Produktionsausschuss mit Machine Learning verringern
Umsetzung flexibel. Blickrichtung erfolgreich.
Wenn Produktionsverantwortliche einen Fertigungsprozess optimieren, wollen sie mit möglichst wenigen Ressourcen die besten Ergebnisse erzielen. Kurz gesagt: Das Ziel ist ein qualitativ hochwertiges Produkt mit minimalem Ausschuss. Bei einem Fertigungsprozess mit über 100 Herstellungsparametern ist das keine einfache Aufgabe. So spielen unter anderem die Beschaffenheit der Ausgangsmaterialien, die Temperaturen an verschiedenen Punkten der Fertigung, Drücke, Zeitverläufe usw. ein Rolle. Moderne Produktionssysteme können die optimalen Einstellungen für alle Produkte prinzipiell verwalten, zwei Fragen bleiben aber unbeantwortet:
- Wie finde ich bei über 100 Parametern überhaupt die optimale Kombination für den gerade laufenden Produktionsprozess?
- Wie erkenne ich einen suboptimalen Produktionslauf rechtzeitig, um noch korrigierend einzugreifen?
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