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DataProphet

Hersteller werden dazu animiert, den Wert ihrer Produktionsdaten zu nutzen

Seit einiger Zeit werden Hersteller dazu angehalten, den Wert ihrer Produktionsdaten zu nutzen und vom historischen Wissen ihrer Organisationen zu lernen.

Hersteller werden dazu animiert, den Wert ihrer Produktionsdaten zu nutzen
Foto: Frans Cronje – Geschäftsführer von DataProphet

Bei seinem Vortrag auf der Hannover Messe gab Frans Cronje, Geschäftsführer und Mitbegründer von DataProphet und Spezialist für die Entwicklung von Lösungen der Künstlichen Intelligenz (KI) Führungskräften zu bedenken, dass angesichts der unvorstellbaren Datenmenge aus Produktionslinien menschliche Analysen durch KI verbessert werden sollten. Die Trennung der Daten könne sehr nutzbringend sein.

„In der Prozesssteuerungsumgebung erhalten wir eine riesige Datenmenge aus der Fertigungslinie. Diese ist so umfangreich, dass sie nicht von einer Person allein analysiert werden kann. Es besteht die Gefahr, dass die Bediener von der Informationsflut überwältigt werden und wichtige Möglichkeiten der Prozess- und Qualitätsoptimierung ungenutzt bleiben. Deshalb möchte ich alle Hersteller darauf aufmerksam machen, dass ihre Daten von großem Wert sind und keine großen Investitionen nötig sind, um diese zu extrahieren,“ so Cronje.

„Die Produktion ist komplex und schwer kontrollierbar. Vorhandene Technologien scheitern oft daran, Produktionsstörungen vorherzusagen und wechselnde Bedingungen zu ermitteln, welche die Qualität beeinträchtigen können. Jeder Prozessschritt kann hunderte von Variablen beinhalten, die sich auf die Produktionsqualität und die Betriebseffizienz auswirken. Selbst erfahrene Experten verlieren manchmal die Kontrolle über ihre Prozesse“, fährt er fort.

Laut Cronje werden bei herkömmlichen statistischen Prozesssteuerungsprogrammen die Steuerungsgrenzwerte von Experten programmiert. Diese erfassen dann oftmals nicht die komplexen Interaktionen zwischen allen Prozessvariablen. Daraus ergeben sich erhebliche Abweichungen bei der Anlagenleistung und Produktionsqualität, welche sich die Experten nicht erklären können.

Hersteller werden dazu animiert, den Wert ihrer Produktionsdaten zu nutzen
Bild: DataProphet möchte alle Hersteller deshalb dazu anhalten, den Wert ihrer Produktionsdaten mithilfe von KI zu nutzen

Cronje zufolge bestehe die Lösung darin, mithilfe von KI komplexe Muster in Datensätzen zu ermitteln und verschiedene Betriebsmodelle für die Produktionsanlage zu entwickeln. Ausschlaggebend sind dabei moderne KI-Systeme wie DataProphets Produkt OMNI, eine KI-Lösung, mit der die Kosten von Qualitätsmängeln in der Schwerindustrie gesenkt werden können. Anschließend werden Steuerungspläne erstellt, welche die Produktion auf ein stabiles, optimiertes Niveau bringen. So entwickelt sich der aktuelle Anlagenstatus hin zu einem optimalen Status.

„All dies ist mithilfe von modernsten maschinellen Lernverfahren möglich, mit welchen OMNI erkennt, wie sich eine kleine Veränderung in einem beliebigen Prozessschritt auf alle nachgelagerten Prozessschritte auswirken kann. Die Prozessschritte werden so nicht mehr isoliert betrieben und gesteuert. Mit OMNI kann gemessen werden, wie hoch das erwartete Ausmaß der Auswirkungen auf die Produktion ist.

Im Wesentlichen weist Herr Cronje darauf hin, dass KI Herstellern der Schwerindustrie eine echte Investitionsrendite liefert. „Wir haben beeindruckende Ergebnisse erzielt. Eine große Gießerei beispielsweise konnte ihren internen und externen Schrott pro Jahr um eine Summe von mehr als 1 Million $ senken. Eine Autolackiererei wiederum konnte ihre Bolzen- und Punktschweißfehler um mehr als 50 % verringern.“

Außerdem animierte Herr Cronje die Hersteller dazu, Erkenntnisse aus ihren historischen Produktionsdaten zu gewinnen und nicht einfach davon auszugehen, dass diese wertlos seien. „Wir müssen aus historischen Daten, SPS und sogar von alten Logbüchern lernen, um das kollektive Wissen und die Erfahrung aller Mitarbeiter zu nutzen, die in der Vergangenheit den Betrieb des Werkes beeinflusst haben. Diese jahrelange Betriebserfahrung darf nicht verloren gehen. Stattdessen sollten wir sie institutionalisieren, damit die aktuelle und künftige Belegschaft des Herstellers davon profitieren kann.“


ÜBER
DataProphet
ist ein führendes Unternehmen im Bereich der KI und des maschinellen Lernens. Sein agiles Team aus Ingenieuren, Mathematikern, Datenwissenschaftlern und Fachinformatikern entwickelte mit OMNI eine Lösung, die in Produktionsumgebungen zur Verringerung von Qualitätsmängeln eingesetzt wird. KI und maschinelles Lernen werden zur Datenanalyse und zur Vorgabe von Steuerungsparametern eingesetzt, um Defekte und Abfälle zu minimieren. OMNI liefert messbare Ergebnisse. Durch die Senkung der Kosten von Qualitätsmängeln wird der Profit gesteigert. Wir arbeiten weltweit mit internationalen Blue-Chip-Unternehmen zusammen.

OMNI
OMNI ist KI für die Fertigungsindustrie, mit der das Null-Fehler-Ziel bei der Herstellung erreicht werden soll. Mithilfe von fortschrittlichen prädiktiven und vorgegebenen Funktionen des maschinellen Lernens kann OMNI Fehler und Qualitätsmängel vorhersehen und die idealen Parametereinstellungen vorgeben, um eine höhere Rendite zu erzielen.
 
OMNI VISION
OMNI Vision
ist unser innovatives Bildverarbeitungssystem, das im Gegensatz zu anderen Prüfungslösungen zur Ermittlung von Defekten kein Template-Matching benutzt, sondern auf bewährten Algorithmen des maschinellen Lernens basiert, um auf Fabrikationsfehler hinzuweisen. OMNI Vision ist eine Kombination aus fortlaufender Qualitätskontrolle und konkurrenzloser Rückverfolgbarkeit und Konsistenz. Deshalb gilt OMNI Vision als umfassende Lösung für die visuelle Qualitätskontrolle in der Industrie 4.0.

Weitere Informationen erhalten Sie von:

Frans Cronje,
Geschäftsführer und Mitbegründer von DataProphet
E-Mail-Adresse: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!
Mobilnummer: +1 (312) 661 5890

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