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Selbstlernende Prozessregelung in Echtzeit für eine optimale Produktionsqualität

Predictive Control

Selbstlernende Prozessregelung in Echtzeit für eine optimale Produktionsqualität

Mithilfe von Sensordaten wird ein Modell trainiert, das mit einer passenden Einstellung der Maschinenparameter die Produktionsqualität im optimalen Bereich hält. 

Meine Herausforderungen

Die Qualität meiner Produktion ist von vielen Einflussgrößen abhängig, die jedoch nicht immer eindeutig zuzuordnen sind. Eine Ursache ist die manuelle Einstellung der Maschinenparameter, die trotz meiner erfahrenen Mitarbeiter keine optimalen Produktionsergebnisse liefert. 

So werde ich unterstützt

Mit Predictive Control entwickeln meine Mitarbeiter zunächst ein Machine-Learning-Modell für die Qualitätsprognose im Produktionsprozess mithilfe von Sensordaten, Maschinenparametern und Umgebungsvariablen. Anschließend leitet das Optimierungsmodell intelligente Entscheidungen für die Einstellung der Maschinenparameter ab. 

Nach dem Training hält Predictive Control die Qualität automatisch im optimalen Bereich und sorgt für einen geringeren Ausschuss und eine hohe Zuverlässigkeit. 

In meiner Produktion profitiere ich von künstlicher Intelligenz. Für mich ist es ein entscheidender Schritt, die Prozesse weiter zu automatisieren und die Produktqualität zu verbessern. 

Mein Nutzen

Mit Predictive Control erreiche ich eine gleichbleibend hohe Qualität in der Produktion. Eine geringere Fehlerquote sorgt für einen effizienten Ressourcenverbrauch. Außerdem erhalte ich Transparenz über die entscheidenden Einflussgrößen auf den Produktionsprozess. Schließlich schaffe ich mit einer zuverlässigeren Produktion eine noch höhere Zufriedenheit bei meinen Kunden.  

Zuverlässigkeit

    • Hohe Qualität mit künstlicher Intelligenz 
    • Frühzeitige Identifizierung von Abweichungen und Fehlern 
    • Kontrolle über Ressourcenverbrauch 

Zuverlässig gute Produktionsergebnisse 

Digitalisierung von Know-how

    • Digitalisierung von Fachwissen 
    • Geringere Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitern 
    • Erleichterter Know-how-Transfer 

Weltweit abrufbare Informationen über Produktionsverläufe

Automatisierung

    • Kontinuierliches Training des Systems 
    • Alarmsystem bei nicht funktionierenden Sensoren 
    • Automatische Einstellung der optimalen Maschinenparameter 

Selbstlernendes, intelligentes System  

Fünf Schritte zur Optimierung von Produktionsanlagen
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Temperaturübersicht Rohstoffbearbeitung
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Übersicht Fehler und Qualitätsmessung
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Produktionsübersicht für eine Sensorquelle
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Übersicht Produktionsfehler und Handlungsempfehlungen
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