machine learning

Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) automatisieren? Im vorliegenden Artikel wird untersucht, inwiefern KI einen Beitrag zur Automatisierung der PPS leisten kann, indem die Potenziale zur Steigerung der Effizienz in modernen Produktionsumgebungen erforscht werden. Der Fokus liegt auf der Implementierung einer robusten Dateninfrastruktur, die Echtzeit-, historische und kontextbezogene Daten integriert. Konkret wird die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) betrachtet und eine Roadmap für die Umsetzung vorgestellt, die sich auf die praktische Anwendung fokussiert.

Der globale Wettbewerbsdruck zwingt Unternehmen insbesondere in Hochlohnländern zu einer effizienten Ressourcennutzung. Dies wird durchden Markt- und Gesetzgebungsdruck auf nachhaltige Produkte und Prozesse noch verstärkt. Angesichts des digitalen und ökologischen Wandels sindganzheitliche Ansätze zur Optimierung manueller Arbeitsprozesse unerlässlich. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem zur Arbeitsplanerstellung soll Abhilfe schaffenund so eine effizientere Prozessgestaltung ermöglichen.

Energieeffizienz gewinnt eine immer stärkere Bedeutung in allen Branchen des produzierenden Gewerbes. Mit Technologien aus den Bereichen Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) können innovative Lösungen für eine energieeffizientere Herstellung beispielsweise durch eine KI-gestützte Prozessführung einen entscheidenden Beitrag zur Nachhaltigkeit und zur Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens leisten. Die Anforderungen an den Einsatz und die reibungslose Integration von KI in Unternehmensprozesse sind komplex und vielfältig. Verschiedene Beteiligte müssen bei der Erfassung der Anforderungen integriert und unterschiedliche Technologieaspekte und Geschäftsfelder beachtet werden. Gegenstand dieses Beitrags ist ein Vorgehen zur Erfassung dieser Anforderungen bei der Durchführung innovativer Digitalisierungs- und KI-Projekte zur Steigerung der Energieeffizienz im produzierenden Gewerbe.