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Erst die Anwendung, dann die Technologie

Wo die werksnahe IT von KI profitiert

Der Einfluss von künstlicher Intelligenz (KI) auf IT-Lösungen in der Fertigung lässt sich kaum leugnen. Von Predictive Quality bis hin zu Automated Data Science ist das Potenzial von KI-Anwendungen bereits jetzt groß - gerade auch in Verbindung mit historischen Daten aus dem Manufacturing Execution System.

Bild: ©Industrial Arts/stock.adobe.com

Grundsätzlich hat sich an der Aufgabenstellung an die Fertigungs-IT wenig geändert - sie soll immer noch den Fertigungsbetrieb unterstützen bzw. optimieren. Was sich geändert hat, ist die Komplexität - Losgrößen werden kleiner, die Variantenvielfalt größer. In Folge dessen wächst die Datenflut, mit der sowohl Software als auch Menschen umgehen müssen. Dabei kann künstliche Intelligenz Abhilfe schaffen. Doch welche Anwendungen haben welches Potenzial, wenn man sie mit künstlicher Intelligenz anreichert?

Predictive Quality

Mit Predictive Quality hat der MES-Hersteller MPDV bereits ein konkretes Produktbeispiel umgesetzt: Grundannahme für die Vorhersage der Qualität ist, dass es auch zu Ausschuss oder Nacharbeit kommen kann, wenn sich alle Prozessparameter innerhalb der jeweils gültigen Toleranzen bewegen. Grund dafür sind komplexe Zusammenhänge und Wechselwirkungen, die oft auf die eigentliche Fertigungstechnologie zurückzuführen sind. Predictive Quality berücksichtigt das und gibt Mitarbeitern in der Fertigung die Möglichkeit, sofort zu sehen, ob der aktuell produzierte Artikel Ausschuss oder ein gutes Teil ist - unter Angabe der Eintrittswahrscheinlichkeit. Damit lässt sich etwa die Qualität eines Motorblocks vorhersagen, während dieser gerade noch abkühlt. So kann entschieden werden, ob es sich lohnt, weiter in ein Teil zu investieren oder ob es direkt wieder eingeschmolzen wird. Der Predictive Quality-Ansatz nutzt maschinelles Lernen und verarbeitet erfasste Prozessdaten in Echtzeit.

MPDV Mikrolab GmbH

Dieser Artikel erschien in IT&Production 1 (Januar Februar) 2020 - 06.02.20.
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