KI-basierte Anomalieerkennung in der Fertigung
KI-basierte Anomalieerkennung während der Fertigung ermöglicht ein frühes Eingreifen der Fachkräfte, um Korrekturmaßnahmen vorzunehmen. Die in der Kunststoffverarbeitung tätige Wandel Packaging Group Blow Moulding GmbH konnte durch diese Optimierung die Ausschussquote signifikant reduzieren.
Unternehmensvorstellung inkl. Ausgangssituation
Das Unternehmen ist Spezialist im Bereich der Herstellung von Kunststoffkanistern, insbesondere im Bereich Gefahrgut. Hierbei ist eine hohe Prozessgüte, vor allem für das Verfahren zu Herstellung von Hohlköpern, notwendig. Pro Jahr fertigt das mittelständische Unternehmen über 25 Millionen Kunststoffprodukte.
Herausforderung
Eine große Herausforderung ist die Qualitätskontrolle im laufenden Prozess. Initial wurde einmal pro Schicht eine vollständige Qualitätskontrolle durchgeführt. Somit konnten schwerwiegende Fehler erst spät identifiziert werden. Zusätzlich führten die fehlerhafte Parametrisierung und Reparaturen der Maschinen zu hohen Ausschussmengen sowie Stillständen in der Produktion.
Lösung durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Mittels der Anwendung von künstlicher Intelligenz werden Anomalien im Fertigungsprozess erkannt, den Mitarbeiter*innen an den Maschinen mitgeteilt und so ein präventives Einschreiten ermöglicht. Um das KI-System zu trainieren, wurde das gewünschte Verhalten anhand aufgezeichneter Maschinendaten durch Faktoren wie Temperatur, Geschwindigkeiten oder Druck im Werkzeug beschrieben und an den Algorithmus übergeben. Daraufhin konnte das KI-System im laufenden Prozess angewandt werden, indem es die Maschinendaten überwacht und diese fortwährend mit den Prozessdaten vergleicht. Beim Auftauchen einer Anomalie kann das KI-System die spezifische Komponente identifizieren, leitet diese an das Wartungspersonal weiter und löst anschließend einen Wartungsauftrag aus.
Wertschöpfung
Die frühere Erkennung von Anomalien führt zu schnelleren Reaktionszeiten und damit verbunden zu Ressourceneinsparungen aufgrund von weniger Ausschussteilen, die recycelt werden müssen. Außerdem können Kosten für Produktionsstillstände, Diagnosen und Reparaturen verringert werden. Eine Reduzierung von Reparaturarbeiten führt wiederum zu Ressourceneinsparungen bei Ersatzteilen oder Hilfsmitteln.
Plattform Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (2021): KI im Mittelstand – Potenziale erkennen, Voraussetzungen schaffen, Transformation meistern, Bericht, Plattform Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz, München.
Die Wandel Packaging Group Blow Moulding GmbH
... fertigt jährlich über 25 Millionen Kunststoffprodukte. Um die Qualitätskontrolle in der Fertigung zu verbessern, hat das Unternehmen ein KI-basiertes Monitoring-System in die Produktion integriert. Das KI-System kann Anomalien in Echtzeit während des Fertigungsprozesses erkennen und melden. Dies ermöglicht es dem Fachpersonal präventive Korrekturmaßnahmen vorzunehmen, um Ausschuss und Produktionsstillstände zu vermeiden.
Technologie
Fähigkeit der KI: handeln, verstehen
KI-Modell: Zeitreihen-/Clusteranalysen
Wertschöpfung
Phase: Produktion
Ziel der KI: Anomalieerkennung in der Fertigung
Ressourceneffizienz
Reduzierung der Ausschussteile
Reduzierung der Produktionsstillstände
Einsparung von Ersatzteilen
Unternehmen
Branche: Verarbeitendes Gewerbe
Anzahl der Mitarbeitenden: 65
