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Künstliche Intelligenz zur Optimierung Ihrer Produktionsprozesse
KI-Technologien eröffnen stetig neue Potenziale in der Produktion. Schon in wenigen Schritten lassen sich auch Ihre Produktionsprozesse analysieren, um konkrete Chancen und Möglichkeiten durch den Einsatz von KI zu identifizieren. In der Implementierung effizienzsteigernder Lösungen greifen wir auf unsere langjährige Erfahrung in der Fertigungsindustrie zurück und profitieren von unserer Forschungsnähe.

Echtzeitprognose Produktqualität (n.i.O.)
Manuelle Qualitätssicherung und Ausschuss durch Analysen von Prozessdaten reduzieren

Wirkungszusammenhänge Prozesskette & Produktqualität
Unentdeckte Treiber für Qualität, Leistung und Kosten in Produktionsprozessen erkennen

Live-Vorhersage von Schichtzielen
Gefährdete Schichtziele sofort erkennen und Maßnahmen einleiten

Gesundheitsüberwachung kritischer Maschinenteile
Prozessstabilität sicherstellen und Maschinenteil-Lebensdauer voll ausnutzen

Kurzstillstände systematisch reduzieren
Produktionsleistung durch Ursachenanalyse systematischer Kurzstillstände steigern

Data Science Connect
Nahtlose Integration von Maschinendaten in Machine-Learning-Tools und -Frameworks

Echtzeitprognose Produktqualität (n.i.O.)
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.
Wirkungszusammenhänge Prozesskette & Produktqualität
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.


Live-Vorhersage Schichtziele
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.
Gesundheitsüberwachung kritischer Maschinenteile
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.

Unser Leistungsangebot
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Modellierung umsetzen | |
Inbetriebnahme durchführen |

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Unser Fachexperte: Dr. Andreas Kühne hat nach seinem Studium mit seiner Forschung zu prädiktiven Analysemethoden für große Datensätze promoviert. Als Lead Data Scientist bei der anacision verantwortet er die Themen rund um Künstliche Intelligenz in Industrie und Produktion und hat hierzu bereits zahlreiche erfolgreiche Projekte geleitet und umgesetzt.
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