Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Wertschöpfungskette bietet ein hohes Potenzial, um Unternehmen voranzubringen und vorhandene Ressourcen optimal einzusetzen.
Die Industrie, mit den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobil und Elektroindustrie, steht unter Zugzwang. Sie sehen sich mit diversen Herausforderungen wie der Globalisierung, Wettbewerb und Preisdruck konfrontiert. Auch ist zunehmend eine flexiblere Produktion und Produktindividualisierung gefragt. Zur Meisterung dieser Herausforderungen ist eine Optimierung der Wertschöpfungskette unerlässlich, aber damit dies gelingt, muss die Effizienz aller Komponenten gut aufeinander abgestimmt und optimiert werden. Dies stellt alle wirtschaftlichen Entwicklungs-, Produktions- und Logistikprozesse im Rahmen der Digitalisierung auf den Prüfstand.
Hierzu werden die vorhandenen Prozesse vernetzt und sämtliche Produkt-, Maschinen- und Prozessdaten erfasst. Eine optimierte industrielle Wertschöpfungskette ist vernetzt, intelligent, steuert und optimiert sich teilweise selbstständig und ist somit ressourceneffizient. Der zunehmende Spezialisierungsgrad in der industriellen Wertschöpfungskette führt zu einer noch engeren Verzahnung zwischen den vor- und nachgelagerten Bereichen der Fertigung.
Die Industrie, mit den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Automobil und Elektroindustrie, steht unter Zugzwang. Sie sehen sich mit diversen Herausforderungen wie der Globalisierung, Wettbewerb und Preisdruck konfrontiert. Auch ist zunehmend eine flexiblere Produktion und Produktindividualisierung gefragt. Zur Meisterung dieser Herausforderungen ist eine Optimierung der Wertschöpfungskette unerlässlich, aber damit dies gelingt, muss die Effizienz aller Komponenten gut aufeinander abgestimmt und optimiert werden. Dies stellt alle wirtschaftlichen Entwicklungs-, Produktions- und Logistikprozesse im Rahmen der Digitalisierung auf den Prüfstand.
Hierzu werden die vorhandenen Prozesse vernetzt und sämtliche Produkt-, Maschinen- und Prozessdaten erfasst. Eine optimierte industrielle Wertschöpfungskette ist vernetzt, intelligent, steuert und optimiert sich teilweise selbstständig und ist somit ressourceneffizient. Der zunehmende Spezialisierungsgrad in der industriellen Wertschöpfungskette führt zu einer noch engeren Verzahnung zwischen den vor- und nachgelagerten Bereichen der Fertigung.
Optimierungen rund um die Wertschöpfungskette
Es gilt alle Prozesse entlang der Wertschöpfungskette mit einem integrierten Ansatz von Engineering über Produktion und Logistik bis hin zu Sales & After Sales zu verbinden. Die Möglichkeiten zur Optimierung der Wertschöpfungskette hinsichtlich effizienterer Arbeitsmethoden, optimierter Lager- und Verteilerprozesse, flexibleres und mobiles Arbeiten sowie die Ermöglichung einer virtuellen Zusammenarbeit mittels digitaler Technologien sind vielfältig.
Ingenieure und Designer machen rasante Entwicklungen in Bereichen wie fortschrittliche Robotik, autonome Fahrzeuge, kollaborative VR-Design-Reviews und hochentwickelte technische Simulationen (CAE) in jeder Phase des Designprozesses und sind gleichzeitig mit anderen Gruppen wie Marketing und Vertrieb vernetzt, indem sie fotorealistische Renderings direkt aus CAD-Designdateien erzeugen.
