33 in d u st r ie ll e a u Ft r a G sF o r sc h u n G haltungsaufwand und erhöht die Produktivität all das wurde bei der Programmierung der algorithmen miteinbezogen Umsetzung im live Betrieb nach der anfänglichen Evaluierung des Digitalisierungspoten zials und der Erstellung der KI algorithmen stand die Umset zung am Programm Mittlerweile sind die algorithmen im Pro duktivsystem integriert und haben den Betrieb aufgenommen Der koordinierende Gruppenleiter in der Produktion wird nun also basierend auf dem Zustand der Maschinen mit einem Vorschlag der KI unterstützt das spart mühsame händische arbeit ein und beschleunigt die Entscheidungsfindung Be sonders erwähnenswert ist dabei die nahtlose Umsetzung im bestehenden Produktionssystem Projektleiter Matthias Karner implementierte die neuen Funktionen direkt in das bestehende It System und stellte einen reibungslosen übergang sicher Gleich an mehreren Stellen kommt die Künstliche Intelligenz bei Böhler nun zum Einsatz Sie erstellt die Durchlaufzeitprog nosen und die Prozesszeitprognosen für die Grobplanung der Produktion sie liefert mit Hilfe der Klassifizierungsalgorithmen Information über den Zustand der Maschinen und schlussend lich liefert sie auch den finalen Vorschlag für die Feinplanung mit einem beachtlichen Ergebnis 10 Prozent der virtuellen Kostenfunktion können mit Hilfe der algorithmen eingespart werden Die Produktivität wurde gesteigert und die Energie effizienz wurde ganz im Sinne einer ressourcenschonenden und nachhaltigen Produktion deutlich verbessert Projekt Zustandsbedingte reihenfolgeplanung zur Erhöhung von Produktivität Flexibilität und transparenz Projektdauer 3 Jahre Methode Maschinelles lernen und KI metaheuristische Optimierung zustandsbasierte reihenfolgeplanung Condition Monitoring Projektergebnis 10 Prozent reduktion der virtuellen Kostenfunktion realistischere Prognosen der Durchlaufzeit Projektleiter Dr Matthias Karner matthias karner fraunhofer at Fact box

Vorschau Jahresbericht 2019 Seite 33
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