Die wenigsten Fertigungsumgebungen sind homogen. Maschinen unterschiedlicher Hersteller und unterschiedliche Steuerungen bringen Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, einen Wert aus ihren Daten zu ziehen. Bei FactoryPal will man diesen Herausforderungen mittels Machine Learning begegnen – unter Einbeziehung der Mitarbeiter.
(Bild: ©spainter_vfx/stock.adobe.com)
Seit Jahren treibt das Unternehmen Körber die Frage um, wie man den Hype um das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) und Internet of Things (IoT) in sinnvolle Lösungen für die industrielle Produktion umwandeln kann. Als Körber-Konzern liegt der Fokus auf Fertigungsmaschinen u.a. für die Segmente Pharma, Supply Chain oder Tissue. Dementsprechend haben die Bestrebungen des Unternehmens für digitale Innovationsprozesse genau dort angesetzt, in der Industrie 4.0 für Maschinen.
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Selbst die optimierteste Fertigungsanlage besteht aus Maschinen verschiedener Hersteller und diversen Produktionslinien. Das bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich, bei denen KI aber auch maschinelles Lernen (ML) wertstiftend eingesetzt werden können – sei es das Koordinieren unterschiedlicher Geschwindigkeiten innerhalb einer Produktionslinie oder die Reduktion von Ausfallzeiten. Am Ende ist die Messlatte für einem effektiven Produktionsablauf die Overall Equipment Effectiveness (OEE), bzw. Gesamtanlageneffektivität. Diese zu steigern, war das Ziel von Körber Digital bei der Gründung von FactoryPal Ende 2019. Das Unternehmen wendete sich zunächst an die Tissue-Industrie. Nicht zuletzt, weil der Körber-Konzern hier ein eigenes Geschäftsfeld hat, das das branchenspezifisches Detailwissen zur Maschinensteuerung und den Produktionsmaschinen liefert. Die entwickelte KI-getriebene, maschinen-agnostische SaaS-Lösung richtet sich mittlerweile jedoch an alle Fertigungsunternehmen in der Prozessindustrie. Die Software ist in der Lage rund 600 Produktionsdaten pro Sekunde zu verarbeiten. Die dabei gewonnen Daten werden ausgewertet und Empfehlungen für optimale Maschineneinstellungen werden in Echtzeit als Nachricht auf mobile Apps an die Ingenieure und Maschinenführer geschickt. Die Daten werden dabei über ein, beim Anwenderunternehmen installiertes IoT-Gateway gesammelt und in eine Cloud übertragen.
Der Nutzen der Softwarelösung hat sich u.a. bei der Umsetzung für einen von Europas führenden Herstellern von Hygienepapieren und Recyclingfasern gezeigt. Die Ausgangssituation war komplex, ging es doch darum die Maschinen-Daten von 30 Produktionslinien in neun europäischen Fabriken in verwertbare Ergebnisse umzuwandeln und die Gesamtanlageneffektivität zu steigern, im Zusammenspeil mit Mensch, Technik und Software. Das Hauptproblem besteht in diesem und ähnlichen Fällen insbesondere in der Datenerfassung – die Komplexität und die große Menge der Daten erschwert eine Auswertung. Zugleich schmälern Fehleinschätzungen und Inkonsistenzen das Vertrauen in die gesammelten Informationen. Um diese Fehleinschätzungen zu verhindern, generiert Körber mit einem eigenen Team die gesamte KI-Pipeline selbst. Wie auch bei anderen Kooperationen galt auch in diesem Fall, dass die Lösung von Anfang an so eng wie möglich an den Bedürfnissen der Anwender ausgerichtet wird.
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