KI-Technologie im Einsatz für Prozessoptimierung in Produktion und Logistik
Künstliche Intelligenz hat sich zu einer wichtigen Technologie entwickelt, um Prozesse in Produktion, Logistik und Supply Chain zu analysieren, zu optimieren und intelligent zu steuern. Unterschiedliche KI Verfahren können dabei zum Einsatz kommen, beispielsweise Reinforcement Learning, Machine Learning oder Klassifikationsverfahren.
Gerade bei komplexen und dynamischen Prozessen stellt sich jedoch nicht nur die Frage, welches KI Verfahren geeignet ist. Entscheidend ist auch, wie eine KI zuverlässig trainiert, getestet und bewertet werden kann. Hier bietet die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Simulation besondere Möglichkeiten.
KI-Lösungen sicher trainieren und bewerten
Eine wesentliche Herausforderung beim Einsatz von KI liegt in der Auswahl und im Training einer geeigneten Lösung. Das Training direkt am realen Produktions- oder Logistiksystem ist häufig mit Risiken verbunden. Gerade in frühen Lernphasen kann eine KI Entscheidungen treffen, die im realen Betrieb unerwünschte Auswirkungen hätten.
Simulationsmodelle schaffen hierfür eine kontrollierte und realitätsnahe Testumgebung. Sie können dynamische Daten unterschiedlicher Szenarien bereitstellen und der KI die Auswirkungen ihrer Entscheidungen aufzeigen.
Simulation unterstützt dabei unter anderem:
- realistische und dynamische Trainingsdaten bereitzustellen
- unterschiedliche Szenarien in kurzer Zeit zu untersuchen
- KI-Lösungen vor dem Einsatz im realen System risikofrei zu testen
- verschiedene KI-Verfahren miteinander zu vergleichen
- KI-Ansätze quantitativ gegenüber klassischen Optimierungsverfahren zu bewerten
SimPlan stellt die notwendigen Simulationsmethoden und Technologien für ein solches Umfeld bereit. Für unsere Kunden entwickeln wir darüber hinaus individuelle Modelle und Bausteine, mit denen sich KI Anwendungen untersuchen, bewerten und für den späteren Einsatz vorbereiten lassen.
Valide Daten für Simulationsmodelle erzeugen
In vielen Unternehmen stehen bereits umfangreiche Daten aus Produktion und Logistik zur Verfügung. Für die Verwendung in einem Simulationsmodell müssen diese Daten jedoch häufig zunächst geprüft, bereinigt, ergänzt oder für zukünftige Szenarien angepasst werden.
KI-Verfahren können bei dieser Datenaufbereitung unterstützen. Sie helfen beispielsweise dabei, Auffälligkeiten zu identifizieren, Daten zu strukturieren oder fehlende Informationen sinnvoll zu ergänzen. Damit kann sich der Aufwand für die Bereitstellung geeigneter Eingangsdaten für Simulationsmodelle reduzieren.
Zukunftsperspektiven: Wie KI die Simulation verändert
Künstliche Intelligenz bietet nicht nur neue Möglichkeiten für die Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen. Sie kann auch den Simulationsprozess selbst unterstützen.
Potenziale bestehen entlang des gesamten Workflows: von der Aufbereitung der Eingangsdaten über die Erstellung und Aktualisierung von Simulationsmodellen bis hin zur Durchführung und Auswertung von Experimenten.
Simulationsmodelle schneller erstellen und mit Daten versorgen
Die Erstellung eines Simulationsmodells erfordert heute an vielen Stellen manuelle Arbeit. Prozesse müssen aufgenommen, Daten strukturiert, Modelle aufgebaut und unterschiedliche Szenarien definiert werden.
KI kann zukünftig einen Teil dieser Aufgaben unterstützen oder automatisieren. Generative KI kann beispielsweise bei der Strukturierung von Informationen, der Ergänzung fehlender Daten oder der Erstellung von Modellbestandteilen eingesetzt werden.
Dadurch ergeben sich verschiedene Potenziale:
- geringerer Aufwand bei der Erstellung und Pflege von Simulationsmodellen
- schnellere Aufbereitung und Analyse großer Datenmengen
- einfachere Erstellung und Bewertung unterschiedlicher Szenarien
- Unterstützung bei der Interpretation von Simulationsergebnissen
- niedrigere Einstiegshürden für die Nutzung von Simulation
Die Kombination aus KI und Simulation kann damit dazu beitragen, schneller von vorhandenen Daten und Prozessinformationen zu einem belastbaren Entscheidungsmodell zu gelangen.
Simulation, KI und Realität verbinden
Besonders interessant ist die Verbindung von KI mit kontinuierlich aktualisierten Simulationsmodellen und Digitalen Zwillingen.