Al und maschinelles Lernen bringen viele Vorteile für Anwendungsfälle in der Fertigung, darunter:
Al und maschinelles Lernen bringen viele Vorteile für Anwendungsfälle in der Fertigung, darunter:
- Produktforschung, -entwicklung und -produktion
- Bestandsführung
- Prozess- und Qualitätskontrolle
- Vorausschauende Wartung
Beschaffung
Produktion
Absatz
KUNDEN
Entwicklung
Produktion
Qualitätssicherung
Vertrieb
Logistik
Service
Fertigungsunternehmen benötigen eine Infrastruktur, die ihre kritischen Kernanwendungen Anwendungen abdeckt und in Zukunft KI-fähig ist sowie zusätzlich robuste, stets verfügbare Dienste für geschäftskritische Fabrik- und Unternehmensabläufe bietet. Dies erfordert eine grundlegende Plattform, die das gesamte Unternehmen unterstützt – einschließlich Konstrukteure, Ingenieure, Produktionsmitarbeiter und die Mitglieder des Supportteams im Unternehmen. Doch die Schaffung einer Infrastruktur, die all dies unterstützt, ist eine Herausforderung für Fertigungsunternehmen.
- Vorhandene Fertigungsanwendungen: Dazu gehören computergestütztes Design (CAD) und computergestütztes Engineering (CAE), Produktionsplanung und Lieferkettenanwendungen.
- Neue KI-Anwendungen: Dazu gehören Analyse- und KI-Software, die den Betrieb und die Produktion unterstützen, einschließlich der Analyse von Produktionsdaten, intelligenter Inspektion, vorausschauende Wartung, industrielle Videoanalyse, intelligente Kundeninteraktionen, belastbare und optimale Lieferkettenabläufe sowie digitale Zwillinge von Fabriken, Lagern und Prozessen, Lagern und Prozessen.
- Aufstrebende KI-Infrastruktur: Dazu gehören Software und Hardware zur Unterstützung der Erstellung, Abstimmung und Bereitstellung von KI-Anwendungen in Fertigungsunternehmen unterstützen.
Die größte Dynamik in der verarbeitenden Industrie entsteht, wenn Automation, Kommunikationstechnik, Software-Entwicklung, Virtualisierung, Datenanalyse und Elektronik eng zusammenspielen. Die Basis dafür legt die IT, die zuverlässig funktionieren und sich flexibel den Anforderungen veränderter Prozesse anpassen muss. Sinnvoll ist hier die Vernetzung der Maschinen, ein Datenmanagement aus der Cloud sowie die Echtzeitanalyse großer Datenmengen, um eine vorausschauende Steuerung zu ermöglichen.
Einbindung von allen Unternehmensbereichen
Kundenprozesse
- Rechnungsstellung und Forderungsmanagement
- Bestell- und Konsumverhalten des Kunden
- Kundeninteraktion in der Auftragsabwicklung
Lagerprozesse
- Lieferkettenmanagement von Bedarfsplanung über Materialzulieferung und -haltung bis hin zu Warenauslieferung des fertigen Produkts.
- Automatisierung und Digitalisierung der Logistik
- Lagerorganisation, -verwaltung und Bestandsmanagement
- Steigerung der Produktivität durch höhere Anlagenauslastung
Transformation der Fertigung von Design bis zur Bereitstellung sowie der LAGERLOGISTIK
IT Enterprise Architektur
- Prozessautomatisierung und Digitalisierung
- Nutzbarmachung erfasster Produktionsdaten zur Effizienzsteigerung
- Nutzbarmachung von Maschinendaten von Datenauswertung bis Lebensdauer
- Erhöhte Produktionseffizienz und Prozesssicherheit.
Herstellerprozesse
- Wertstromdesign und Shopfloormanagement
- Durchlaufzeiten und Losgrößen
- Transparenzerhöhung über Maschinen- und Anlagenzustände zwecks Erhöhung der Produktqualität, ausfallsicheren Wartung sowie Optimierung der Lieferketten.
- Erhöhte Produktionseffizienz
- Erhöhte Fertigungsgenauigkeit durch leistungsfähigere Maschinen.
- Geringere Ausfallraten von Maschinenkomponenten
- Prozessautomatisierung durch Datenauswertung und -nutzung
- Optimierten Wartung und Instandhaltung der Produktionsmaschinen und -anlagen
- Geringere Ausfall- und Stillstandszeiten
Lieferantenprozesse
- Working Capital Management
- Versorgungs- und Belieferungsmodelle
- Lieferanteninteraktion in der Bestellabwicklung
- Optimierung der Bedarfsplanung
Verteilerprozesse
- Bestandsmanagement und Lagerbereinigung
- Logistik und Optimierung des Transportwesens
- Ladungsträger, Lagerverwaltung und Bestandsmanagement
Ihr Mehrwert
Analyse und Nutzbarmachung großer Datenmengen unterschiedlicher Quellen
Dies dient verschiedenen Zwecken: Zum Einen wird somit eine Überwachung der Industrieanlagen ermöglicht was zu einer vorauschauenden Wartung und eines ausfallsicheren Betriebs der Produktionsanlagen führt und Zweitens dient es zur Datensammlung der Industrieanlagen und zur Datenauswertung dieser zwecks Optimierung der Wertschöpfungskette.
