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It’s-OWL-Projekt Datenfabrik.NRW

Arbeit an der Produktion der Zukunft

Von der Fabrikplanung über die Fertigung bis zur Logistik: Wie können wir mit Hilfe von Daten einzelne Maschinen, Prozesse und die gesamte Produktion eines Unternehmens effizienter und produktiver gestalten? Im Projekt ‘Datenfabrik.NRW’ des Spitzenclusters It’s OWL haben die Unternehmen Claas und Schmitz Cargobull gemeinsam mit NTT Data Business Solutions, Duvenbeck Kraftverkehr und MotionMiners sowie den Fraunhofer-Instituten IEM, IML, IOSB-INA und IAIS ein Modell für eine datengetriebene Fabrik der Zukunft erarbeitet. Insgesamt sollen 50 Use Cases implementiert werden.

Bild: Claas

„Künstliche Intelligenz hat enorme Potenziale, um Maschinen und Anlagen effizienter und produktiver zu fertigen. Mit der Datenfabrik wollen wir Produktion komplett neu denken. Und von der Fabrikplanung über die Fertigung bis zur Logistik Daten konsequent erfassen und verwerten. Von den Ergebnissen und Erfahrungen können produzierende Unternehmen in ganz OWL und darüber hinaus profitieren“, sagt Günter Korder, Geschäftsführer It’s OWL Clustermanagement. Die Datenfabrik.NRW ist das größte Projekt des Spitzenclusters It‘s OWL, in dem 200 Unternehmen und Forschungseinrichtungen neue Technologien für maschinelles Lernen, Plattformen und die Arbeitswelt der Zukunft erschließen

Claas modernisiert Mähdrescher-Fertigung

Für den Landmaschinen-Hersteller Claas ist die Datenfabrik.NRW ein wichtiger Baustein für die Umstellung der Fertigung von Mähdreschern. “Das Projekt kommt genau zur richtigen Zeit und passt hervorragend zu unserer Werksmodernisierung”, sagt Stefan Schulte, Geschäftsleitung bei Claas Selbstfahrende Erntemaschinen. Claas hat 44Mio.? investiert und im Herzen seiner Produktion im Stammwerk Harsewinkel auf 15.000m² eine komplett neue Halle für die modernste Mähdrescherproduktion der Welt geschaffen.

Im Projekt Datenfabrik.NRW werden nun digitale Lösungen erarbeitet, die für mehr Qualität, Effizienz und bessere Arbeitsplätze sorgen sollen – wie etwa die KI-gestützte Produktionsplanung. Individuelle Kundenwünsche, Arbeitskräftemangel und der Wunsch nach einer möglichst energieeffizienten Fertigung sind nur einige Zielgrößen, die es in der Produktionsplanung zu berücksichtigen gilt. Das oftmals implizite Wissen eines Produktionsplaners und das Informationsmanagement mittels Excel-Listen kommen dabei schnell an Grenzen. “Unternehmen erreichen zunehmend einen Punkt, an dem sie auf Datendurchgängigkeit und künstliche Intelligenz in der Produktionsplanung angewiesen sind, um die gestiegene Komplexität beherrschen zu können”, sagt Dr. Arno Kühn, Leiter Strategie, FuE des Technologie-Netzwerks It’s OWL.

Algorithmus plant nach Zielvorgaben

Wie Algorithmen die Planung unterstützen können, indem sie Daten schneller und besser analysieren als der Mensch, erarbeiten Forschende der Fraunhofer-Institute mit den Unternehmen. Algorithmen suchen nach den besten Planungsschritten, um Ziele zu erfüllen, die das Unternehmen zuvor festgelegt hat – von der Minimierung von Engpässen über Kostenreduktion bis hin zum geringen Energieverbrauch. Insgesamt sollen 50 Use Cases umgesetzt und miteinander in Einklang gebracht werden. Dabei werden die neuen Technologien und Methoden direkt in der Produktion getestet, so dass die Auswirkungen auf Prozesse, IT und Organisation sofort erkennbar sind und gegebenenfalls Anpassungen vorgenommen werden können. Diese Vorgehensweise soll sowohl für die Unternehmen als auch die Forschungseinrichtungen einen Mehrwert bieten.

“Wir wollen Insellösungen vermeiden und sicherstellen, dass die entwickelten KI-Lösungen schnell skalieren und auf andere Anwendungsfälle und Standorte angepasst werden können. Durch die Datenfabrik entstehen Strukturen und Prozesse im Unternehmen, die es ermöglichen, die Potenziale von KI zu erkennen und nachhaltig im Unternehmen zu verankern”, erläutert Kühn. Das gewonnene Wissen über die Barrieren und Lösungsansätze bei der Einführung von KI-Lösungen werden die Forschungseinrichtungen in zukünftige Projekte im Kontext der industriellen Transformation transferieren.

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