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Wie Künstliche Intelligenz das ERP verändert

17.03.2021 - Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz, Produktion

Quelle: iStock/gorodenkoff
Quelle: iStock/gorodenkoff

ERP-Systeme bleiben – eng verzahnt mit MES-Bausteinen – im Zeitalter der digitalen Vernetzung das Datenrückgrat der Industrie. Sie integrieren schrittweise Methoden und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ermöglichen effiziente Planungs- und Steuerungsprozesse. Unternehmen sind so in der Lage sich schnell an ständig wechselnde Bedingungen anzupassen.

Vorbei sind die Zeiten, in denen diskutiert wurde, ob ERP-Systeme im Zuge der Entwicklung hin zu einer Industrie 4.0 und dem Internet-der-Dinge Bestand haben werden. Inzwischen ist klar, dass ihre Bedeutung als Datendrehscheibe zunehmen wird. Mit einer Einschränkung:

Zukunft haben jene ERP-Systeme, die sich vom IT-Monolithen zum offenen, modularen System entwickeln.

Das ist nicht nur die Voraussetzung für die notwendige Agilität der Unternehmen, sondern auch für die Integration von KI-Lösungen. In die Industrie hält KI vor allem dank ingenieurstauglicher Frameworks Einzug – also mit Lösungen, deren Einsatz kein KI-Know-how voraussetzt. Denn das ist in den allermeisten mittelständischen Unternehmen kaum vorhanden. Hinzu kommt: KI ist kein fertiges Programm, das sich auf Knopfdruck installieren lässt. Vielmehr handelt es sich um eine Technologie, die eine Vielzahl von Anwendungen um eine intelligente Komponente erweitert. Als solche lösen KI-Anwendungen auch im ERP-Umfeld sehr generische Aufgaben.

Daten automatisch analysieren und weiterverarbeiten

Grundsätzlich meint Künstliche Intelligenz die Fähigkeit eines IT-Programms, selbsttätig Daten verstehen und Zusammenhänge erlernen zu können.

Das ist der entscheidende Unterschied zu altbekannten Verarbeitungslogiken, die auf fest programmierten, starren Regeln aufbauen. Neue KI-Anwendungen reichen weit über die bekannten Einsatzszenarien hinaus. Seit vielen Jahren werden bspw. Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Spracherkennung genutzt. Hier genügte es, statische Muster empirisch zu klassifizieren. Denn einmal antrainierte Sprech- und Wortmuster haben über Monate bzw. Jahre Bestand. Substanziell verändern sie sich kaum.

Anders verhalten sich industrielle Daten und Datenmuster. Sie verändern sich dynamisch. Eine Analyse und Weiterverarbeitung bedarf daher einer speziellen, automatisierten Aufbereitung, z. B. durch sogenanntes Qualitatives Labeln. Diese Methode zielt darauf ab, Daten automatisch zu bewerten und somit die Ausgangsbasis für die weitere Verarbeitung durch KI zu schaffen. Produktionssysteme können sich hierdurch automatisiert an ändernde Anforderungen anpassen und die geeigneten Ressourcen passgenau konfigurieren.

Zuverlässige Prognosen ersetzen Post-Mortem-Analysen

Es gibt vier zentralen Merkmale der „VUCA-World“, auf deren Fragen die Industrie künftig Antwort finden muss:

  • Volatilität,
  • Unsicherheit,
  • Komplexität und
  • Mehrdeutigkeit.

So macht es die Vielzahl der Parameter und komplexen Abhängigkeiten untereinander immer schwerer, schnell und fundiert Entscheidungen zu treffen.

Wofür steht VUCA?

Die Umgebungsbedingungen für eine verlässliche Produktionsplanung unterliegen immer stärkeren und schnelleren Veränderungen. Zur Beschreibung dieser schwierigen Rahmenbedingungen der Unternehmensführung hat die Wirtschaft den Begriff „VUCA-World“ adaptiert. VUCA steht für Volatility, Uncertainty, Complexity und Ambiguity.

Das trifft auch auf die Kundenauftragsabwicklung zu, für die in vielen Unternehmen das ERP-System der zentrale Daten-Hub ist. Hinzu kommt, dass in der vernetzen Fabrik die Business- und Shopfloor-Ebene nahezu miteinander verschmelzen. MES verlängern die Reichweite der ERP-Systeme teilweise bis in die konkreten Fertigungsabläufe. Sie liefern die notwendigen Informationen zum Fortschritt, zu produzierter Qualität oder den Betriebsdaten einer Fertigungszelle oder Station.

