Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPTForschungsprojekt »value chAIn«
Vom reaktiven Fehlermanagement zur vorausschauenden Optimierung
Obwohl die Datengrundlage produzierender Unternehmen stark zunimmt und Predictive Analytics in vielen Unternehmen kein Fremdwort mehr ist, werden die tatsächlich erfassten Daten meist noch unzureichend verwertet. Gerade die Daten der Produktnutzung bergen enormes Potenzial, fließen aber bislang in die Optimierung von Entwicklung und Produktion kaum ein. Fehler und Auffälligkeiten in Produktion und Nutzungsphase werden daher nicht frühzeitig erkannt – die Konsequenz ist ein reaktives Fehlermanagement. Immer komplexere Wertschöpfungsketten verschärfen die Situation noch, da allein unternehmensinterne Daten für optimale Entscheidungen im Fehlermanagement nicht ausreichen.
Ziel im BMWi-geförderten Konsortialprojekt »value chAIn« ist daher ein wertschöpfungskettenübergreifendes Fehlermanagement auf Grundlage intelligenter datenbasierter Systeme zur Entscheidungsunterstützung. Dieses System soll produzierende Unternehmen, im Projektverbund fokussiert auf die Nutzfahrzeugbranche, dazu befähigen, Entwicklungs- und Produktionsprozesse zu verbessern sowie die Leistung und Verfügbarkeit ihrer Produkte zu optimieren.
Intelligentes Fehlermanagement durch die Nutzung wertschöpfungskettenübergreifender Daten
Die Partner im Projekt »value chAIn« erarbeiten eine integrierte Wissens- und Informationsbasis mit Daten der Produktentwicklung, Produktion sowie Nutzung. Für ein intelligentes Fehlermanagement werden mittels KI-Methoden zunächst Ursache-Wirk-Zusammenhänge identifiziert. Auf dieser Grundlage können dann neue Möglichkeiten der Prozessoptimierung, von Predictive Quality sowie aus dem Feld von Predictive Maintenance erschlossen werden. Um es Unternehmen zu erleichtern, die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete und zielgerichtete Maßnahmen zu überführen, entwickelt das Fraunhofer IPT auf dieser Basis schließlich eine Software zur Entscheidungsunterstützung.
Der Schwerpunkt bei den Arbeiten des Fraunhofer IPT liegt auf dem Einsatz verschiedener KI-Methoden, mit denen sich auf Grundlage der vorhandenen Daten Optimierungspotenziale ableiten lassen. Für die Prozessoptimierungen in der Produktion und auch zur vorausschauenden Fehleridentifikation dient die wertschöpfungskettenübergreifende Datenbasis, die sowohl während der Produktion als auch in der späteren Nutzung aufgebaut wird. In Kombination mit formalisiert hinterlegtem Expertenwissen entsteht so ein Entscheidungsunterstützungssystem für die Umsetzung der vorgeschlagenen Maßnahmen. KI-Ansätze bergen für die heterogene Datenbasis aus Daten verschiedener Phasen des Produktlebenszyklus ein besonders hohes Potenzial, da sie dabei helfen, komplexe Abhängigkeiten und Anomalien zu erkennen.
Zur Verdeutlichung der Möglichkeiten des wertschöpfungskettenübergreifenden Fehlermanagements entwickeln die Projektpartner zum Projektende einen Demonstrator, der die Möglichkeiten und Potenziale aufzeigt.
Projektkoordinator
- KRONE Business Center GmbH & Co. KG
Projektpartner
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
- DATAbility GmbH
- I2solutions GmbH
- IconPro Gmb
- MAN Truck & Bus SE
- Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen
Förderhinweis
Das Forschungsprojekt »value chAIn« wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Programm »Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien« aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert und vom Projektträger TÜV Rheinland Consulting GmbH betreut.