Der Volksmund sagt: „Irren ist menschlich.“ Allerdings können auch moderne Anlagen und Maschinen Fehler machen und es kommt zu Problemen: Die Fertigung stockt oder läuft nicht rund. Auf den ersten Blick ist kein Ursache erkennbar und es beginnt eine mühsame Fehlersuche.  

Vorbeugen statt Suchen 

Reduzieren lässt sich dieses Ausfallrisiko in Produktionsprozessen durch frühzeitige Erkennung von Abweichungen oder Fehlerquellen. Dazu ist eine eingehende Analyse der Maschinendaten notwendig, die sogenannte Anomalie Erkennung. Dies ist ein Data Mining Verfahren zur Identifikation von Datenpunkten, die sich signifikant von der Gesamtheit der Daten unterscheiden. Um für diese Analyse die richtige Methode zu finden, werden spezifische Kenntnisse des maschinellen Lernens benötigt.  

Vorteile der automatisierten Anomalie Erkennung 

Effizienter, einfacher und damit auch kostensparender ist die Anomalie Erkennung durch automatisiertes Machine Learning (AutoML). Mit so einem KI-Tool werden bestimmte Schritte des maschinellen Lernens automatisiert, um u. a. relevante Daten zur Fehlerfrüherkennung sammeln und auswerten zu können. Durch AutoML können auch Anwendende ohne das entsprechende Programmier-Knowhow ihren Maschinen „beibringen“ entsprechende Daten zu finden und zu interpretieren. Als Unternehmen sparen Sie somit Zeit und Personalressourcen bei der Programmierung. Störungen im Betriebsablauf können somit langfristig einfacher vermieden oder eingegrenzt werden.  

Selbst Abweichung rechtzeitig erkennen  

Möchten auch Sie Abweichungen im Produktionsprozess frühzeitig erkennen und das Risiko für Ausfälle minimieren? Grundlagen dafür erfahren und erlernen Sie in einer Betriebsbesichtigung und unserem anschließenden Workshop am 13. Juni 2023 von 13:00 bis 17:00 Uhr. Nähere Informationen dazu finden Sie unter Veranstaltungen > Effizienzsteigerung in der Produktion.