data M Sheet Metal Solutions GmbH

Die Rollforming-Software beinhaltet ein Design-Tool für Rollenkonstruktionen. Es können sehr komplexe und anspruchsvolle Konstruktionsprojekte damit umgesetzt werden. Es wurde ein großer Erfahrungs- und Wissensschatz aufgebaut und ein effektives Wissensmanagement ist von großer Bedeutung.

Der Use-Case setzt deshalb genau hier an und zielt darauf ab, eine Datenbank nach ähnlichen, bereits abgeschlossenen Konstruktionsprojekten zu durchsuchen und diese in der Konstruktion als Wissensquelle zur Verfügung zu stellen.

Somit kann nicht nur Zeit eingespart werden, es wird auch ermöglicht, das in frühere Konstruktionen eingeflossene Wissen unkompliziert für neue Projekte wiederzuverwenden, indem Teilbereiche aus den vorgeschlagenen Projekten in die neue Lösung eingearbeitet werden. Somit reduziert der Use-Case nicht nur die für die Konstruktionen benötigte Zeit, sondern verhindert auch langfristig den Wissensverlust in den Unternehmen und wirkt damit darüber hinaus dem Fachkräftemangel entgegen.

MD Elektronik GmbH

MD Elektronik hat sehr hohe Standards für die Produktqualität. Schon heute wird automatisierte Software verwendet, um die Produktqualität zu überprüfen. Mit KI soll die Zuverlässigkeit dieser Systeme erhöht werden.

Refratechnik Holding GmbH

In dem Use-Case sollen die Lieferkosten gesenkt werden, durch die Wahl des optimalen Produktionsstandortes für den jeweiligen Kunden. Hierfür soll AI-unterstützt eine Bewertung der verschiedenen Produktionsstandorte getroffen werden, welche von mehreren Faktoren abhängt. Zum einen muss diese Auswahl vor der Angebotserstellung getroffen werden, was einige Monate vor der eigentlichen Lieferung ist. Dabei handelt es sich in der Regel um sieben Monate, die durch die Dauer bis zur Angebotsannahme und die Produktionsdauer zustande kommen. Weitere Faktoren sind z.B. die Transportzeit zwischen Häfen, sich stetig ändernde Logistikkosten und vereinzelt die geopolitische Lage der Zielländer.

Gebrüder Dorfner GmbH & Co Kaolin- und Kristallquarzsand-Werke KG

Eine der Kernkompetenzen von Dorfner ist die Beschichtung von Quarzsanden. Als Naturstoff unterliegen Zusammensetzung, Korngrößenverteilung und Farbeindruck des Rohmaterials natürlichen Schwankungen, welche auf die Beschichtungsgüte und Farbmetrik des Farbsandes Einfluss nehmen.

Ziel des Use-Case soll es sein ein Vorhersagemodell für Produktionsrezepturen zu entwickeln und zu trainieren, welche die Farbmetrik auf Basis der bisher erhobenen Qualitäts- und Prozessdaten sowie Rezepturbestandteilen und der jeweiligen Produktionsanlage prognostiziert.

Dadurch können Ausschussbatches und hohe Entsorgungskosten vermieden werden und Energie- und Personalkosten für Ausgleichproduktionen entfallen.

Durch dieses Modell erwarten wir eine Verbesserung der Farbqualität, Beschichtungsgüte, Minimierung von Produktionsabweichungen zum Standard und dadurch eine Minimierung von Reklamationen sowie eine Verringerung der Produktionszeit durch Nachjustierung der Batchrezepturen.

Mit Hilfe dieser KI-Anwendung möchte Dorfner einen Schritt in die Zukunft wagen und seinen Wettbewerbsvorteil gegenüber internationaler Konkurrenz weiter ausbauen.

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Das Durchschnittsalter von im Betrieb befindlichen Transformatoren im elektrischen Übertragungsnetz steigt weltweit an. Um Ausfälle dieser zur Stromversorgung wichtigen Betriebsmittel zu vermeiden, wird die Kenntnis über den Betriebsmittelzustand immer wichtiger. Zur Sicherstellung eines zuverlässigen Transformatorbetriebs steigt gleichzeitig der Bedarf an Monitoring- und Diagnosemethoden sowie Messequipment.

Die Maschinenfabrik Reinhausen möchte mit KI die Betriebsmitteldiagnose und -überwachung verbessern und hat mehrere interessante Anwendungsfelder von KI identifiziert.

Eine von der Maschinenfabrik Reinhausen hergestellte Basiskomponente von Transformatoren sind Laststufenschalter, damit können Spannungsveränderungen im Netz ausgeglichen werden. Es handelt sich hierbei um einen mechanischen Schalter, welcher nun mit einem neuartigen elektrischen Direktantrieb angetrieben wird. Dieser Direktantrieb ist so aufgebaut, dass der Schaltvorgang auch bei Stromausfall erfolgreich beendet werden kann. Aufgrund der hohen Qualitätsstandards bei der Maschinenfabrik Reinhausen treten nur sehr selten Fehlerfälle auf.

Im Rahmen des KI Transfer Plus Programms sollen deshalb zunächst durch ein KI-System Fehlerfälle des Direktantriebes simuliert werden. Ergänzt um reale Daten von Drehmomentmessungen dienen diese Daten der KI als Trainingsdatensatz. Anschließend soll der Zustand von Direktantrieben mithilfe von realen Messdaten durch die KI bewertet und eventuelle Fehlfunktionen detektiert werden. Dies kann zum Beispiel zukünftig in der Endkontrolle im Produktionswerk erfolgen, die jeder Laststufenschalter und Direktantrieb durchlaufen muss, bevor die Produkte an den Kunden ausgeliefert werden.

