1. Qualität vorhersagen: Die KI-basierte Predictive Quality berücksichtigt komplexe Zusammenhänge und gibt Mitarbeitern in der Fertigung die Möglichkeit, sofort zu sehen, ob der produzierte Artikel Ausschuss oder ein gutes Teil ist – samt Eintrittswahrscheinlichkeit. Damit lässt sich etwa die Qualität eines Motorblocks vorhersagen, während dieser abkühlt. Mitarbeiter können frühzeitig entscheiden, ob es sich lohnt, das Teil weiter zu bearbeiten. Predictive Quality basiert auf einem Modell, das mittels Machine Learning erstellt wurde.
2. Rüstzeitvorhersage: Die Rüstzeit wird bisher meist manuell mit der Stoppuhr gemäß REFA ermittelt. Um der wachsenden Zahl der möglichen Kombinationen aus Werkzeugen, Maschine, Material oder Personal gerecht zu werden, kann KI die Rüstzeitvorhersage unterstützen. Dazu wird auf Basis historischer Daten aus dem MES ein Modell erstellt, das alle Faktoren berücksichtigt. Mit diesem Modell lässt sich dann die wahrscheinliche Rüstzeit vorhersagen. Auch für neue Kombinationen können Rüstzeiten auf Basis von Ähnlichkeitserwägungen abgeschätzt werden. Erste Analysen zeigen, dass durch den Einsatz von KI-Systemen rund 20 Prozent neue Kapazitäten in der Produktion frei werden.
3. Fertigungsplanung: Auch die Fertigungsplanung profitiert von KI. Mittels Reinforcement Learning werden Entscheidungsmöglichkeiten geprüft, bevor eine endgültige Planungsentscheidung getroffen wird. Reinforcement Learning bewertet dazu getroffene Entscheidungen, hinterfragt diese und lernt daraus. Der Algorithmus lernt also mit jeder getroffenen Entscheidung und setzt dieses Wissen bei zukünftigen Planungen ein.
MPDV Mikrolab GmbH
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