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Westaflex

KI-gestützte Fertigungsplanung

Lüftungsgerätehersteller und Familienunternehmen Westaflex aus Gütersloh widmet sich im Projekt KI-Marktplatz gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM dem Pilotprojekt “KI-gestützte Fertigungsplanung”. Dieses Projekt fokussiert die Produktionssystementwicklung, insbesondere die Arbeitsablaufplanung. Ziel ist es, die Reihenfolgeplanung von Fertigungsaufträgen mit Hilfe von KI zu optimieren. Dazu sollen ERP-Daten, Echtzeitdaten aus der Produktion und Maschinendaten ausgewertet werden, um Hinweise für die optimale Maschinenbelegung zu extrahieren und diese Erkenntnisse für die Arbeitsplanung zu nutzen.

KI-gestützte Fertigungsplanung bei Westaflex

Von einer KI-unterstützten Reihenfolgeplanung versprechen sich die beteiligten Partner insbesondere eine Optimierung der Nutzleistung und damit eine Erhöhung der Wertschöpfung durch Zeitersparnis.

Im ersten Schritt des Projekts werden die Anforderungen definiert und ein Anwendungsfall aus der Produktion ausgewählt. Der nächste Schritt umfasst die Analyse und Bestimmung der relevanten Informationen. Hier werden die Prozesse untersucht, wie die Mitarbeiter der Arbeitsvorbereitung heuristisch Reihenfolgen von Aufträgen bilden. Die Prozesse werden in Form von Informationsfluss- und Datenmodellen dokumentiert.

Anschließend wird eine Datenplattform als web-unabhängige On-Premise-Lösung entwickelt. Auftragsdaten, Ressourcendaten, Prozessdaten, Maschinendaten, Werkzeug-/Instandhaltungsdaten, logistische Daten, Qualitätsdaten 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 kodiert und mit realen Daten getestet, optimiert und validiert.

Der entstandene Prototyp wird auch nach dem Projekt in der Produktion weiterhin getestet und optimiert.

Für den KI-Marktplatz ergeben sich durch dieses Projekt wertvolle Kompetenzen, Lösungen und Bausteine im Bereich der Produktionssystementwicklung, von denen auch andere Unternehmen profitieren, die vor ähnlichen Problemen oder Zielen stehen.

Projekte

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Hella Gutmann

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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ubermetrix

Ubermetrics

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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Düspohl

düspohl

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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CLAAS

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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Diebold Nixdorf

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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Hella_Aglaia

Hella Aglaia

Schild, Baum oder Mensch? Damit selbständig fahrende Autos ihre Umgebung wahrnehmen können, müssen große Bild- und Videodaten ausgewertet und Objekte wie Schilder, Bäume oder Fußgänger präzise gekennzeichnet werden. Mit den markierten Daten wird ein Algorithmus trainiert, der beim autonomen Fahren zum Einsatz kommt. Ziel des Projektes mit Hella Aglaia und dem Fraunhofer IEM ist eine Lösung zur Analyse und Annotation von Video-Daten sowie dem Training und der Validierung von neuronalen Netzen für KI-Anwendungen.

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