Das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (Artificial intelligence, AI) und Robotik in der Industrie ist beachtlich.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Fertigungsunternehmen von dem AI-Einsatz innerhalb ihres ERPs profitieren – und zwar auf Top- sowie Shopfloor-Ebene.
Aufwand im Field Service Management minimieren
Diagnosen im Field Service Management – zum Beispiel beim Ausfall einer Maschine beim Kunden vor Ort – können meist nicht schnell gestellt werden. Denn die Mitarbeitende im Field Service müssen zunächst ihre Kolleg*innen aus der Konstruktion heranziehen, um den Fehler ausfindig zu machen und eine Handlungsempfehlung abzugeben. Das bindet nicht nur Ressourcen, sondern ist auch sehr zeitintensiv, gleichzeitig ist jede Minute Downtime auf Kundenseite fatal. Ein AI-gestütztes ERP-System liefert die Ergebnisse schneller, da die komplette Maschinendokumentation und hinterlegte Informationen zu einem ähnlichen Servicefall durchsucht werden können. Das ERP-System dient hier als digitaler Prozess- und Datenhub, in dem alle Informationen zusammenlaufen. Reparaturen und Wartungseinsätze werden so schneller durchgeführt – im Idealfall, bevor ein konkreter Servicefall eintritt.
Robotik, AI und ERP – ein effizientes Trio
Da die Kosten, aber auch der Aufwand für Programmierung und Inbetriebnahme zunehmend sinken, kommen kollaborative Roboter immer häufiger zum Einsatz. Vor allem mobile und autonom gesteuerte Roboter finden in verschiedenen Szenarien Verwendung – zum Beispiel als kollaborative Montageroboter oder als Autonomous Mobile Robots. Ihre Steuerung erfolgt oft durch das ERP-System. Auch im Robotik- und IoT-Bereich wird AI vermehrt eingesetzt – zum Beispiel zur Selbstoptimierung, zur autonomen Steuerung und zur natürlich-sprachlichen Kommunikation.
Optimierung der Anlagenverhalten mit AI
KI kann die Überwachung und Modellierung des Anlagenverhaltens – das heißt zur Optimierung der Gesamtanlageneffektivität – unterstützen. Dabei werden AI-Tools durch die Datenmengen der maschinennahen Systeme, die an das ERP-System angebunden sind, sowie das IoT gespeist. Diese riesigen Datenmengen sind die Grundlage für Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML), die mitunter Leistung und Qualität von Produkten optimieren.
Intelligente Lager- und Produktionsplanung
Auch im Bereich der Lager- und Produktionsplanung lässt sich AI gewinnbringend einsetzen – zum Beispiel für die Bereitstellung sowie Bewegung von Materialien und Produkten in einem Lager. Denn AI kann Daten aus Bestell-, Fertigungs- und Lagersystemen zusammenführen und so die optimale Lagerauslastung bestimmen. Außerdem können Konfigurationen geändert und Produktionsplanungsprozesse in der Fertigung unterstützt werden, um der Nachfrage gerecht zu werden.
AI-gestütztes ERP ist Grundlage für den digitalen Wandel
Ein AI-gestütztes ERP-System führt Daten schnell aus unterschiedlichen Einheiten zusammen. Selbststeuernde und selbstoptimierende Prozesse bedienen sich aus einer „Single Source of Truth“, die die Basis für weitere Digitalisierungsprojekte und neue sowie profitable Geschäftsmodelle darstellt.