IoT bei AMAG: Qualitätssicherung und Produktionsprozessoptimierung mit Data Science von cubido

Konkret soll eine Aussage getroffen werden, mit welchen Maßnahmen (z.B. Änderungen im Rohmaterialeinsatz, Anpassung von Prozessparametern) es möglich ist, Qualitätsabweichungen zu vermeiden und so die Produktion von Gutware über das bereits hohe Niveau hinaus zu steigern.

Bis zum fertigen Erzeugnis spielen eine Unmenge an Einflussfaktoren zusammen. Darin lag auch eine der größten Herausforderungen im Pilotprojekt, denn die Überprüfung auf Fehler ist erst ganz am Ende des Prozesses möglich. Gemeinsam musste also ein Weg gefunden werden, um schädliche Produktionsbedingungen bereits zu identifiziert, bevor Ausschuss produziert wird.
 

Von Big Data zu Smart Data

Das Ergebnis eines jeden IoT-Projektes kann nur so gut sein, wie die Datenbasis: Oft werden in der Euphorie laufender Digitalisierungs- und IoT-Projekte Maschinen vernetzt, Prozesse digitalisiert und unzählige Daten angehäuft. Aber Daten sammeln nur um des Sammelns Willen ist weder sinnvoll noch zielführend. Für erfolgreiche Projekte braucht es deshalb die richtigen Daten, in der richtigen Qualität und der richtigen Granularität. Erst dann kann die Information, also das Wissen, aus den Daten gehoben werden. Am Anfang eines jeden Data Science Projektes muss somit die Formulierung von konkreten Fragen, die mit Hilfe der Daten beantwortet werden sollten, stehen.

Nach dem äußerst erfolgreichen Abschluss des Pilotprojektes läuft nun die Implementierung weiterer gemeinsamer Projekte auf Basis der bisherigen Erkenntnisse. In dem gemeinsamen IoT-Projekt mit AMAG übernimmt cubido das Software-Engineering zur Anbindung von Maschinen sowie Data-Engineering, um die gesammelten Daten aufzubereiten. Data Scientisten setzen anschließend auf der Datenbasis auf, um die erforderlichen Erkenntnisse für die Endbenutzer konsumierbar zu machen. Das Projekt ist von einer sehr engen Zusammenarbeit zwischen dem AMAG- und dem cubido-Team geprägt, denn es ist essenziell zu verstehen, wie der Prozess funktioniert und welche Bedeutung die Daten haben. Dies bedeutet natürlich sehr viele Feedbackschleifen und kann als Lernprozess (durchaus für beide Seiten) betrachtet werden. Ohne die Experten aus den Fachabteilungen und der IT-Abteilung der AMAG wären solche Projekte nicht realisierbar. Erst mit dem Wissen aus diesen beiden Welten lässt sich das Datenpotenzial heben.

Haben Sie Fragen dazu? Gerne steht Ihnen Wolfgang Ennikl, w.ennikl@cubido.at für weitere Informationen zur Verfügung. Oder registrieren Sie sich für unser nächstes IoT Webinar „Qualitätssicherung in der Produktionsumgebung“ im November. Anhand eines ShowCase mit einem 3D Drucker zeigen wir Ihnen im Detail, wie automatisierte Qualitätssicherung in der Praxis umgesetzt werden kann.
Infos & Anmeldung: https://www.cubido.at/event/iot-showcase-webinar-nov2020