600 Daten pro Sekunde

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Handeln der Mitarbeiter ermöglichen

Der beschriebene Use-Case machte schnell klar, dass bereits kleine und ungeplante Ausfallzeiten in der Fertigung zu erheblichen OEE-Rückgängen führen können. Es ist eine Schwierigkeit für die Fabriken, diese Aktivitäten zu erfassen, zu analysieren, um dann schnell darauf reagieren und die Auswirkungen minimieren zu können. Gelingen kann dies, wenn man proaktives Handeln der Mitarbeiter in der Produktion ermöglicht. FactoryPal wendet dafür ein ML-Modell an, das die zukünftige OEE vorhersagen kann. Auch Produktionsleistung und Maschinenalarme werden in die Datenanalyse integriert, um potentielle Engpässe im Produktionsprozess schnell aufzuspüren und zu verhindern. Um diesen Blick nach vorne gewährleisten zu können, kombiniert die Software Daten aus unterschiedlichen Datenquellen: Neben den Eingaben der Maschinenbediener – z.B. Grund für die Ablehnung einer Maschinenparameterempfehlung – sind das vor allem Maschinendaten, die von den SPSen in der Fertigung ausgelesen werden oder auch Daten aus anderen Kundensystemen wie ERP und MES, z.B. Produktspezifikationen und Arbeitsaufträge. Sind die Daten eingelesen und übertragen, werden diese in der Cloud von der generierten KI-Pipeline analysiert. Haben die Algorithmen Vorschläge zur Optimierung errechnet, werden diese an den zuständigen Maschinenführer geschickt. Einfach als Handlungsempfehlung auf eine App, die sowohl am PC, Smartphone als auch auf dem Tablet läuft. Durch die Anwendung der KI-generierten Empfehlungen konnten bisher signifikante OEE-Steigerungen von bis zu 30 Prozent über der initialen Baseline erzielt werden. Dies resultiert unter anderem aus stabileren Produktionsläufen, was sich durch reduzierte Maschinenstillstandszeiten von teilweise mehr als 50 Prozent zeigt.

Maschinenführer wird zum Dirigenten

Die technologische Weiterentwicklung sprintet in unglaublichem Tempo voran. Die Auswertung von Daten in Echtzeit macht es bereits jetzt möglich die Gesamtanlageneffektivität von Fertigungsunternehmen signifikant zu steigern. Ziel ist es, die Software so zu bauen, dass sie den Faktor Mensch in der industriellen Fertigung stärkt und einen Fokus auf die Interaktion zwischen Mensch, Technologie und Software legt. Vermutlich wird es zukünftig nicht bei 600 Daten pro Sekunden bleiben. Mit Hilfe der Echtzeitdaten und effektiver Kommunikation wird der Maschinenführer so zukünftig zum Dirigenten über ein harmonisch orchestriertes Maschinenensemble. Klar ist, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen benötigen in letzter Konsequenz weiterhin auch den Menschen, um im industriellen Kontext Mehrwert zu stiften. Der Mensch wiederum kann sich darauf verlassen, dass Instrumente, die ihm zur Verfügung stehen, immer effektiver werden.

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