Unerkannte Qualitätsprobleme führen zu aufwändigen Nachkontrollen und teuren Reklamationen. KI-Modelle ermöglichen es, die Teilequalität anhand von Prozessdaten auch ohne zusätzliche Sensorik in Echtzeit zu überwachen. Dadurch können sowohl bekannte Fehlerbilder als auch unspezifische Auffälligkeiten rechtzeitig identifiziert werden.

Im Praxiseinsatz bei einem Automobilzulieferer konnte unser KI-Modell beim Schneiden von Gewinden 100% aller n.i.O Teile anhand von Unregelmäßigkeiten in den Motordaten erkennen und diese automatisch aussortieren.

In modernen Fertigungsprozessen wirken unsichtbare Abhängigkeitsstrukturen von kaum überschaubarer Komplexität. Materialeigenschaften, Maschineneinstellungen, Umgebungsbedingungen und viele weitere Parameter beeinflussen Qualität und Produktionsleistung. Mit KI-Methoden wie Bayes‘schen Netzen werden diese Zusammenhänge - auch über viele Prozessschritte hinweg - transparent und quantifizierbar. So lassen sich bisher unentdeckte Hebel identifizieren, um Prozessparameter zu optimieren und Probleme zu beheben. Im Praxiseinsatz bei einem Kunden konnten im Bereich der Oberflächenveredelung durch eine Modellierung des mechanisch-chemischen Prozesses (s. Ausschnitt rechts) die verwendeten Lösungsmittelkonzentrationen optimiert werden. Dadurch konnte eine Verbesserung der Produktqualität bei niedrigeren Materialkosten erreicht werden.

Bereits einfache Echtzeit-Visualisierungen und -Prognosen wichtiger KPIs (z.B. Stückzahl, Taktzeit) können im Produktionsablauf enormen Mehrwert bringen. Mit unseren Dashboards werden die wichtigsten Produktionsdaten automatisiert aufbereitet und dargestellt – ob direkt in der Produktionshalle oder als Desktop-Anwendung. Live-Prognosen über den zukünftigen Verlauf der KPIs ermöglichen ein frühzeitiges Gegensteuern bei Abweichungen vom Schichtziel. So ist beispielsweise jederzeit bekannt, ob die erwartete Stückzahl zu Schichtende voraussichtlich erreicht werden kann.

Der Einsatz unserer KI-Modelle ermöglicht es, den Verschleiß kritischer Maschinenteile unter Verwendung von Sensor- und Prozessdaten zuverlässig und frühzeitig zu erkennen. Die Modelle werden unter den individuellen, realen Bedingungen angelernt. Durch den selbstlernenden Ansatz entfällt der Aufwand der Parametrisierung oder manuellen Schwellwertanpassung. Durch eine Modellierung des gesunden Prozessverlaufs können – wie rechts am Beispiel eines Kompressors dargestellt - auch ohne historische Fehlerdaten ungeplante Ausfälle vorhergesagt werden.

In einem 30-minütigen Remote-Beratungsgespräch sprechen wir darüber, wie Sie Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Je nach Bedarf geben wir Einblicke in unsere langjährige Projekterfahrung, besprechen geeignete KI-Methoden für Ihren Anwendungsfall oder beantworten Ihre individuellen Fragen.

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