KI für Produktionsdaten – Zusammenhänge automatisch erkennen
Wenn die Datenmenge für manuelle Analyse zu groß wird.
Ein Produktionsproblem kann von vielen Maschinenwerten beeinflusst werden. Temperatur, Druck, Geschwindigkeit, Maschinenzustände und weitere Prozessgrößen verändern sich gleichzeitig – und relevante Zusammenhänge sind mit bloßem Auge oft schwer zu erkennen.
Machine Designer nutzt Machine Learning, um aufgezeichnete Produktionsdaten systematisch zu untersuchen und Hinweise auf relevante Einflussgrößen und Muster zu liefern.
Sie definieren das Produktionsproblem. Machine Designer untersucht die Daten.
Sie kennen Ihre Produktion. Sie wissen, welches Ereignis untersucht werden soll – beispielsweise ein Stillstand, eine Qualitätsabweichung oder ein bestimmter Maschinenzustand.
Machine Designer übernimmt die datenbasierte Untersuchung der aufgezeichneten Maschinenwerte und bewertet, welche Informationen für das betrachtete Ereignis besonders relevant sein könnten.
Sie müssen dafür weder ein Machine-Learning-Modell programmieren noch Data Scientist sein.
1. Ereignis festlegen
Legen Sie fest, was untersucht werden soll – beispielsweise einen Stillstand oder das Erreichen eines bestimmten Prozesszustands.
2. Produktionsdaten untersuchen
Machine Designer erzeugt aus den aufgezeichneten Maschinendaten geeignete Merkmale und trainiert ein Modell für die gewählte Fragestellung.
3. Ergebnisse bewerten
Sie erhalten Hinweise darauf, welche Maschinenwerte und Muster mit dem untersuchten Ereignis zusammenhängen und wie aussagekräftig das Modell ist.
Produktionswissen trifft Machine Learning
KI kennt Ihre Produktion nicht. Sie kann jedoch Zusammenhänge in Daten erkennen, die bei einer manuellen Analyse leicht übersehen werden.
Der Produktionsmanager bringt Prozesswissen und Fragestellung ein. Machine Designer übernimmt einen großen Teil der technischen Datenanalyse. Erst die Kombination aus Produktionswissen und datenbasierter Analyse macht die Ergebnisse wertvoll.
Was kann untersucht werden?
Stillstände
Welche Veränderungen treten regelmäßig vor einem Stillstand auf?
Qualitätsabweichungen
Welche Prozessgrößen unterscheiden gute von auffälligen Produktionsperioden?
Prozesszustände
Welche Maschinenwerte stehen mit einem bestimmten Zustand in Zusammenhang?
Ungewöhnliches Verhalten
Welche Kombinationen von Prozesswerten unterscheiden sich vom normalen Produktionsverhalten?
KI unterstützt Entscheidungen – sie ersetzt keine Prozesskenntnis
Ergebnisse eines Machine-Learning-Modells sind Hinweise auf statistische Zusammenhänge. Sie sollten gemeinsam mit dem Wissen über Maschine und Produktionsprozess bewertet werden.
Machine Designer soll Produktionsverantwortliche dabei unterstützen, schneller zu den richtigen Fragen und möglichen Einflussgrößen zu gelangen – nicht Entscheidungen ungeprüft an eine KI abzugeben.