_Industrie 4.0 Mit KI optimale Betriebsparameter ermitteln und einstellen Künstliche Intelligenz sagt Ausschuss voraus Welche Vorteile künstliche Intelligenz gerade in komplexen Produktionsumgebungen bietet, erläutert Frans Cronje, Geschäftsführer des südafrikanischen Machine-Learning-Spezialisten Dataprophet. Bild: Dataprophet Frans Cronje, Geschäftsführer und Mitbegründer von Dataprophet: „KI-Algorithmen können Kaskadeneffekte analysieren und so erfolgreich Vorhersagen treffen.“ In Produktionsumgebungen werden so riesige Datenmengen generiert, dass sie nicht von einer Person allein interpretiert werden können“, sagt Cronje. „Daher sollte man menschliche Expertise durch künstliche Intelligenz (KI) erhöhen – nicht nur zu Analysezwecken, sondern um präventive Korrekturmaßnahmen einzuleiten.“ KI-Lösungen wie Omni von Dataprophet sammeln in komplexen Produktionsumgebungen Verlaufsdaten zu Produktion und Qualität aus verschiedenen Quellen und bereiten diese Daten dann in Echtzeit auf, um potenziellen Qualitätsproblemen vorzugreifen – sogar bei nachgelagerten Prozessen. Cronje: „Hier bieten KI-Algorithmen die Möglichkeit, Kaskadeneffekte zu analysieren und erfolgreich Vorhersagen zu treffen.“ Bei herkömmlichen Methoden erfolgt die Feinabstimmung von Produktionsparametern bisher nur auf Zell- oder Maschinenebene, also praktisch unabhängig von voroder nachgelagerten Variablen. „Durch KI dagegen erhält man durch die gleichzeitige Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen einer Produktionsanlage ein umfassendes Bild, aufgrund dessen anschließend die richtigen Produktionsparameter eingestellt werden können.“ Das zeigt auch das Beispiel einer großen Gießerei, die Motorblöcke für Daimler herstellt. Das Werk kämpfte mit erheblichen Problemen aufgrund von hohen Ausschuss- und Nacharbeitsquoten. Gelöst wurde das Problem, indem 15 Monate lang Produktionsdaten unterschiedlicher Formate (von Excel-Dateien bis zu Access-Datenbankdaten) gesammelt wurden. Anschließend ermittelte man mit einem Prognosemodell die optimalen Betriebsparameter und identifizierte Motorblöcke, an denen Defekte auftreten würden. So wurde die Ausschussquote im ersten Betriebsmonat um 50 % verringert und die externe Ausschussquote innerhalb der ersten drei Monate auf 0 % reduziert. Letztlich wurden insgesamt 1 Million Dollar jährlich eingespart. Cronje: „Nach dem Einsatz von Omni wurde zum ersten Mal in der Geschichte des Unternehmens kein einziges defektes Gussstück mehr produziert.“ ↓ Dataprophet www.dataprophet.com Predictive Quality sagt Qualität voraus Mit der Softwarefunktion Predictive Quality kann der MES- Softwareanbieter MPDV die Qualität eines produzierten Artikels bereits auf Basis von Prozessdaten vorhersagen. Der Weg zu Predictive Quality: 1. Prozessdaten erfassen und mit Qualitätsdaten korrelieren; 2. Vorhersagemodelle entwickeln und 3. Modell ausführen und auf Basis von Echtzeitdaten Qualität vorhersagen. Neben der eigentlichen Qualität gibt Predictive Quality auch einen Wahrscheinlichkeitswert aus, der über die jeweilige Vorhersagequalität informiert. ↓ MPDV Mikrolab GmbH www.mpdv.com 24 September 2019
_Industrie 4.0 Betriebsdaten können in der Fabrik bleiben IoT-Plattform startet in Europa EMO 16. – 21. September 2019 Halle 9 / Stand B42 FACHPACK 24. – 26. September 2019 Halle 3 / Stand 3-428 Fanucs Field-System sammelt und analysiert Maschinendaten vor Ort (edge heavy). Die Daten werden so direkt in der Fabrik verarbeitet. Bild: Fanuc High Speed für Ihre Verpackungslinie Auf der EMO 2019 gibt Fanuc den Startschuss für das Europa-Debüt seiner IoT-Plattform Field (Fanuc Intelligent Edge Link and Drive). Field verbindet Produktionsmaschinen in einer Fabrik und ermöglicht so eine umfassende Datenanalyse. Das Field System, das in Japan bereits eingeführt ist, zeichnet sich durch zwei besondere Merkmale aus: 1. Es sammelt und analysiert Maschinendaten direkt vor Ort in der Fabrik (edge heavy) und lässt so den Anwendern die Wahl, ob sie ihre Produktionsdaten in der Fabrik behalten oder in eine Cloud hochladen möchten. 2. Zweite Besonderheit ist die Offenheit der IoT-Plattform. Während Maschinen mit Standardprotokoll einfach ans Field System angeschlossen werden können, lassen sich für alle anderen Maschinen entsprechende Konverter entwickeln. In Europa ist ab dem vierten Quartal dieses Jahres ein App Store fürs Field System verfügbar. Field-Apps werden nicht nur von Fanuc selbst, sondern auch von Drittanbietern angeboten. In Japan arbeitet Fanuc mit über 500 Partnerunternehmen zusammen. Auch Kunden können eigene Apps entwickeln. Zwei Fanuc-eigene Apps gehören zu den wichtigsten bestehenden Anwendungen fürs Field System: PMA (Production Monitoring and Analytics Software) wird zur Kontrolle und Visualisierung des Produktionsprozesses genutzt. ZDT (Zero Down Time) überwacht kontinuierlich den Zustand von Robotern und Maschinen, analysiert Daten und identifiziert Trends und unterstützt so die vorausschauende Instandhaltung. ↓ Stäubli’s weltweit einzigartiger Clean-FAST picker TP80 setzt neue Maßstäbe im Pick & Place High Speed mit über 200 Picks pro Minute Saubere Installation im sensiblen Arbeitsbereich Integration aller pneumatischen und elektrischen Anschlüsse innerhalb des Arms Optimale Eignung für Primär- und Sekundärverpackungsprozesse mit bis 200 mm Hub Stäubli – Experts in Man and Machine www.staubli.com Fanuc Europe Corporation S.A. www.fanuc.eu; EMO Halle 9, Stand A50 Stäubli Tec-Systems GmbH, Tel. +49 (0) 921 883 0, sales.robot.de@staubli.com September 2019 25
