24 Magna SUSPICION MIT DATEN AUSFÄLLE VERMEIDEN Die Automobilproduktion ist ein hochgradig optimierter Industriezweig in dem verschiedenste Fertigungsschritte naht los und in enger zeitlicher Abfolge aneinander anschließen so auch im Werk von Magna Steyr in Graz Jede Verzögerung einer Maschine wirkt sich unmittelbar auf alle anderen Arbeits schritte aus entsprechend weitreichenden Schaden richten Stillstände durch Fehlfunktionen von Maschinen im Betrieb an Magna Steyr hat sich nun zum Ziel gesetzt die ebenso umfang reichen wie detaillierten Daten aus der Produktion zu nutzen um solche Ausfälle in Zukunft zu verhindern Die Forschungspartner standen mit ihrer Expertise in Robo tik Datenanalyse Prozessanalyse KI Programmierung und vorausschauender Instandhaltung zur Seite und stellten die Frage welche Korrelationen zu finden sind und welche Daten die relevantesten für die Fragestellung sind denn Daten sind nicht gleich Daten Perfektes Datenmanagement Zehnmal pro Sekunde melden die Sensoren in den Anlagen ihre Parameter an die Datenbank verschiedene Quellen melden ihre Messungen in das System und Millionen von Datenpunkten kommen auf diese Weise innerhalb weniger Wochen zusammen Doch hier können Herausforderungen für die Analyse liegen denn wenn Daten miteinander korreliert werden sollen ist eine gute Harmonisierung das Um und Auf Es gibt beim Datenmanagement einiges zu beachten wenn man später präzise Analysen durchführen oder eine KI an den Daten trainieren will erklärt Titanilla Komenda die die Projekt leitung innehatte So ist es zum Beispiel ein Vorteil Prüfziffern zu verwenden um unvollständige Einträge zu erkennen Auch ein heitliche Trennzeichen und die Verwendung von Zeilenend zeichen sind ein Kriterium eines guten Datenmanagements ebenso wie das regelmäßige Abgleichen der Zeitstempel zwischen den Systemen Magna Steyr und die Forschungspartner erarbeiteten daher im ersten Schritt gemeinsam Richtlinien für ein ideales Datenmanagement Digitale Dokumentation Gerade bei der Analyse von Störfällen spielen auch die Schicht bücher eine Rolle Diesbezüglich konnte Robert Glawar Gruppenleiter Produktionsoptimierung und Instandhaltungs management im Zuge des Projekts Optimierungspotenzial aufspüren Im Stress der Reparaturen ist es nur natürlich dass die Dokumentation nicht Priorität Nummer eins ist Hier Robotersysteme in produzierenden Betrieben l iefern einen beständigen Strom an Informationen über ihren Zustand Daten die zum Wohl des Unternehmens genutzt und analysiert werden kön nen Aber welche Daten sind am relevantesten um Roboter Ausfälle vorherzusehen Wie müssen die Daten gepflegt werden um optimal nutzbar zu sein Hier setzte das von der EU im Rahmen des Programms ESMERA geförderte Projekt SUSPICION an Gemeinsam mit Magna untersuchten die Forscherinnen und Forscher von Fraunhofer Austria Joanneum Research und craftworks ob sich Ausfälle von Robotersystemen in Punktschweißanlagen mithilfe von Künstl icher Intel l igenz vorhersagen lassen und wie ein ideales Datenmanagement für diese Anwendung aussieht ZUSAMMEN MIT DEN FORSCHUNGSPARTNERN HABEN WIR MUSTER UND ZUSAMMENHÄNGE GEFUNDEN Dipl Ing Andreas Huber Group Leader Automation Technology bei Magna Steyr

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