Model Predictive Control - So hilft KI in der Fertigungssteuerung

Die industrielle Fertigung steht vor immer größeren Herausforderungen: Es gilt, schneller, flexibler und kosteneffizienter zu produzieren – und das bei steigenden Anforderungen an Nachhaltigkeit und Umweltstandards. In diesem Kontext müssen Unternehmen ihre Produktionsmethoden weiterentwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Model Predictive Control (MPC), eine technologiegestützte Steuerungsmethode, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert, bietet hier eine vielversprechende Lösung. Doch was genau steckt hinter MPC und wie können Unternehmen davon profitieren?

Model Predictive Control (MPC) ist eine moderne Methode der Prozesssteuerung, die in der Lage ist, auf Veränderungen in der Produktion automatisch und selbstlernend zu reagieren. MPC nutzt KI und mathematische Modelle, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen. Insbesondere in der diskreten Fertigung – also in Branchen, die variantenreiche Einzel- und Kleinserienfertigungen durchführen – wird diese Technologie immer wichtiger.

In einem typischen MPC-Szenario werden Maschinen und Produktionsprozesse nicht nur überwacht, sondern proaktiv gesteuert. Im Gegensatz zur klassischen Maschinenüberwachung, bei der nur auf vergangene Produktionsdaten zurückgegriffen wird, ermöglicht MPC eine vorausschauende Steuerung. Das bedeutet: Anstatt erst auf Qualitätsmängel zu reagieren, greift MPC schon vorher ein und verhindert mögliche Produktionsprobleme, bevor sie entstehen. Die Prognosen werden durch den Einsatz von KI erstellt, die Daten in Echtzeit verarbeitet und laufend verbessert.

Einige der wichtigsten Vorteile von MPC sind:

• Echtzeit-Kostenkontrolle: Die Produktionskosten werden in Echtzeit überwacht, was eine präzise Steuerung und Kostenoptimierung ermöglicht.
• Reduzierung von Emissionen: Dank der Optimierung von Produktionsprozessen lässt sich der Energieverbrauch senken, was zu einer Reduktion der CO2-Emissionen führt.
• Gleichbleibend hohe Produktqualität: MPC ermöglicht eine konstant hohe Produktqualität, da Maschinenparameter kontinuierlich angepasst werden.
• Produktionssteigerungen: Durch die effizientere Nutzung der Maschinenkapazitäten kann die Produktionsleistung gesteigert werden, ohne zusätzliche Ressourcen zu verbrauchen.

Ein weiterer Vorteil von MPC ist die Möglichkeit, Wissen und Prozessdaten leicht zu skalieren und international zu nutzen. Wissen, das an einem Produktionsstandort generiert wird, kann problemlos auf andere Standorte übertragen werden. Durch die Digitalisierung von Prozesswissen und die zentrale Verwaltung in Cloud-Plattformen wird es für Unternehmen einfacher, einheitliche Qualitätsstandards und Produktionsmethoden weltweit umzusetzen.

Ein Praxisbeispiel: Ein global agierendes Fertigungsunternehmen konnte durch den Einsatz von MPC sein Prozesswissen zentral speichern und an verschiedene Standorte weltweit weitergeben. So konnten alle Werke auf die gleichen optimierten Produktionsdaten zugreifen und dieselben hohen Qualitätsstandards gewährleisten – unabhängig vom Standort.

Trotz der zahlreichen Vorteile bringt die Einführung von MPC auch Herausforderungen mit sich. Zwei der größten Hürden sind:

• Hohe Investitionskosten: Die Umstellung auf MPC erfordert oft den Einsatz von zusätzlichem messtechnischem Equipment. Besonders bei älteren Maschinen kann dies kostenintensiv sein.
• Verarbeitung großer Datenmengen: MPC erfordert die Verarbeitung umfangreicher Daten in Echtzeit, was eine leistungsfähige IT-Infrastruktur voraussetzt.

Diese Herausforderungen sollten Unternehmen jedoch nicht abschrecken. Neue Technologien und Plattformen machen es heute leichter, diese Hürden zu überwinden.

Ein häufiger Irrglaube ist, dass MPC immer den Einsatz teurer Sensoren erfordert. Tatsächlich können viele wichtige Produktionsparameter auch mit einfacherem Equipment erfasst und in digitale Daten umgewandelt werden. Ein Beispiel hierfür sind Digitalthermometer oder Mikrofone, die Umgebungsdaten wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit oder Maschinengeräusche aufnehmen. Dadurch wird die Notwendigkeit für kostenintensive Hardware minimiert und bestehende Maschinen können weiter genutzt werden.

Auch moderne Cloud-Lösungen wie Microsoft Azure helfen dabei, die Datenverarbeitung kosteneffizient zu gestalten. Unternehmen müssen nicht in teure IT-Infrastrukturen investieren, sondern können flexible und skalierbare Cloud-Plattformen nutzen. Der Vorteil: Sie bezahlen nur für die Ressourcen, die sie tatsächlich benötigen. Gleichzeitig bieten solche Plattformen standardisierte KI-Modelle, die es Entwicklern ermöglichen, Algorithmen schneller zu erstellen und anzupassen – ohne von Grund auf eigene Modelle entwickeln zu müssen.

MPC ist nicht nur eine Technologie der Gegenwart, sondern auch der Zukunft. Mit der Weiterentwicklung von KI-Technologien und der immer größeren Verfügbarkeit von Cloud-Plattformen wird MPC in den kommenden Jahren eine noch wichtigere Rolle in der Fertigung spielen. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, werden ihre Wettbewerbsfähigkeit erheblich steigern und gleichzeitig nachhaltiger und kosteneffizienter produzieren.

Model Predictive Control (MPC) ist ein zukunftsweisender Ansatz, um Produktionsprozesse effizienter, kostengünstiger und nachhaltiger zu gestalten. Für Unternehmen, die ihre Fertigung optimieren und bestehende Anlagen nachhaltiger nutzen wollen, bietet MPC enorme Chancen. Durch den Einsatz moderner Cloud-Lösungen und intelligenter KI-Algorithmen lassen sich viele der anfänglichen Investitionskosten und technologischen Hürden überwinden.

Unternehmen, die das Potenzial von MPC voll ausschöpfen möchten, sollten sich frühzeitig mit der Technologie auseinandersetzen und mögliche Pilotprojekte in Angriff nehmen. Die Kombination aus vorausschauender Steuerung, besserer Ressourcennutzung und gesteigerter Produktqualität macht MPC zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Fertigung.