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen oft über keinen ausreichenden Zugriff auf Data-Science-Spezialisten und Experten für maschinelles Lernen. Beim Angehen dieser Herausforderungen können die bereits vorliegenden Hard- und Software-Löungen und Plattformen von NVIDIA unterstützen.
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen oft über keinen ausreichenden Zugriff auf Data-Science-Spezialisten und Experten für maschinelles Lernen. Beim Angehen dieser Herausforderungen können die bereits vorliegenden Hard- und Software-Löungen und Plattformen von NVIDIA unterstützen.
Nutzenermittlung
Der Schlüssel hierzu lautet: Daten, Daten, Daten. Daten sind das wertvollste Gut eines jeden Unternehmens. Mit Hilfe von Sammeln, Auswertung und Nutzbarmachung der Daten können Unternehmen wertvolle Zeit sparen und Kosten senken. Die richtige Auswertung großer Datenmengen führt u.a. zu folgendem Mehrwert für die Bereiche Logistik, Prozesse und alle Abläufe rund um die Wertschöpfungskette.
Lageroptimierung
Hierbei handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess, der mit Hilfe des Lagermanagements zu einer Verbesserung und Optimierung der Lagerhaltung führen soll. In diesem Zusammenhang ist einer genauerer Blick auf die Prozesse der Beschaffung, im Umschlag und in der Verteilung zu werfen um diese hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Schwachstellen und Potential zu analysieren. Eine Analyse dieser Prozesse kann durchaus bedeuten, dass die technische Ausstattung, die Standortwahl, Lagerlogistikauswahl sowie die Organisation des Lagerbereichs und betriebliche Abläufe neu ausgerichtet werden müssen. Ziel: Eine Optimierung der Lagerhaltung hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Kostensenkung.
Ressourcenplanung
Verbesserte Datennutzung im ERP-Umfeld mit Hilfe von "Predictive Analytics"
ERP-Systeme nutzen verstärkt die Potenziale von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Mit Hilfe von einer vorausschauenden Analyse aller Prozesse soll unternehmerisches Handeln besser planbar werden. Durch Predictive Analytics können Unternehmen somit ihre Entscheidungsfindung verbessern, Mitarbeiter entlasten und Geschäftsprozesse verbessern.
Durch eine nahtlose Verbindung des Engineerings mit den kaufmännischen Prozessen und der Datenauswertung soll eine deutliche Optimierung der Wertschöpfung erreicht werden. Dabei ist es egal, ob auf SAP ERP, ERP-Lösungen von Microsoft, Oracle, Infor, IFS und Sage oder andere ERP/PLM-Systeme oder auf Spezialanbieter wie Abas, Proalpha, Asseco oder Epicor für die Fertigungsindustrie gesetzt wird.
Optimierung von Logistikprozessen durch ganzheitliche Analyse
KI und Machine Learning im ERP-Umfeld helfen Unternehmen, zu jeder Zeit lieferfähig zu sein sowie Überkapazitäten im Lager zu vermeiden. Es gilt die Minimierung des Risikos unnötiger Kapitalbindung durch nicht genutzte Warenbestände. Außerdem steigt die Planungssicherheit hinsichtlich aller Ressourcen, die Einfluss auf den Logistikprozess haben – von benötigten Waren, über die Infrastruktur für den Materialfluss bis zur einzelnen Arbeitskraft.
Mithilfe von KI und ML lassen sich diesbezüglich ganzheitliche und abteilungsübergreifende Analysen fahren: In die Berechnung der Absatzmenge eines bestimmten Produkts und der dafür nötigen Ressourcen fließen in diesem Zusammenhang nicht nur die bestehenden Lagerbestände mit ein. Das System wertet auch vorhandene Bestände bei den Zulieferern aus sowie zur Verfügung stehende Kapazitäten in der betrieblichen Logistik und Belegschaft.
