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KI-gestützte Fertigungsplanung

 

 

 

Herausforderung

Die Reihenfolgeplanung in der Fertigung erfolgt bisher manuell, die Komplexität dabei alle Rahmenbedingungen zu berücksichtigen nimmt stetig zu.

 

 

 

Lösung

Erforschung und Entwicklung einer KI-Anwendung für eine optimierte Reihenfolgeplanung mithilfe Produkt- und Produktions-Daten.

 

 

 

Mehrwert

Die Nutzleistung wird optimiert und damit die Wertschöpfung durch Zeitersparnis in der Fertigung erhöht.

Klima- und Lüftungstechnik, Komponenten, Geräte und Systemtechnik. Westaflex ist ein deutsches Familienunternehmen, das seit 1933 in Gütersloh architektonische Haustechnik- und Luftführungen anbietet. Lösungen für besseres Klima und vereinfachtes Bauen aus Alu, Edelstahl und Premium-Kunststoffen. Für jede Gebäudeart und Rohre gibt es Lüftungssysteme in etlichen Formen und Materialien, in unterschiedlichen Durchmessern und unterschiedlichen Rillungen, sodass sich die Systeme flexibel kombinieren und an den Bedarf anpassen lassen. Dementsprechend viele unterschiedliche Rüstvorgänge sind in der Produktion erforderlich, was wiederum eine genaue Planung erfordert. Damit alles reibungslos und so effizient wie möglich verläuft, muss vor der Produktion die Reihenfolge der Aufträge genau geplant werden.

KI-gestützte Fertigungsplanung bei Westaflex

Die Reihenfolgenplanung bestimmt die Produktionsabfolge einzelner Aufträge mit dem Ziel, den Produktionsprozess schlank, zeitsparend und somit effizient zu gestalten. Aktuell geschieht die Reihenfolgenplanung von Aufträgen bei westaflex noch manuell, zum Beispiel per Tabellenkalkulation oder analogen Plantafeln, und nicht automatisiert. Faktoren wie die Bearbeitungs-, Rüst- und Lieferzeiten, Produktspezifikationen, Material oder die Reduktion von Aufwänden müssen individuell berücksichtigt werden. In der Umsetzung ist dies sehr mühsam: Aufträge und Reihenfolgen der Maschinen können meist nicht einfach verschoben werden, ohne die restliche Planung manuell anpassen zu müssen.

Ziel ist es deshalb, die Reihenfolgeplanung von Fertigungsaufträgen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu optimieren. Dazu sollen verschiedenste Daten, beispielsweise ERP-Daten und Echtzeitdaten aus der Produktion ausgewertet werden, um Hinweise für die optimale Maschinenbelegung abzuleiten und diese Erkenntnisse für die Reihenfolgeplanung zu nutzen.

Zu diesem Zweck wird eine Datenplattform als web-unabhängige On-Premise-Lösung entwickelt. Auftragsdaten, Ressourcendaten, Prozessdaten, Werkzeug-/Instandhaltungsdaten, logistische Daten, und monetäre Daten werden auf der Datenplattform zusammengeführt und für die KI-Anwendung aufbereitet. Die Datenplattform stellt damit eine mit Schnittstellen ausgestattete IT-Infrastruktur für die werksinternen Daten und die Daten aus der KI-Anwendung dar. Die gefundene Lösung wird implementiert und mit realen Daten getestet, optimiert und validiert.

Fertigungsplanung_Rillungen_KI_Marktplatz

Für den KI-Marktplatz ergeben sich durch dieses Projekt wertvolle Lösungen und Bausteine im Bereich der Produktionssystementwicklung, von denen auch andere Unternehmen profitieren, die vor ähnlichen Problemen oder Zielen stehen. Westaflex verspricht sich von diesem Projekt vor allem die Optimierung der Nutzleistung und damit eine Erhöhung der Wertschöpfung durch Zeitersparnis.

Kontakt

Porträts KI-Marktplatz (6)
Dr. Olaf Knospe
WESTAFLEXwerk GmbH, +49 5241 4013152, olaf.knospe@westa.net
Porträts KI-Marktplatz (7)
Caroline Junker
Fraunhofer IEM, +49 5251 5465187, caroline.junker@iem.fraunhofer.de

Projekte

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KI-gestütztes Service-Engineering

Wie können Service-Techniker optimal unterstützt werden? Dieser Frage widmet sich ein Pilotprojekt von Diebold Nixdorf Systems gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB-INA. Ziel ist es, eine KI-Anwendung zu entwickeln, die Service- und Sensordaten von Geldautomaten aus dem Feld ausliest und analysiert. Darauf aufbauend sollen differenzierte Reparaturanweisungen für Servicetechniker generiert werden. Als Datenbasis dient eine existierende Serviceplattform.

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Claas Logo

Integration von KI in Computer Aided Design (CAx)

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial die Art und Weise wie gearbeitet und gewirtschaftet wird grundlegend zu verändern. Dieses Potential hat CLAAS GmbH & Co. KGaA, ein international agierender Landmaschinenhersteller, erkannt und erprobt im KI-Marktplatz gemeinsam mit den Fraunhofer-Instituten IEM und IPK einen speziellen Use Case für die Integration von KI in Computer Aided Design (CAx).

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Düspohl

KI-gestützte Herstellbarkeitsanalyse

In diesem Projekt soll ein Einrichtprozess in einem automatisierten Fertigungsprozess mithilfe von KI optimiert werden und das bisher noch manuelle „Einteachen“ ablösen. Darüber hinaus soll die voraussichtliche Herstellbarkeit neuer Produktspezifikationen automatisiert beurteilt werden können. Dieses Pilotprojekt wird von düspohl Maschinenbau GmbH und dem Fraunhofer IEM vorangetrieben.

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ubermetrix

Intelligente Produktbeobachtung

Ziel des Projektes von Ubermetrics ist eine KI-Anwendung, die relevante Informationen aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Texten (z.B. Onlinebewertungen, Beschwerde-Emails, Serviceberichte, Reklamationsreports) extrahiert, analysiert und einem Entwickler systematisch verfügbar macht. Die Anwendung kann beispielsweise im Rahmen der gezielten Optimierung von Systemkomponenten genutzt werden.

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Hella_Gutmann_Solutions

KI-gestützte Diagnose

Derzeit setzt die Fahrzeugdiagnose in einer Werkstatt umfassende KFZ-Kenntnisse voraus und ist mit einem umfangreichen Arbeitsaufwand verbunden. Ziel von Hella Gutmann ist es daher, eine KI-Anwendung zur KI-gestützten Diagnose und Identifikation potentiell defekter KFZ-Bauteile auf Grundlage historischer Fahrzeugdaten (z.B. Fehlercodes, Sensormesswerte und KM-Stände) zu entwickeln und dabei eine weitere Vielzahl an Datenquellen (z.B. Rechnungsdaten, Reparaturinformationen etc.) zu integrieren.

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