Automatisierte Analysen und KI in diskreten Produktionsprozessen

Teil 1 am 10.6.2021

Teil 2 : Termin folgt

Referenten: David Haferkorn (Symate) | Alexander Dementyev (Fraunhofer IWU)

Die Veranstaltung erfolgt im Rahmen der VDI-NRW-Netzwerk-Sessions (Teil 1)

www.vdi.de/nrw-netzwerk-sessions

und Teil 2 direkt über unseren BV Lenne.

->Anmeldung 

 

Erfolgreiches Produktions- und Qualitätsmanagement durch intelligente und prozesskettenübergreifende Datenzusammenführung

Mithilfe von vorhandenen Daten können produzierende Unternehmen valide Vorhersagen für ihren Shopfloor treffen. Denn: Mittlerweile stehen neuartige Methoden und Werkzeuge zur Verfügung, die sowohl Prozess-, als auch Qualitäts- sowie Umgebungsdaten intelligent erfassen und zum Teil vollautomatisch analysieren. Im Idealfall kann das sogar prozesskettenübergreifend geschehen!

In ihrer Vortragsreihe konzentrieren sich die Referenten auf die besonders kritischen Bereiche

  • Condition Monitoring
  • Predictive Maintenance
  • Predictive Quality.

 

So bieten sie den Teilnehmern während der ersten Veranstaltung einen breiten Einstieg in das spannende Zukunftsthema ‚Technologiedatenmanagement‘ (TDM).

 

Die zweite Veranstaltung steht dann im Zeichen der Teilnehmer. Hierfür werden die Referenten am Ende des ersten Termins deren Interessen anonym abfragen und einen der u.g. Blocks auswählen, um ihn näher zu beleuchten.

 

Die beiden Vorträge dauern jeweils ca. 45 bis 60 Minuten. Dabei beschäftigt sich die erste Veranstaltung mit den folgenden Themen:

 

 

BLOCK 1: PROZESSKETTEN MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ AUTOMATISCH ANALYSIEREN

- Die Infrastruktur der Daten

- Grundlagen der automatisierten Erfassung, Zusammenführung und Synchronisation von Daten in der Kunststoffverarbeitung

- Erfolgreiches Technologiedatenmanagement (TDM) für den Einsatz in Prozessketten

- Der richtige Zugang zu den Daten

- Künstliche Intelligenz, Clustering und Validierung von Daten

- Neue Chancen – Die Idee der prozesskettenübergreifenden Datenzusammenführung und -verarbeitung

- Die Industrial Cloud – Verteilte Prozesse und Ereignisse synchronisieren und klassifizieren

- Trends und Leitthemen für die Erfassung und Bereitstellung von Daten

 

 

BLOCK 2: ANWENDUNGSBEISPIELE FÜR DIE AUTOMATISIERTE ANALYSE IN KUNSTSTOFFPROZESSKETTEN

- System- und prozessübergreifende Methoden im Überblick – KI, Deskriptive Statistik, Prediction, Prescription und maschinelles Lernen

- Statistik und Intelligenz - Die experimentelle Prozessdatenanalyse und Modellierungsalgorithmen

- Informationen systematisch nutzen - Interpretation von und Umgang mit Ergebnissen

- Prozesskontrolle und Transparenz - Vollautomatische Prozessüberwachung und intelligentes Qualitätsmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0

- Wechselwirkungen zwischen Prozess und Qualität erkennen und systematisch nutzen (Fehlerursache-, Fehlerwirkungsprinzip)

- Digitale Wege in der Praxis – Erfolgreiche Lösungen für typische Problemfelder

 

 

BLOCK 3: WIRTSCHAFTLICHE ASPEKTE

- Potenzialanalyse (Herzustellendes Produkt und dessen Zustandsraum)

- Hard Facts: Die Betrachtung der OEE

- Intermediate Facts: Zeit /Materialeinsatz / Ressourcen von Mitarbeitern und Maschinen- bzw. Anlagenkapazitäten

- Soft Facts: Prozesstransparenz, Wissensmanagement, Digitally Guided Operator 

 

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