Mithilfe von KI und ML lassen sich diesbezüglich ganzheitliche und abteilungsübergreifende Analysen fahren: In die Berechnung der Absatzmenge eines bestimmten Produkts und der dafür nötigen Ressourcen fließen in diesem Zusammenhang nicht nur die bestehenden Lagerbestände mit ein. Das System wertet auch vorhandene Bestände bei den Zulieferern aus sowie zur Verfügung stehende Kapazitäten in der betrieblichen Logistik und Belegschaft.
Einsatzfelder rund um alle Geschäftsbereiche
Ein weiteres Einsatzfeld von KI im ERP-Umfeld sind Chatbots, die Arbeitsprozesse automatisieren, indem sie häufig wiederkehrende und gleich ablaufende Prozesse, die in Dialogform mit einer begrenzten Zahl von Frage- und Antwortmöglichkeiten auskommen, mit sprachbasierten Benutzerschnittstellen erledigen. Unternehmen können mit ihnen beispielsweise Routineaufgaben wie das Erfassen von Einnahmen und Ausgaben automatisieren. Damit dies gelingt, müssen alle erforderlichen Daten jedoch in einer konsolidierten Datenbank vorliegen. Ein integriertes ERP-System ist hier eine Grundvoraussetzung zur einheitlichen und verlässlichen Verwaltung aller relevanten Geschäftsbereiche eines Unternehmens.
Entlastung rund um zeitintensive Routineaufgaben
Mit den aufkommenen Technologien der künstlichen Intelligenz stehen auch Enterprise Resource Planning-Lösungen vor einem Umbruch. Viele in dieser Systemumgebung aufgesetzten Geschäftprozesse lassen sich mithilfe von Robotic Process Automation in weiten Teilen automatisieren, was den Anwendern künftig viele Routineaufgaben etwa in Buchhaltung, Einkauf oder Personalplanung abnehmen wird und somit zu einer Entlastung der Mitarbeitern führt.
Industrie 4.0 - Digitaler Wandel zur intelligenten Fabrik
Um den Weg zur "Smart Factory" mit einer intelligenten Fertigung zu schaffen bedarf es einer Modernisierung der Software-Infrastruktur. Der Wandel in der Fertigungsindustrie hat bereits begonnen. Immer mehr kleine und mittlere Unternehmen (KMU) setzten hierbei auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Die Hauptmotivationen für diesen Wandel ist die Tatsache, dass Echtzeitdaten und dynamische Entscheidungsfindung sinnvolle Leistungsverbesserungen für Unternehmen ermöglichen und somit langfristig zu einer Kostensenkungen innerhalb der Wertschöpfungskette führt.
Die derzeitige Fertigungsinfrastruktur ist kostspielig im Unterhalt, schafft Barrieren für die Verteilung von Daten, lässt sich schlecht mit anderen Systemen integrieren und hindert Unternehmen daran, die Vorteile der Digitalisierung zu auszuschöpfen. Der erfolgreiche Übergang zur intelligenten Fabrik erfordert die Einführung neuer Technologien, die veraltete vorliegende und bereits eingesetzte Systeme mit modernen neuen Systemen integrieren kann.
Die derzeitige Fertigungsinfrastruktur ist kostspielig im Unterhalt, schafft Barrieren für die Verteilung von Daten, lässt sich schlecht mit anderen Systemen integrieren und hindert Unternehmen daran, die Vorteile der Digitalisierung zu auszuschöpfen. Der erfolgreiche Übergang zur intelligenten Fabrik erfordert die Einführung neuer Technologien, die veraltete vorliegende und bereits eingesetzte Systeme mit modernen neuen Systemen integrieren kann.
