32 In einem Werk in dem verschiedenste Materialien in einer reihe von Maschinen für unterschiedliche anwendungen verarbeitet werden sind sowohl das Erstellen einer Instandhal tungsstrategie als auch die Produktionsplanung hochkomplexe aufgaben algorithmen können hier helfen das Optimum zu finden denn sie bewerten die Situation objektiv und schnell In einem drei Jahre dauernden Projekt haben Experten von Fraunhofer austria die Digitalisierungspotenziale bei der voestalpine Böhler Bleche GmbH identifiziert KI algorithmen entwickelt und diese schließlich im live Betrieb umgesetzt So werden mithilfe modernster technologien Kosten gespart und die anlagenproduktivität gesteigert Vom Maschinenzustand zur Produktionsplanung Eine große rolle bei der Suche nach der idealen Produktions reihenfolge spielt der Zustand der Maschinen Eine tafel blechschere deren Klinge bereits etwas abgenutzt ist kann weichere Materialien zum Beispiel noch problemlos in der gewünschten Qualität schneiden härtere Materialien jedoch nicht mehr mit auswirkungen auf die reihenfolge in der die aufträge idealerweise abgearbeitet werden sollten auch der Zustand von Walzgerüsten und richtmaschinen haben Einfluss und müssen berücksichtigt werden Hier haben vor allem die verschiedenen benötigten temperaturen auf die Öfen einen Einfluss auf die Energieeffizienz Um das komplexe Zusammenspiel aller Parameter berück sichtigen zu können setzen die Forscher daher zu allererst auf Condition Monitoring das Messen und Beurteilen des Maschinenzustands Die Kenntnis dieses Zustands bildet dann die Basis für weitere Optimierungsrechnungen KI lernt vom Menschen abnutzungen der Werkzeuge führen zu merklichen Verän derungen der Maschine Ein erfahrener Maschinenführer erkennt den Zustand seiner Maschine unter Umständen am Klang Das machten sich die Forscher zunutze Sie statteten die Maschine mit Vibrationssensoren aus und trainierten eine Künstliche Intelligenz darauf den Zusammenhang zwischen den Vibrationen und dem Zustand der Maschine zu erkennen Die Expertise des Menschen spielte dabei eine wichtige rolle denn die KI erlernte die Zusammenhänge auf Basis der Ein schätzung der erfahrenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Die Daten eines Schnittzählers sowie die Informationen zu Werkstoff und art der legierung flossen in die Berechnung mit ein nach dem erfolgreichen training ist die KI im Klassifi kationsalgorithmus nun in der lage die menschliche Einschät zung mit 90 Prozent Genauigkeit zu reproduzieren Sowohl der Zustand der Maschine als auch der des Werkzeugs werden dabei beurteilt Das erworbene Wissen über den Maschinenzustand setzen die Forscher in der Feinplanung der Produktion ein man spricht daher von zustandsbasierter reihenfolgeplanung Gruppen leiter robert Glawar ist begeistert von diesen Synergieeffek ten an diesem Beispiel sieht man hervorragend dass die Integration von Instandhaltung und Produktionsplanung einen signifikanten Beitrag zur Produktivitätssteigerung hat Die Einsatzmöglichkeiten von instandhaltungsrelevanten Daten gehen weit über die reine Instandhaltung hinaus Basis der Optimierung sind stets die Zielvorgaben Die ideale reihenfolge verbessert die termintreue minimiert den Instand die voestalpine böhler bleche Gmbh produziert in ihren werken in der steiermark qualitativ hochwertige bleche und blechzuschnitte unter anderem für die luftfahrtindustrie nun setzt das zukunftsorientierte unternehmen auf die industrie 4 0 und auf die potenziale künstl icher intel l igenz in einem projekt mit Fraunhofer austria wurden ki algorithmen entwickelt die den zustand der maschinen bewerten und für die optimale produktionsreihenfolge sorgen voestalpine Böhler Bleche GmbH MIt KI ZUr rICHtIGEn rEIHEnFOlGE

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