Entwicklung einer KI-Roadmap
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Prozesse“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung von Prozessen.
Es wurden Methoden vermittelt, die pely-tex im Nachgang selbstständig anwenden und durchführen kann, Ideen wurden generiert, bewertet und eine erste Ausgestaltung der ausgewählten Lösung umgesetzt.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Über die Auswirkungen durch Veränderung von Prozessparametern auf die Produkteigenschaften und die Prozessstabilität ist noch wenig bekannt.
- Es fehlen Ansätze, die das Prozessverhalten auf Basis von Prozessdaten quantitativ beschreiben und auch die Wechselwirkung verschiedener Prozessparameter erfassen.
- Abweichungen in den Produkteigenschaften können nicht immer Abweichungen von Prozessparametern zugeordnet werden.
Projektdetails
Das Unternehmen
Die pely-tex GmbH & Co. KG ist ein mittelständisches Unternehmen und Spezialist für Vliesstoffe, die in den Bereichen Medizin, Hygiene und Filtration vielfältig und wirkungsvoll eingesetzt werden. pely-tex betreibt eine eigene Anlage zur Herstellung dieser chemisch verfestigten Vliesstoffe.
Herausforderung
Über die Auswirkungen durch Veränderung von Prozessparametern auf die Produkteigenschaften und die Prozessstabilität ist noch wenig bekannt. Es fehlen Ansätze, die das Prozessverhalten auf Basis von Prozessdaten quantitativ beschreiben und auch die Wechselwirkung verschiedener Prozessparameter erfassen. Abweichungen in den Produkteigenschaften können nicht immer Abweichungen von Prozessparametern zugeordnet werden. Daraus resultieren aufwendige Korrekturmaßnahmen, verbunden mit hohen Kosten für Materialsperrungen. Materialsperrungen bezeichnen produzierte Ware, die im Nachgang aufgrund von Qualitätsmängeln „gesperrt“ wird, also als nicht verkaufsfähig eingestuft wird.
Lösung
Objektive Kennzahlen und Messungen sollen in Verbindung mit KI-Methoden dafür sorgen, künftig Produktionsprozesse dauerhaft sicherer und wirtschaftlicher zu betreiben. Die klassische Prozessmodellierung stößt bei komplexen Prozessen mit multiplen Einflussparametern schnell an ihre Grenzen. Mithilfe von Big Data-Analysen und Methoden der Künstlichen Intelligenz können kritische Prozessparameter erkannt und gesteuert werden. Materialverbrauch, Ausschussrate aufgrund mangelnder Qualität sowie Energieverbrauch können so optimiert werden.
Umsetzung
Zusammen mit dem Textil vernetzt-Partner ITA wurde ein eintägiger Workshop konzipiert und durchgeführt. Dieser ist eine gute Einstiegsmethode, um digitale Veränderungsprozesse in Unternehmen anzustoßen. Inhalte waren eine Mischung aus Grundlagenschulung zu Industrie 4.0 und der Vermittlung methodischer Grundlagen. Es wurden Methoden vermittelt, die pely-tex im Nachgang selbstständig anwenden und durchführen kann, Ideen wurden generiert, bewertet und eine erste Ausgestaltung der ausgewählten Lösung umgesetzt.