DIGITALE ZWILLINGE in NVIDIA OMNIVERSE ENTERPRISE
Mit NVIDIA Omniverse™ Enterprise, das in NVIDIA® OVX™ bereitgestellt wird, entwickeln Unternehmen physikalisch genaue, KI-fähige virtuelle Simulationen, die perfekt mit der realen Welt synchronisiert sind. Diese digitalen Zwillinge verändern Branchen und wissenschaftliche Entdeckungen und bieten Entwicklern, Forschern und Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten, die sie zum Entwerfen, Simulieren und Optimieren von Produkten, Geräten und Prozessen in Echtzeit nutzen, bevor sie in die Produktion gehen.
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NVIDIA L40®
Der NVIDIA L40-Grafikprozessor auf Basis der Ada Lovelace-Architektur bietet revolutionäre neuronale Grafik sowie Virtualisierungs-, Rechen- und KI-Funktionen für GPU-beschleunigte Workloads im Rechenzentrum.
NVIDIA L40-Produktübersicht herunterladen (PDF 563 KB)
Lösungen RUND UM Ihre Wertschöpfungskette
Modellieren, simulieren, testen und optimieren Sie Produkte wie nie zuvor. Mit dem Einsatz von professionellen GPUs und Plattformen von NVIDIA können Hersteller innovative Produkte schneller designen und auf den Markt bringen.
NVIDIA-Plattformen
NVIDIA Fleet Command™
NVIDIA Fleet Command™ ist ein verwalteter Clouddienst, der KI-Anwendungen über die verteilte Edge-Infrastruktur hinweg sicher bereitstellt, verwaltet und skaliert. Fleet Command wurde speziell für KI entwickelt und ist eine schlüsselfertige Lösung für das KI-Lebenszyklusmanagement, die optimierte Bereitstellungen, mehrstufige Sicherheit und detaillierte Überwachungsfunktionen bietet – so können Sie in wenigen Minuten von Null auf KI umsteigen.
NVIDIA RTX™-Plattform für visuelles Computing
Die NVIDIA RTX™-Plattform für visuelles Computing, die von physischen oder virtuellen Workstations mit der virtuellen GPU(vGPU)-Software von NVIDIA zugänglich ist, ermöglicht es Unternehmen, mit der Macht der fotorealistischen Visualisierung, Echtzeitsimulation, KI und additiven Fertigung bahnbrechende Innovationen in der Produktentwicklung zu erzielen und neue Produkte schneller auf den Markt zu bringen.
NVIDIA AI™-Enterprise
NVIDIA AI Enterprise ist eine durchgängige, Cloud-native Suite von KI- und Data-Science-Anwendungen und -Frameworks, die für die Ausführung auf VMware vSphere mit NVIDIA-zertifizierten Systemen optimiert und exklusiv zertifiziert wurde. Sie enthält wichtige Technologien und Software von NVIDIA für die schnelle Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von KI-Workloads in der modernen Hybrid-Cloud. NVIDIA AI Enterprise wird von NVIDIA lizenziert und unterstützt.
Beschleunigtes Edge-Computing
Beschleunigen Sie die leistungsstärksten Edge-Computing-Systeme mit NVIDIA EGX und Jetson™-Lösungen für verschiedene Anwendungen, einschließlich industrieller Inspektion für autonome Maschinen.
NVIDIA Omniverse™
NVIDIA Omniverse™ ist eine offene Plattform für virtuelle Zusammenarbeit und fotorealistische Simulationen in Echtzeit. Designer und Ingenieure können ihre Arbeit dank problemloser Interoperabilität führender Softwaretools und nahtloser Zusammenarbeit in einer interaktiven, simulierten Welt beschleunigen. Auf NVIDIA RTX™ basierende, atemberaubende Modelle mit hoher Genauigkeit können sofort auf jedem beliebigen Gerät geteilt werden.
Ihr Direkter Draht zu den Experten von sysGen
sysGen bietet Unterstützung bei der digitalen Transformation Ihres Unternehmens. Wir bieten Lösungen in den Bereichen Konnektivität, Digitalisierung, Cloud & Infrastruktur sowie Security. Unser Team von Experten hilft Ihnen dabei, Ihre Rechenzentren zu optimieren, virtuelle Cloud-Lösungen zu implementieren und innovative Software einzuführen. Kontaktieren Sie uns über unser Kontaktformular, um mehr über unsere Dienstleistungen zu erfahren und herauszufinden, wie wir Ihnen helfen können, Ihr Unternehmen voranzubringen.