Automatisierte Optimierung von Fertigungsprozessen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz
Die Optimierung eines Fertigungsprozesses kann verschiedene Aspekte betreffen. Hierzu zählen zum einen optimierungsrelevante Merkmale wie die Qualität oder der Verbrauch. Zum anderen gibt es Ziele, die aus betriebswirtschaftlichen Überlegungen ableitbar sind und sich in zwei Gruppen aufteilen. Die erste Gruppe besteht aus Zielen, welche direkt durch die Optimierung obiger Merkmale erreicht werden können: höhere Produktivität, Ausschussminimierung und Kostensenkung. Daneben gibt es jedoch auch Ziele wie bspw. Flexibilität und Skalierbarkeit, welche weniger durch die Optimierung an sich erreicht werden, sondern davon abhängen, wie schnell und effizient ein ausreichend guter Fertigungsprozess eingestellt werden kann.
Die automatisierte Fertigungsoptimierung mittels KI-Methoden verläuft datengetrieben, was auch die Optimierung von Zielen ermöglicht, für welche kein genaues oder effizient zu verarbeitendes physikalisches Modell verfügbar ist. In den Optimierungsprozess fließt parallel auch Expertenwissen ein, sowohl bei der Problemdefinition als auch bei der Begrenzung der Parameterbereiche auf plausible Regionen. Diese Vorinformationen ermöglichen es, die verwendeten Methoden der künstlichen Intelligenz effizient und ohne unnötige Verzögerungen anzulernen. Dabei verhält sich das KI-System dynamisch und lernt auch im Betrieb weiter dazu.
Das Verfahren gliedert sich zusammengefasst in vier Stufen:
- Problemdefinition
- Erfassung relevanter Daten
- Optimierung der Prozessparametereinstellungen
- Dynamische Anpassungen der Prozessparametereinstellungen
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Die modulare Software bündelt Service- und Produktionsprozesskompetenzen in eigenen Predictive-Maintenance-, Predictive-Quality- und Produktionsüberwachungslösungen. Sie enthält alle entscheidenden Bereiche der fortschrittlichen Maschinen- und Anlageninstandhaltung: Servicemanagement, Predictive Maintenance und Produktionsüberwachung, Kooperationsmöglichkeiten, Störfallanalyse und -behebung sowie Dokumentation. Dabei werden zahlreiche innovative Technologien wie bspw. Machine Learning, KI oder Edge und Cloud Computing kombiniert, um Maschinen und Anlagen als komplexes System zu erfassen als auch zu analysieren und deren Leistungsfähigkeit zu gewährleisten.
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