Wo große Mengen Daten anfallen, bietet Künstliche Intelligenz (KI) das Potenzial, diese automatisiert auszuwerten und neue Erkenntnisse zu erhalten. Moderne Fertigungsanlagen, die mit umfangreicher Sensorik ausgestattet sind, erfassen kontinuierlich Prozessdaten und sind somit für KI-Anwendungen regelrecht prädestiniert.
Wie können kleine und mittlere Unternehmen (KMU) diesen Goldschatz heben und ihre Prozessdaten mittels KI analysieren und nutzbar machen? Im Rahmen eines Digitalisierungsprojekts des Mittelstand-Digital Zentrums Hannover geht das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH gemeinsam mit der Firma Presspart GmbH & Co. KG dieser Frage nach.
Prozessdaten automatisiert auswerten – wieso mit KI?
Optimale Prozessparameter für optimale Qualität
Die Firma Presspart GmbH & Co. KG fertigt unter anderem medizinische Aerosoldosen. Die Innenwände dieser Dosen haben eine spezielle Beschichtung, um zu verhindern, dass das Medikament an ihnen haften bleibt. Da die Qualität dieser Beschichtung von vielen Fertigungsparametern sowie Umwelteinflüssen wie Temperatur und Druck abhängt, müssen Maschinenführer*innen für die Überwachung des Beschichtungsprozesses speziell qualifiziert und zertifiziert werden.
Eine speziell mit diesen Daten trainierte KI kann schon frühzeitig Anpassungen von Prozessparametern vorschlagen.
Maschinen- und Sensordaten mit KI auswerten
Das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH hat von der Presspart GmbH & Co. KG einen historischen Datensatz erhalten und damit eine KI trainiert.
Dieser Datensatz umfasste Sensor- und Maschinendaten aus mehreren Wochen, welche in den Modulen der Aerosoldosenbeschichtung aufgenommen worden waren. Auch die ermittelten Qualitätsdaten der Dosen waren im Datensatz enthalten, wodurch ermittelt werden konnte, unter welchen Bedungen welche Beschichtungsmerkmale entstanden sind. Durch das KI-Modell zur Mustererkennung konnten Zusammenhänge zwischen Qualität und komplexen Konstellationen der Sensordaten sichtbar gemacht werden.
KI soll in Zukunft Anpassungen der Prozessparameter vorschlagen
Zukünftig soll die entwickelte KI, welche auf der Mustererkennung basiert, in einem Demonstrator implementiert werden. Dieser Demonstrator soll neue unbekannte Prozessdaten in bekannter Form übergeben bekommen, Qualitätsdaten prognostizieren und Parameteranpassungen vorschlagen.
Die Vorschläge werden in nachvollziehbarer Form präsentiert, damit die Maschinenführer*innen eine Entscheidungsgrundlage für die Parameteranpassung erhalten und nicht von der KI bevormundet werden.
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