Reale Produktions- und Logistiksysteme liefern laufend neue Informationen über Maschinen, Anlagen, Materialflüsse und Prozesse. Ein Digitaler Zwilling kann diese Informationen aufnehmen und unterschiedliche Entscheidungen zunächst virtuell untersuchen.
KI kann dabei beispielsweise Steuerungsentscheidungen entwickeln oder Handlungsalternativen vorschlagen. Die Simulation bietet die Umgebung, um deren Auswirkungen zu testen und quantitativ zu bewerten, bevor eine Entscheidung auf das reale System übertragen wird.
So entsteht eine Verbindung zwischen realem System, Digitalem Zwilling, Simulation und KI. Perspektivisch können Modelle dadurch leichter aktualisiert und stärker für die kontinuierliche Optimierung von Produktions und Logistikprozessen genutzt werden.
Potenziale für Produktion und Logistik
Produktion und Logistik bieten aufgrund ihrer komplexen Abläufe und großen Datenmengen zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für die Verbindung von KI und Simulation.
Denkbar sind beispielsweise Anwendungen bei der Produktionssteuerung, Ressourcenplanung, Materialflussoptimierung, Fabrikplanung oder Steuerung automatisierter Logistiksysteme.
Auch generative Ansätze eröffnen neue Möglichkeiten. KI kann beispielsweise verschiedene Lösungsvarianten erzeugen, die anschließend mithilfe der Simulation quantitativ bewertet werden. Statt einzelne Varianten manuell zu entwickeln und zu überprüfen, können so größere Lösungsräume systematisch untersucht werden.
Simulation übernimmt dabei eine wichtige Funktion: Sie macht die Auswirkungen einer vorgeschlagenen Lösung sichtbar und ermöglicht eine Bewertung anhand konkreter Kennzahlen.
KI und Simulation in der Forschung
Viele dieser Ansätze befinden sich derzeit noch in der Entwicklung. Im Rahmen unserer Forschungs und Entwicklungsprojekte beschäftigen wir uns deshalb intensiv mit der Frage, wie Künstliche Intelligenz und Simulation sinnvoll miteinander verbunden werden können.
Dabei untersuchen wir unter anderem, wie KI die Modellerstellung und Datenaufbereitung unterstützen, Simulationsmodelle aktuell halten oder zur intelligenten Steuerung von Produktions und Logistiksystemen beitragen kann.
Informieren Sie sich über unsere aktuellen Forschungsprojekte rund um KI, Simulation und Digitale Zwillinge.
Häufige Fragen
Wie kann Künstliche Intelligenz in der Produktionsplanung und Materialwirtschaft eingesetzt werden?
In der Produktionsplanung hilft Künstliche Intelligenz vor allem dort, wo große Datenmengen automatisiert ausgewertet und Entscheidungen datenbasiert unterstützt werden sollen, etwa bei der Auswahl geeigneter Steuerungsstrategien oder bei der Erzeugung valider Daten für Simulationsmodelle. SimPlan verbindet dabei KI-Verfahren mit klassischer Simulation, damit die Ergebnisse nachvollziehbar bleiben und sich in reale Prozesse übertragen lassen.
Was unterscheidet den Einsatz von KI in der Logistik von klassischer Simulation?
Klassische Simulation bildet bekannte Regeln und Abläufe nach, KI-Verfahren werden dort ergänzt, wo Muster aus großen Datenmengen erkannt oder Entscheidungen automatisiert werden sollen, etwa bei der Steuerung von Prozessen mit häufig wechselnden Bedingungen. SimPlan setzt beides kombiniert ein, damit Ergebnisse nachvollziehbar bleiben und nicht allein auf einem Blackbox-Modell beruhen.
Welche Voraussetzungen sollte ein Unternehmen erfüllen, bevor es einen ersten KI-Anwendungsfall in der Produktion umsetzt?
Wichtiger als die Wahl des Algorithmus ist meist die Datengrundlage, ohne ausreichend valide Prozessdaten lässt sich kein verlässliches Modell trainieren. SimPlan empfiehlt, vor dem ersten Projekt zu klären, welche Daten bereits vorhanden sind und wie sich eine wiederholbare Vorgehensweise aufbauen lässt, damit spätere Anwendungsfälle schneller umgesetzt werden können als der erste.
Sie möchten KI und Simulation sinnvoll miteinander verbinden?
Gern besprechen wir mit Ihnen, welche Einsatzmöglichkeiten sich für Ihre Produktions oder Logistikprozesse ergeben und wie sich entsprechende Ansätze mithilfe von Simulation untersuchen und bewerten lassen.