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Datenbasierte Prozessparameterauswahl durch KI

Herausforderung

Die Innenbeschichtung von Aerosoldosen erfolgt aktuell mit manuell eingestellten Prozessparametern. Die maschinenbedienenden Personen achten stichprobenartig auf die Qualitätsmerkmale der Lackschicht und reagiert auf Veränderungen mit Prozessparameteranpassungen, die auf Erfahrungswissen basieren. Dies birgt Herausforderungen, wie die aufwendige Ausbildung , die Abhängigkeit vom Erfahrungswissen sowie die zeitintensive Prozessbetreuung.

Zielsetzung

Das Projektziel ist die Optimierung des Beschichtungsprozesses durch den Einsatz von KI-basierten Vorschlägen zur Parametereinstellung. Hierdurch kann der Schulungsaufwand für Mitarbeitende reduziert und die Prozessbetreuung optimiert werden. Zusätzlich kann unnötiger Ausschuss durch fehlerhafte Maschinenparameter verhindert werden, da schon während der Produktion Tendenzen erkannt und Anpassungen frühzeitig vorgenommen werden können, ohne den finalen Qualitätstest abwarten zu müssen.

Projektbeschreibung

Im ersten Projektabschnitt werden die zur Verfügung stehenden historischen Sensor- und Prozessdaten analysiert und für die Verarbeitung mittels KI vorbereitet. Darüber hinaus erfolgt über Methoden des Feature-Engineerings eine Überprüfung, inwieweit der Datensatz zusammengefasst werden kann, um die spätere Performance zu optimieren und schnell Parametervorschläge zu generieren. Der zweite Projektabschnitt befasst sich mit der eigentlichen Generierung der Einstellvorschläge. Zunächst wird eine Qualitätsdatenvorhersage implementiert, um den Zusammenhang zwischen Prozessvariablen und Qualitätsdaten abzubilden. Dazu wird ein Regressionsmodell trainiert, welches auf Basis der vorverarbeiteten Prozessdaten die Qualitätsmerkmale der Lackschicht prognostiziert. Anschließend wird über eine Einflussanalyse der Eingangsparameter eine Erklärbarkeit des gebildeten Modells und die Empfehlung von Parameteränderungen ermöglicht.

Die H&T Presspart GmbH & Co. KG ist Hersteller von Medikamentenverabreichungsgeräten und pharmazeutischen Komponenten. Die Bestandteile werden in-house hergestellt und vollautomatisiert montiert.

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Dieses Praxisbeispiel ist dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz zugeordnet.
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