Mit Künstlicher Intelligenz zur Zukunftsfabrik I
Digitalisierungsprojekt mit der CHRIST Feinmechanik GmbH & Co. KG unter Beteiligung von SBE – Claus Lau
Der mittelständische Maschinenbau lebt von Innovationskraft. Nicht anders ist das beim Unternehmen Christ Feinmechanik, das seit über 50 Jahren Innnovation im Bereich hochwertiger Spindelsysteme, Baugruppen und Fertigungsteile liefert. Entwicklung wie auch Produktion sind stets kundenorientiert, das heißt individuell und flexibel. Um auch morgen seinen und den Ansprüchen der Kunden aus verschiedenen Branchen wie Medizintechnik, Maschinenbau, Automotive und Optik gerecht zu werden, muss es bereits heute die Fabrik der Zukunft planen und aufbauen.
Vor diesem Hintergrund wurden in Laggöns die Produktionsanlagen bereits mithilfe der Unternehmensberatung SBE – Claus Lau technisch nachgerüstet. Hier wurde gezeigt, wie aus Bestandanlagen eine smarte Fertigungsumgebung werden kann. Man spricht dabei auch vom Brownfield-Ansatz oder Retrofitting, da bestehende Flächen und Maschinen modernisiert werden, statt komplett neue Fabriken auf der grünen Wiese zu bauen. Die nachgerüstete Datenerfassung erlaubt jetzt schon den Zugriff auf die Maschinendaten. Doch der entscheidende letzte Schritt steht noch aus: Die Nutzung der Daten für eine effizientere Fertigungsplanung. Ziel des Umsetzungsprojektes ist es daher, das Potenzial von KI-Technologien (insbesondere von Maschinellem Lernen) für die Auftragsplanung in der Produktionsstätte von Christ Feinmechanik zu evaluieren. Denn geht es um große Datenmengen und deren effektive, nutzenbringende Aufbereitung kommt man an Künstlicher Intelligenz (KI) heutzutage nicht mehr vorbei!
Das Vorhaben richtet sich danach, Daten aus dem Betrieb unter Verwendung von Ansätzen des maschinellen Lernens ganzheitlich zu analysieren und zu visualisieren. Damit entsteht die erforderliche Grundlage für weiterführende Arbeiten zur Auftragsplanungsoptimierung. Das Projekt soll als Proof of Concept (Machbarkeitsnachweis) für das Potenzial des Einsatzes von Maschinellem Lernen zur Planungsoptimierung dienen. Die Projektbeteiligen versprechen sich mithilfe der KI, die Durchlaufzeiten und die Fertigungskosten zu reduzieren und eine hohe Liefertreue zu erreichen.
Die technischen Hürden dabei sind nicht unerheblich. Wie intelligent eine KI wirklich sein kann, hängt stark von der Parameterwahl bei der Datenanalyse ab. Das KI-Verfahren, in diesem Fall das maschinelle Lernen, muss der Aufgabe angepasst sein. Deshalb steht Sicherung und Erforschung der optimalen Datenqualität und die Auswahl des passenden Maschinellen Lernverfahrens ganz oben auf den Aufgabenzetteln der Beteiligten.
Unter Zuhilfenahme des am Mittelstand-Digital Zentrum entwickelten “AI Management Model for the Manufacturing Industry” – AIMM – soll eine prototypische Umsetzung gelingen, mit Vorbildcharakter für weitere Betriebszweige sowie weitere Branchenangehörige!
