (IPRI) und dem Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) geschlossen wurde.
Quellen:
https://ipri-institute.com/forschungsprojekte/mlready/
https://idw-online.de/de/news819459