Gleichzeitig eröffnen sich durch die ermittelten Daten neue Optionen, um wertschöpfende Prozesse zu optimieren. Nahezu prädestiniert für den Einsatz Künstlicher Intelligenz ist zum Beispiel der Analytics-Bereich. KI-Anwendungen lösen hier z. B. selbstständig Ereignisse aus, etwa bei Abweichungen von der täglichen Routine und sehen irreguläre Zustände in Prozessen, Maschinen oder Anlagen vorher. Damit treten zuverlässige Prognosen an die Stelle von Post-Mortem-Analysen.

Intuitive Unterstützung von Anwendern und Nicht-Experten

Die Bedienbarkeit von Software-Anwendungen war hinsichtlich der zunehmenden, funktionalen Komplexität von Softwarelösungen in den vergangenen Jahrzehnten immer wieder im Fokus der Betrachtung. Letztlich geht es darum, durch übersichtliche Eingabemasken und durchdachte Workflows, Anwender effizient durch ihre Aufgaben zu führen. Gerade Nicht-Experten werden bei der Beurteilung von komplexen Situationen intuitiv unterstützt.

KI-Erweiterungen befähigen ERP-Systeme dazu, sinnvolle Eingaben in Formulare oder Masken zu erlernen, die sie wiederum Anwendern vorschlagen bzw. auf Fehler hinweisen. Denkbar ist eine Vorbelegung von Datenfeldern wie sie bspw. zur Auswertung von Belegen und der automatisierten Erzeugung von Buchungen für Material oder Rechnungen bereits verlässlich eingesetzt wird. Die Erfahrung zeigt:

Der Nutzen ist groß, denn KI-basierte Hilfen vermeiden wirksam Fehleingaben und beschleunigen nachweislich die Abarbeitungszeit.

Dr. Harald Schrimpf (CEO PSI Software AG) erläutert, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz in der Industrie einsetzen können.

Intelligente Bilderkennung verbessert Qualitätsmanagementsysteme und Lageerkennung von Objekten

Fehlerraten lassen sich durch die verbesserte Bilderkennung und -analyse senken. Durch massiv gesteigerte Rechenleistungen eröffnen sich in diesem Feld ganz neue Einsatzbereiche. So lassen sich sich mithilfe KI-basierter Systeme z. B.

  • unterschiedliche Produkte erkennen und sortieren,
  • die Lage von Montageteilen auf automatischen Zuführungen verfolgen
  • oder die Vollständigkeit von montierten Erzeugnissen überwachen.

Gleiches gilt für die automatisierte Überwachung der Anordnung und Lage von Kennzeichnungen, Labeln oder Gefahrenhinweisen auf Gehäusen und an Fahrzeugen. In allen Fällen vergleichen die Lösungen automatisch die erkannten Muster mit den Daten aus dem ERP-System. Identifizieren sie Abweichungen, melden sie diese an das führende System.

Nicht nur Fehlerraten sinken auf diese Weise massiv. Vor allem können sich Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

Mit smarten Planungs- und Steuerungssystemen wettbewerbsfähig bleiben

Umfragen zeigen, dass Stand heute vor allem Vertrauen in KI-Anwendungen fehlt. Hierbei geht es weniger darum, alles umfassend verstehen zu wollen. Ziel muss es vielmehr sein, Vertrauen zu haben in die Angemessenheit der ermittelten Ergebnisse. Ihre Daseinsberechtigung erhält eine KI-Anwendung erst dann, wenn die getroffenen Entscheidungen genauso gut oder besser sind als die der Menschen.

ERP-MES-Systeme werden in Zukunft durch die Erweiterung um KI-Komponenten in der Lage sein, selbstständig aus Daten zu lernen und auf dieser Basis automatisiert verlässliche Entscheidungen treffen.

Diese smarten Planungs- und Steuerungssysteme ermöglichen Unternehmen, langfristig in einer volatilen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

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Karl Tröger

Business Development Manager PSI Automotive & Industry GmbH

Seit mehr als 20 Jahren ist Karl Tröger bei der PSI Automotive & Industry. In dieser Zeit hat er sich mit allen Aspekten von ERP-Software befasst und war in führenden Positionen in Entwicklung, Beratung und Marketing tätig. Heute versteht er sich als Bindeglied zwischen Kunden, Markt, Wissenschaft sowie Software-Entwicklung und Marketing. Der Diplom-Ingenieur der Elektronik und Nachrichtentechnik ist an der von der Bundesregierung initiierten Plattform Industrie 4.0 beteiligt und veröffentlicht regelmäßig vielbeachtete Publikationen über die Zukunft von fertigungsnaher Software.

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