Herausforderung

  • Die Identifizierung fehlerhafter Teile bei der Herstellung von Kunststoffprofilen ist für den Kunden ein mühsames, aber notwendiges Verfahren. Aufgrund der Komplexität des Herstellungsprozesses treten Fehler in verschiedenen Formen und aus verschiedenen Gründen auf.

Methodik

  • Ein auf maschinellem Lernen basierendes System zur Qualitätsvorhersage
  • Sensorgestützte Prozessüberwachung in der Pilotlinie
  • Pilotlinie mit iOT-Gateways und Cloud-Verbindung
  • Integration wichtiger Daten aus dem MES, die bisher nicht genutzt wurden
  • Erster Business Case (2 Wochen)
  • Prototyp (2 Monate)
  • Implementierung (6 Monate)
  • Anschließend Roll-out auf andere Produktionslinien/Standorte

Ergebnis & Mehrwert

  • ML-Modelle zur Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten, bevor sie eintreten, basierend auf Produktions- und Messdaten
  • Datengesteuerte Optimierung ermöglicht iterative Verbesserung
  • Geschätzte 1 Mio. € EBITDA-Gewinn durch die Implementierung
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