Heutzutage bedeutet Wettbewerbsfähigkeit in der Fertigung, insbesondere in der Verpackungsbranche, mehr als nur effizientes Arbeiten. Es erfordert schnelle und präzise Innovationen. Und genau hier kommt der Einsatz von künstlicher Intelligenz ins Spiel. Die Kombination aus maschinellem Lernen und SAP-ERP-Software spielt eine Schlüsselrolle und läutet eine neue Ära der Produktanpassung ein.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem komplexe Verpackungslösungen auf der Grundlage umfangreicher Datensätze, historischer Trends und komplizierter Spezifikationen präzise zugeschnitten werden.
Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Aspekten des Einsatzes von künstlicher Intelligenz in der ERP-Umgebung und konzentriert sich dabei auf den spezifischen Bereich der Produktkonfiguration in der Verpackungsindustrie.
Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Schauen wir uns diese Begriffe einmal genauer an. Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Maschinen, die Aufgaben ausführen, die menschliche Intelligenz erfordern. Innerhalb der KI gibt es das maschinelle Lernen, das auf der Verwendung von Algorithmen und statistischen Modellen basiert, die es Systemen ermöglichen, ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe aufgrund von Erfahrungswerten zu verbessern. Dann gibt es noch das Deep Learning, einen Teil des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze – ähnlich wie die Neuronen in unserem Gehirn – eingesetzt werden, um komplizierte Datenmuster zu verarbeiten. Neuronale Netze bestehen aus miteinander verbundenen Knoten, ähnlich den Neuronen im menschlichen Gehirn, und eignen sich besonders gut für Aufgaben mit großen Datenmengen und komplexen Zusammenhängen.
Hintergrund des maschinellen Lernens in der Verpackungsindustrie
Maschinelles Lernen kommt zum Einsatz, wenn es knifflig wird, wie bei Produktkonfigurationen. Es hilft zu ermitteln, wie sich verschiedene Produktmerkmale auf die Aspekte der Verpackungsproduktion auswirken, z. B. auf die Rüstzeiten der Maschinen, den Materialverbrauch und die Abfallreduzierung. Maschinelles Lernen ermöglicht eine datengestützte Entscheidungsfindung für eine effiziente Produktkonfiguration im Fertigungsprozess.
Eine auf maschinellem Lernen basierenden Produktkonfiguration kann eine höhere Komplexität aufweisen. Das liegt vor allem an den nichtlinearen Wechselwirkungen zwischen Produktmerkmalen oder Auswirkungen auf Maschinendaten. Zudem sind zahlreiche Merkmalskombinationen zu berücksichtigen, die einen erheblichen Aufwand erfordern. Sie könnten zum Beispiel fehleranfällig sein, was es schwierig macht, ihre Auswirkungen genau zu erfassen und zu messen.
Die Integration von maschinellem Lernen (ML) und Produktkonfiguratoren in ERP-Systemen stellt eine Synergie dar, die Unternehmen in die Lage versetzt, personalisierte und effiziente Lösungen zu entwickeln. Die datengesteuerten Erkenntnisse des maschinellen Lernens verbessern Produktkonfiguratoren und ermöglichen es ihnen, sich dynamisch anzupassen und maßgeschneiderte Produktkonfigurationen vorzuschlagen.
Dadurch wird nicht nur die Interaktion mit dem Kunden rationalisiert, sondern auch die Entscheidungsfindung durch die Analyse von historischen Daten und Markttrends verbessert. Darüber hinaus sorgt die Fähigkeit von ML, mit Komplexität umzugehen, für fehlerfreie und effiziente Produktkonfigurationen, während vorausschauende Wartungsfunktionen die Lebensdauer von Anlagen verlängern. Zusammen revolutionieren ML und Produktkonfiguratoren das ERP-System und fördern Agilität, Präzision und Kundenzufriedenheit.
Maschinelles Lernen übertrifft herkömmliche regelbasierte Methoden, indem es umfangreiche Datensätze durchforstet, komplizierte Muster erkennt und sich an neue Herausforderungen anpasst. Es ähnelt dem Lernen aus einem komplexen Puzzle und ermöglicht es, neue Probleme effektiv anzugehen. Es fungiert als intelligenter Assistent, der sich kontinuierlich verbessert.
