Baustein im Modell „Smart Factory Elements“
Bei Predictive Manufacturing bzw. Prediction im Allgemeinen geht es im Regelkreis des Modells „Smart Factory Elements“ darum, dass auf Basis von Daten und Analysen Ereignisse und Ergebnisse vorhergesagt werden. Zur Erinnerung: Dieser Regelkreis sieht vor, dass auf Basis von Vorgaben unterschiedlicher Quellen die Fertigung geplant (Planning & Scheduling) und diese Planung dann umgesetzt bzw. ausgeführt (Execution) wird. Die dabei erfassten Daten werden analysiert (Analytics), um daraus unter anderem Vorhersagen abzuleiten (Prediction), die zusammen mit anderen Erkenntnissen wiederum in die Planung einfließen können. Das Industrial Internet of Things unterstützt diesen Kreislauf durch die Erfassung und Bereitstellung von Daten.
Ereignisse vorhersagen mit KI
Anwendungen aus dem Element Prediction nutzen sowohl große Mengen erfasster Daten als auch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), um daraus Ereignisse und Verhaltensweisen zu prognostizieren. Dabei ähnelt das Vorgehen sehr dem eines menschlichen Experten. Erfahrungswerte und erkannte Zusammenhänge sind die Basis für eine gute Prognose. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass KI in kürzerer Zeit mehr Daten verarbeiten kann.
Predictive Quality
Neben dem omnipräsenten Predictive Maintenance bietet MPDV mit Predictive Quality eine erste Anwendung zur Vorhersage der Produktqualität auf Basis von erfassten Echtzeitdaten. Grundlage dafür ist ein Modell, welches beispielsweise mittels Machine Learning erstellt und dann vom Manufacturing Execution System (MES) HYDRA ausgeführt wird. Weitere Prediction-Anwendungen sind in der Entwicklungsphase.
Ausblick
Das MES HYDRA erfüllt bereits heute die meisten Anforderungen, die das Modell „Smart Factory Elements“ an ein modernes IT-Tool für Predictive Manufacturing stellt – beispielsweise auch durch die Hochrechnung von Materialreichweiten. Mit dem verstärkten Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning wird MPDV die bestehenden Anwendungen sukzessive erweitern und auch für neue Anwendungen sorgen.
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