KI im Job: 5 Wege, Wie Magna Produktion neu Denkt

Die KI-gestützte Visionsinspektion setzt neue Messstäbe in der Qualitätskontrolle, indem sie die menschliche Inspektion ergänzt. Hochauflösende Kameras und maschinelle Lernmodelle (MLM) erfassen jedes Produkt, identifizieren Oberflächenunregelmäßigkeiten etwa bei Sitzmaterialien, und klassifizieren Defekte nach Schwere.

Vorteile:

• Automatische, wiederholbare Inspektionen über Schichten und Standorte hinweg.
• Schnellere Fehlererkennung und kürzere Feedback-Schleifen für Ingenieure.
• Echtzeit-Dashboards für datenbasierte Entscheidungen.
• Skalierbarkeit, da dieselbe Basis auch auf Stanzen, Schweißen, Farbe, Druckguss und andere Präzisionsbereiche anwendbar ist.

Da Magna die entscheidenden KI-Modelle selbst entwickelt und besitzt, können diese bei Bedarf auf neue Anwendungsbereiche übertragen werden, ohne von Drittanbietern abhängig zu sein.

Stillstand bedeutet mehr als nur Produktionsausfall – er kostet Durchsatz und setzt Teams unter Druck. Zustandsbasierte Überwachung begegnet dem, indem sie kontinuierlich Maschinendaten wie Vibration, Temperatur, Druck und andere Parameter auswertet.

Was dadurch möglich wird:

• Echtzeit-Leistungsdaten von Maschinen
• KI-Modelle, die Normalverhalten erlernen
• Frühzeitige Warnungen, wenn sich Muster ändern
• Möglichkeiten zum rechtzeitigen Eingreifen, bevor Ausfälle passieren

Im Lauf der Zeit verfeinert sich das System darin, subtile Trends im Maschinenverhalten zu erkennen – und das ebnet den Weg zur prädiktiven, später auch autonomen Wartung. Das gibt Wartungsteams klare Hinweise, wo Handlungsbedarf besteht.

Autonome mobile Roboter (AMRs) sind ein zentraler Baustein der vernetzten Magna-Fabrik – sie bewegen Materialien sicher, fortlaufend und flexibel.

Wo AMRs den Unterschied machen:

• Sicherheit: Senkung des Risikos von Zwischenfällen mit Gabelstaplern
• Betriebseffizienz: Optimierte Wege verkürzen Wartezeiten und Zyklusdauer
• Flächennutzung: Kompakte Bauweise erlaubt flexiblere Produktionslayouts
• Skalierbarkeit: Flotten können je nach Bedarf vergrößert oder verkleinert werden
• Datenerkenntnisse: Jede Bewegung liefert Daten für eine bessere Planung und Ablaufoptimierung

Sie entlasten zudem Mitarbeitende vom Transport schwerer oder unhandlicher Güter und schützen so langfristig Gesundheit und Ergonomie. Durch die Automatisierung wiederkehrender Transporte unterstützen diese Systeme menschliche Materialhandhabung und ermöglichen den Fokus auf höherwertige Aufgaben. Durch die Integration in Produktions- und Qualitätssysteme entsteht eine koordinierte und vorhersehbarere Fabrikumgebung.

Smart Sustainability – die globale Plattform von Magna für Versorgungsmanagement – bringt maschinelles Lernen in das Energiemanagement der Produktion. Sie schafft einen einheitlichen Überblick, wie jedes Werk Energie, Wasser, Druckluft sowie Industriegase verbraucht, und unterstützt Teams bei datenbasierten Entscheidungen in Sachen Effizienz.

Was die Plattform bietet:

• Laufende Versorgungsdaten von Anlagen aus allen Werken
• ML-gestützte Prognosen für Verbrauch und Kosten pro Teil
• Warnmeldungen bei Anomalien oder möglichen Lecks
• Zentrale Dashboards für übergreifende Überwachung

Diese Einblicke verbessern Entscheidungen zu Beleuchtungsumrüstungen, Anlagenmodernisierungen, Wassersparmaßnahmen oder zum Aufbau digitaler Zwillinge für fortschrittliches Energiemonitoring und unterstützen so die langfristigen Nachhaltigkeitsziele von Magna.

Eine effiziente, vernetzte Fabrik braucht mehr als optimierte Produktionsprozesse – sie verlangt Klarheit und Koordination auch im Hintergrund. KI-gestützte Fabrikorchestrierung verbessert die Planung, Terminierung, Berichterstattung und Kommunikation über alle Teams hinweg.

Das bedeutet konkret:

• Dynamische Terminplanung auf Basis von Echtzeitdaten
• Erkennen von Engpässen und Produktionskonflikten
• Optimierte Ressourcenzuordnung
• Weniger manuelle Berichte, mehr Zeit für Problemlösung

Das Ziel ist nicht Automatisierung um ihrer selbst willen. Vielmehr sollen Teams mehr Klarheit gewinnen, sich wiederholende Verwaltungsaufgaben reduziert und schnellere, datenbasierte Entscheidungen möglich werden – um das gesamte Fertigungssystem zu stärken.