Komplexe Zeitreihen nutzbar machen

In Zeiten wachsender Variantenvielfalt und steigender Qualitätsanforderungen in der Produktion sowie begrenzter Expertenressourcen stoßen klassische Analyseverfahren an ihre Grenzen. Eine KI-gestützte Analyse von Produktionsdaten hilft Unternehmen, komplexe Zeitreihendaten durch automatisierte Mustererkennung nutzbar zu machen und Hinweise auf Ursachen zu erhalten.

Live in Aktion: No Code AI

Fokus: Steigerung der Gesamtanlageneffektivität

Vermeidung von Fehlern
im Ramp-up und der Inline-Produktion

Kosteneinsparungen
durch geringeren
externen Wartungsaufwand

Höhere Produktqualität
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Effizientere Fertigungsprozesse

Ausbau der KI-Kompetenzen in der Fertigung

Stärkung des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses

KI-gestützte Analyse von Produktionsdaten

Die Herausforderung

Das Ziel eines jeden Betriebs- oder Produktionsleiters ist eine reibungslose Produktion und eine hohe Produktqualität. Treten vermehrt Fehler oder Maschinenstillstände auf, ist es entscheidend, die Ursachen schnell zu identifizieren, um Nacharbeit und Stillstandskosten zu vermeiden. Da erfahrene Fachkräfte nicht immer verfügbar sind und die zunehmende Komplexität von Produkten und Prozessen auch für erfahrene Fachkräfte eine Herausforderung darstellt, gewinnen automatisierte Analysen auf Basis vorhandener Daten an Bedeutung. Dabei ist es wichtig, die Daten zunächst zu verstehen und schnell und einfach auf ihre Eignung für maschinelles Lernen zu prüfen. Da Data Scientists rar und teuer sind, sind Lösungen gefragt, die auch ohne tiefes Expertenwissen funktionieren.

Die Umsetzung

Die KI-gestützte Analyse von Produktionsdaten basierend auf der  Entwicklungsplattform Mendix  wurde speziell für Fachleute in der Fertigung entwickelt  – und nicht für Datenwissenschaftler. Die KI-Applikation unterstützt Anwender direkt im kontinuierlichen Verbesserungsprozess, sei es in der Produktionseinheit, der Fertigungszelle oder im Büro, und hilft ihnen, die Produktqualität sowie die Laufzeiten von Produktionseinheiten gezielt zu verbessern. Die Anwender können zeitabhängige Produktionsdaten importieren, diese beschreiben und verdichten. Anhand eines generierten Feature Rankings erkennen sie, welche Faktoren wichtig sind, was sie bei der Ableitung von Maßnahmen unterstützt.

Das Ergebnis

Die KI-Applikation schafft die Grundlage für den professionellen und automatisierten Dauereinsatz von Machine-Learning-Modellen in der Produktion, wodurch die Nacharbeits- und Ausfallkosten deutlich reduziert werden können. Die Anwendung kann in Brownfield-Umgebungen auch ohne Einbindung von Data Scientists genutzt werden.

FAQs

Projekt- und Prozessingenieure profitieren von einer KI-gestützten Analyse der Produktionsdaten. IT- und Datenmanager können bei Bedarf auch ohne KI-Kenntnisse unterstützend mitwirken.  

Relevante Eingangsdaten können zum Beispiel Prozess-, Sensor-, Bewegungs-, Materialfluss- oder Fahrzeugdaten sein. Diese Daten müssen in Tabellenform vorliegen.  

Das durch maschinelles Lernen erzeugte Ergebnismodell kann exportiert und für eine weiterführende Nutzung bereitgestellt werden. Dabei wurde insbesondere auf die Integrationsfähigkeit in die Siemens Edge Solution Umgebung geachtet. 

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