Einsatz von Datenanalyse und KI-Modelle im Spritzgussprozess
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Produktion“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Nachhaltigkeit, der Produkt- / Servicequalität, des wirtschaftlichen Erfolges (Umsatz, Gewinn, Marktanteile) und von Prozessen.
Die Gesamtausrichtung des Projektes besteht darin, die Effizienz und Produktqualität in einem Spritzgussprozess zu steigern, indem eine Datenanalyse und KI-Modelle genutzt werden.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Korrelationsanalyse der Prozessparameter
- Modellierung des Prozesses mittels maschinellem Lernen und Qualitätsprognosen
- Erste Schritte zur KI-basierten Prozessoptimierung
Projektdetails
Die plastic concept gmbh ist ein führendes Unternehmen in der Kunststoffbranche. Unsere Kompetenzen liegen in der Entwicklung und Herstellung hochwertiger Kunststoffprodukte sowie maßgeschneiderter Lösungen für vielfältige Anwendungen. Mit einem Team von über 300 engagierten Mitarbeitern, entwickeln wir ständig neue Produkte und Prozesse, um die höchsten Kundenvorgaben effizient umzusetzen.
Unsere Kunden erstrecken sich über verschiedene Branchen, darunter Automobil, Elektronik, Medizintechnik und mehr. Wir beliefern sowohl nationale als auch internationale Kunden und haben uns einen Ruf für Qualität und Zuverlässigkeit erarbeitet.
In der Kunststoffspritzgussindustrie steht die plastic concept gmbh vor verschiedenen Herausforderungen, um die Effizienz und Qualität ihrer Produktionsprozesse zu optimieren. Die manuelle Einstellung und Überwachung der zahlreichen Prozessparameter, die den Kunststoffspritzguss beeinflussen, ist zeitaufwändig und kann zu Ungenauigkeiten führen. Dies führt zu folgenden Problemen: Zeit- und Ressourcenverlust, Qualitätsprobleme und Einschränkungen bei der Skalierbarkeit.
Die Gesamtausrichtung des Projektes besteht darin, die Effizienz und Produktqualität in einem Spritzgussprozess zu steigern, indem eine Datenanalyse und KI-Modelle genutzt werden, um Produktqualität vorherzusagen, basiert darauf bessere Entscheidungen zu treffen und den Prozess zu verbessern.
