Höhere Erstläuferquote steigert Gesamtanlageneffektivität
Auf der Anlagenebene wird die Software DXQplant.analytics mit dem Modul Advanced Analytics eingesetzt, um die übergreifende Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Efficency, OEE) zu steigern. Die künstliche Intelligenz spürt systematische Fehler auf, wie z.B. wiederkehrende Qualitätsdefekte bei bestimmten Modelltypen, speziellen Farben oder an einzelnen Karosserieteilen. Das wiederum erlaubt Rückschlüsse, welcher Schritt im Produktionsprozess für die Abweichungen verantwortlich ist. Solche Fehler-Ursachen-Korrelationen erlauben es zukünftig, die Erstläuferquote zu erhöhen, da sehr frühzeitig reagiert werden kann.
Anlagen-Knowhow und Digitalkompetenz gekonnt kombiniert
KI-fähige Datenmodelle zu entwickeln, ist sehr komplex. Denn maschinelles Lernen funktioniert nicht, indem man unspezifische Datenmengen in einen ’schlauen‘ Algorithmus einspeist, der daraufhin ein intelligentes Ergebnis ausspuckt. Stattdessen müssen relevante (Sensor-) Signale gesammelt, sorgfältig ausgewählt und mit strukturierten Zusatzinformationen aus der Fertigung versehen werden. Die Software von Dürr unterstützt verschiedene Einsatzszenarien,stellt eine Laufzeitumgebung für Machine-Learning-Modelle bereit und stößt ein Modelltraining an.
Interdisziplinäres Knowhow erforderlich
Advanced Analytics wurde von einem interdisziplinären Team entwickelt, das aus Data Scientisten, Informatikern und Prozessexperten bestand. Außerdem ging Dürr mit mehreren führenden Automobilherstellern Kooperationspartnerschaften ein. Dadurch standen den Entwicklern reale Fertigungsdaten und Beta-Site-Umgebungen in der Produktion für unterschiedliche Anwendungsfälle zur Verfügung. Zunächst wurden die Algorithmen anhand zahlreicher Testfälle im Labor trainiert. Im nächsten Schritt lernten die Algorithmen im Betrieb vor Ort weiter und passten sich selbständig an Umgebung und Nutzungsbedingungen an. Die Beta-Phase wurde kürzlich erfolgreich abgeschlossen und hat gezeigt, wie groß das Potenzial von KI ist.
