In Produktionsdaten – insbesondere auch in archivierten Daten aus der Vergangenheit – steckt eine Menge Know-how, das sich nutzen lässt. „Wir können aus historischen Daten lernen und auf das kollektive Wissen und die Erfahrung aller Mitarbeiter zurückgreifen, die in der Vergangenheit Produktionsprozesse beeinflusst haben“, sagt Frans Cronje, Geschäftsführer und Mitbegründer von DataProphet. Das Unternehmen ist spezialisiert auf die Entwicklung von Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI). KI kann vor allem dazu beitragen, das enorme Datenvolumen zu beherrschen. „Die Datenmenge ist so umfangreich, dass sie nicht von einer Person allein analysiert werden kann“, so Cronje weiter. Es bestehe die Gefahr, von der Informationsflut überwältigt zu werden und wichtige Möglichkeiten der Prozess- und Qualitätsoptimierung ungenutzt zu lassen. „Entscheidend ist aber, dass diese Daten von großem Wert sind und keine großen Investitionen erfordern, um sie zu extrahieren.“ DataProphet schlägt vor, mittels KI komplexe Muster in Datensätzen zu ermitteln und verschiedene Betriebsmodelle für die Produktionsanlage zu entwickeln. Bei herkömmlichen statistischen Prozesssteuerungsprogrammen würden die Steuerungsgrenzwerte von Experten programmiert, erläutert Cronje. „Diese erfassen dann aber oftmals nicht die komplexen Interaktionen zwischen allen Prozessvariablen, woraus sich erhebliche Abweichungen hinsichtlich Anlagenleistung und Produktionsqualität ergeben, welche sich die Experten nicht erklären können.“ Komme dann ein modernes KI-System wie DataProphets Produkt OMNI zum Einsatz, könnten anschließend Steuerungspläne erstellt werden, welche die Produktion auf ein stabiles, optimiertes Niveau bringen. „Wir haben beeindruckende Ergebnisse erzielt“, so Cronje abschließend: „Eine große Gießerei beispielsweise konnte ihren Ausschuss pro Jahr um eine Summe von mehr als einer Million Dollar senken.“ co
Daten-Analytik
KI unterstützt Analyse von Produktionsdaten
