Hinter dem Begriff Asset Lifecycle Management (ALM) verbirgt sich die Strategie zur Überwachung und Verwaltung von Produktionsanlagen über ihre gesamte Lebensdauer hinweg. Der Ansatz umfasst die Integration verschiedener Prozesse und Technologien wie Routineinspektionen, ein computergestütztes Wartungsmanagementsystem oder die Nutzung von IoT-Geräten. Weitere Potenziale ergeben sich durch die Kombination von ALM und künstlicher Intelligenz. Dies kann großen Einfluss auf die Nachhaltigkeit haben.
KI im Energiemanagement
So ist beispielsweise das Energiemanagement ein Bestandteil des ALM-Ansatzes. Es stellt sicher, dass die Anlagen nicht mehr Energie verbrauchen als erforderlich. KI für maschinelles Lernen und Automatisierungssysteme können den Energieverbrauch einer Anlage in Echtzeit rund um die Uhr überwachen, Ineffizienzen aufspüren und dann proaktiv Änderungen empfehlen, um den Verbrauch und die Kosten zu senken. Dieser datengestützte Ansatz unterstützt Hersteller dabei, sich für Nachhaltigkeitsinitiativen zu quantifizieren.
Der Einsatz von KI für das Energiemanagement hat noch einen weiteren Effekt: Sie kann Unternehmen bei der Einhaltung von Nachhaltigkeitsbestimmungen und -richtlinien unterstützen. Das ermöglicht es Herstellern, Emissionen sorgfältig nachzuverfolgen und sicherzustellen, dass sie entsprechende Anforderungen erfüllen.
Agentenbasierte KI
Agentenbasierten Arbeitsabläufe treten an, den Einsatzbereich der generativen KI zu erweitern – von der Bereitstellung von Erkenntnissen bis hin zur autonomen Ausführung und Lösung komplexer, von Menschen gestellten Aufgaben. Damit wird KI zu einem wichtigen Werkzeug im gesamten ALM-Prozess der Fertigungsindustrie – von der Anlagenplanung und -bereitstellung bis hin zum Betrieb, zur Optimierung und zur Entsorgung der Anlagen. Zusätzlich können Hersteller KI etwa nutzen, um digitale Zwillinge von Fabriken und ihren Produktionslinien zu erstellen und unterschiedliche Szenarien zu simulieren.