Ein weiterer Anwendungsfall ist der Einsatz der Methodik als Monitoringsystem im Umspannwerk, welches das Drehmoment des Direktantriebes bei jeder Schaltung des Laststufenschalters misst und anschließend die Zustandsbewertung vornimmt. Bei Erkennung einer Anomalie oder Fehlfunktion kann anschließend der Betreiber des Transformators darüber informiert werden, so dass eine geeignete Handlung zum Beheben der Zustandsverschlechterung eingeleitet werden kann.

PASS Consulting Group

Die PASS Consulting Group führt gemeinsam mit einer großen deutschen Krankenversicherung einen KI-Use-Case für das moderne Versicherungswesen durch.

Dabei werden KI-Methoden eingesetzt werden, um

• die in der Sachbearbeitung anfallenden, anspruchsvollen medizinischen bzw. personen-sensiblen Krankenversicherungs-Daten besser bearbeiten zu können,
• die hierzu notwendigen Compliance-Regeln besser einhalten zu können
• langfristig und nachhaltig damit in der Sachbearbeitung die Bearbeitungskosten zu senken.

Ziel des gesamten Use Cases ist es, den aktuell nicht bearbeitbaren Data-Lake des Krankenversicherers automatisiert mit hinreichender Güte unter den o. a. Kriterien bearbeitbar zu machen.

KI-Verfahren werden also hier dergestalt eingesetzt, um den anspruchsvollen und wechselnden Compliance-Richtlinien und Datenschutz-Regularien im Krankenversicherungswesen entsprechen zu können und diese gemäß der Vorgaben umsetzen zu können.

Suffel Fördertechnik GmbH & Co. KG

Ein fundamentales Qualitätsmerkmal des Geschäftsmodells sind performante Instandsetzungs- und Wartungsleistungen, die von hochqualifizierten geschulten Fachkräften durchgeführt werden. Die Fachkräfte müssen Serviceaufträge bei über 300 verschiedenen Produkten durchführen.

Zur Gewährleistung von qualitativ hoher Serviceleistung hat Suffel Fördertechnik über Jahrzehnte eine eigene Wissensdatenbank aufgebaut, welche spezielle Fahrzeuginformationen und Reparaturhinweise für komplexe, nicht-standardisierte Problemstellungen zu allen betreuten Baureihen bereitstellt. Diese Wissensdatenbank wird kontinuierlich mit den Erfahrungswerten der Außendiensttechniker*innen befüllt und die Lösungsansätze der gesamten Mannschaft zur Verfügung stellt. Die Datenbank ist per Intranet für alle jederzeit online erreichbar und mit Suchfunktion sowie Filteroptionen versehen. Ihr Stellenwert ist entsprechend hoch und in dieser Form auf dem Flurförderzeugemarkt einzigartig.

Für jede betreute Baureihe werden Daten zur Art des Fehlers, Informationen und Anleitungen zur Behebung, Visualisierungen sowie Quell- und Verfasserinformationen aufgeführt. Bei über 25.000 betreuten Fahrzeugen sowie zahlreichen Baureihen entsteht eine hohe Datenquantität, welche die Wissensdatenbank zunehmend unübersichtlich gestaltet und zu längeren Suchzeiten der Anwender*innen führt. Durch Unterstützung mit künstlicher Intelligenz können Mechanismen geschaffen werden, welche die Grundlage für eine effektive, automatisierte Plattform schaffen.

Cordenka GmbH & Co. KG

Cordenka setzt in der Produktion und im Abluftsystem Analogmotoren (Motoren ohne digitale Schnittstelle) ein. Der Ausfall von solchen Motoren hätte negative Auswirkung für den Produktionsablauf und soll durch „Predictive Maintainance“ (vorausschauende Wartung mit Hilfe von KI) vermieden bzw. minimiert werden können. Die Grundlage dafür bilden Strom-, Temperatur-, Vibrations-Daten und andere Trendentwicklungen.

In bereits gesammelten Daten aus der Produktion werden mit KI Muster gesucht, die zu einem Produktionsausfall geführt haben. Diese Ausfälle sind sehr selten.

Eine spezielle Form von neuronalen Netzen (Autoencoder) kann trotz unausgeglichener Datengrundlage, Modelle mit sehr guter Vorhersagekraft für zukünftige Defekte konzipieren und konkrete Handlungsempfehlungen erstellen.

Die Einführung der KI in die Produktion soll in mehreren Schritten erfolgen.

Im ersten Schritt soll das KI-System einen Defekt der Motoren vorhersagen und, bevor der Defekt eintritt, einen Alarm auslösen. Durch dieses Wissen können vor allem Ausfallzeiten deutlich minimiert werden. Im nächsten Schritt wird die Ursache des Defekts mit Hilfe von KI erkannt (hilfreich für schnellere Reparaturen und Prävention von Defekten). Eine weitere Optimierung der operativen Produktion ist zudem mithilfe von datengetriebenen Entscheidungen möglich. Jeder dieser einzelnen Schritte bietet bereits sofort einen deutlichen Mehrwert, sodass das Projekt bereits nach dem erfolgreichen Abschluss des ersten Schrittes einen erheblichen Nutzen generiert und weitere Chancen und Potenziale aufzeigt.

ASC Technologies AG

Um den Bedarf seiner Kunden decken zu können, benötigt ASC einen KI-basierten Service, der Unternehmenskommunikation automatisiert auf deren Compliance hin analysiert. Ziel ist es, mithilfe von KI die Compliance-Relevanz von Gesprächsinhalten zu untersuchen. So sollen bestimmte Muster und Phrasen unabhängig von deren sprachlichen Formulierung verlässlich erkannt werden, um potenzielle Compliance-Risiken rechtzeitig identifizieren und untersuchen zu können.