Lassen Sie uns nun ein wenig in den Hintergrund eintauchen. Das maschinelle Lernen ist Teil der größeren Welt der künstlichen Intelligenz (KI), bei der Computer so trainiert werden, dass sie wie Menschen denken und lernen. Das ist so, als würde man einem Computer das Fahrradfahren beibringen, indem man ihm viele Videos zum Fahrradfahren zeigt. Das maschinelle Lernen geht noch einen Schritt weiter, indem es Computern die Fähigkeit verleiht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie ausdrücklich für jede Aufgabe programmiert werden müssen. Diese Flexibilität macht sie so leistungsfähig, vor allem wenn es um komplexe Produktkonfigurationen und deren komplizierte Zusammenhänge geht.
Die Notwendigkeit eines maschinellen Lernansatzes ergibt sich aus der Komplexität von Produktkonfigurationen und den Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Merkmalen. In Szenarien wie diesen, in denen herkömmliche regelbasierte Methoden möglicherweise nicht ausreichen, um die Feinheiten und Variationen zu bewältigen, kann maschinelles Lernen zum Einsatz kommen. Algorithmen des maschinellen Lernens können Muster und Beziehungen in großen Datensätzen analysieren und daraus lernen, so dass sie in der Lage sind, Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, ungesehener Daten zu treffen.
Die Systemwahl
Die Integration von maschinellem Lernen in SAP ERP ist eine strategische Entscheidung, die Flexibilität und Zugänglichkeit bietet. Es handelt sich um eine robuste Unternehmenssoftware-Suite, die Kernprozesse effizient verwaltet. Diese Integration verbessert die Entscheidungsfindung, automatisiert Aufgaben und ermöglicht vorausschauende Erkenntnisse. Aufgrund ihrer Flexibilität bietet sie Schutz für benutzerdefinierte Lösungen für maschinelles Lernen, die auf die individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.
Ihr ERP durch KI aufwerten
- Aktuelles Szenario: Stellen Sie sich einen Fall vor, in dem das Sammeln und Kategorisieren von Daten für präzise Betriebszeiten und Planungszwecke eine manuelle und zeitintensive Aufgabe ist. Das bedeutet, dass sich Unternehmen bei der Erfassung und Strukturierung von Daten zu Betriebszeiten und Planungszwecken in hohem Maße auf menschliche Bemühungen verlassen. Diese Methode ist anfällig für Fehler, Ineffizienzen und Verzögerungen, was sich auf die gesamte betriebliche Effizienz und Entscheidungsfindung auswirken kann.
- Praktisches Beispiel: Betrachten wir die Vorhersage der Leistung einer Maschine in der Produktion. In herkömmlichen Einrichtungen werden für die Vorhersage der Maschinenleistung häufig manuell Regeln auf der Grundlage historischer Daten aufgestellt. Dieser Ansatz hat jedoch seine Grenzen und erfordert einen erheblichen Zeitaufwand. Das maschinelle Lernen hingegen zielt darauf ab, die Vorhersagen zu verbessern, indem ein Modell auf der Grundlage historischer Daten über den Betrieb der Maschine trainiert wird.
- Umsetzung in die Praxis: In der Implementierungsphase wird ein maschinelles Lernmodell entwickelt, um die Leistung der Maschine vorherzusagen. Die Eingangsparameter können eine Reihe von Faktoren umfassen, darunter Maschinenkonfiguration, Materialtypen, Umgebungsbedingungen und mehr. Die Daten werden in Trainings- und Testsätze unterteilt, um die Leistung des Modells genau zu bewerten. Die Trainingszeit bezeichnet die Zeit, die das Modell benötigt, um aus den Trainingsdaten zu lernen und seine internen Parameter anzupassen. Nach dem Training ist die Reaktionszeit des Modells, die angibt, wie schnell es Vorhersagen für neue Daten liefert, für die Entscheidungsfindung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung.
Zusammenfassung: Veränderungen für den Erfolg nutzen
Zusammenfassend zeigt das maschinelle Lernen, wie insbesondere die Verwendung neuronaler Netze die Produktkonfiguration und die Vorhersage von Betriebszeiten in der SAP-ERP-Umgebung sowie in jedem anderen ERP-System verbessern kann. Letztendlich wird der manuelle Aufwand reduziert und die Genauigkeit erhöht.
Durch die Implementierung von künstlicher Intelligenz in verschiedenen ERP-Organisationen können Sie potenziell die Vorhersage der Maschinenleistung automatisieren, was zu einer besseren Planung, Ressourcenzuweisung oder sogar betrieblichen Effizienz führt. Dies reduziert den manuellen Aufwand und erhöht die Genauigkeit. KI ermöglicht es den Unternehmen, sich an die Komplexität von Produktkonfigurationen oder Interaktionen anzupassen.
