Magna in Graz setzt beim Projekt „Systematische Stördatenanalyse“ mit Unterstützung von A1 auf innovative Advanced Analytics-Methoden.

Die Künstliche Intelligenz stellt eine Schlüsseltechnologie für die Wettbewerbsfähigkeit Europas dar. Das Fraunhofer Institut sieht mehrere Anwendungsmöglichkeiten für den Einsatz von KI in der Produktion. Dabei geht es einerseits um die Unterstützung der Mitarbeiter, die durch den gezielten KI-Support von repetitiven, mitunter wenig produktiven Aufgaben entlastet werden sollen. So wird der Kopf frei für Kreativität und Innovation. Doch auch die gesamte Produktion kann durch Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen grundlegend verändert und optimiert werden – hin zu einer nachhaltigen und intelligenten Produktionsweise. So können laut Fraunhofer durch eine datengetriebene Prozessmodellierung z. B. die Produktqualität verbessert und Ausschussraten verringert werden. Gleichzeitig besteht die große Herausforderung darin, mit der enormen Menge an Daten umgehen zu können und sie nutzbar zu machen. Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Vorhersehbarkeit: So kann etwa die Nutzung von Lagerplatz und damit die Höhe der Lagerkosten optimiert bzw. so gering wie möglich gehalten werden, indem die KI vorab steuert, welche Produkte oder Abteilungen die Logistikzentren belegen, wann und wie viele davon. Danach wird auch die Einordnung der Waren in den Hochregalen optimiert. Und solche Beispiele gibt es viele.

Systemische Stördatenanalyse bei Magna in Graz

Einen anderen Ansatz hat Magna in Graz für sein aktuelles KI-Projekt gewählt, das gemeinsam mit A1 realisiert wird. „Die Anwendungsgebiete der KI sind bereits sehr umfangreich und betreffen künftig jeden Unternehmensbereich“, betont DI Andreas Huber, Senior Manager Automation & Maintenance, Magna in Graz. Im Rahmen der „Systemischen Stördatenanalyse“ werden datengetriebene, prädiktive und präskriptive Instandhaltungsstrategien für die Maschinen erstellt, wobei dazu hochmoderne Analysetools zum Einsatz kommen. „Ausschlaggebend für unsere Kooperation mit A1 waren die vielversprechenden Möglichkeiten, die neue Werkzeuge respektive Methoden wie Advanced Analytics und KI – in Kombination mit unserer Standardisierungsstrategie im Karosserierohbau, die wir bereits seit Jahren erfolgreich vorantreiben und umsetzen – bieten“, erklärt Huber, „Diese beiden Handlungsstränge erlauben es uns nun, flächendeckend Advanced-Analytics-Anwendungen für Monitoringaufgaben in hoch automatisierten Fertigungsbereichen einzusetzen.“ Das stellt, so Huber weiter, wiederum die Grundlage für gezielte Aufgabenstellungen dar, für die Advanced Analytics nicht ausreicht und KI-Anwendungen notwendig sind.
 

A1 überzeugt durch KI-Begeisterung

Hier kommt A1 mit seiner Kompetenz ins Spiel. „Das A1 Team überzeugte von Beginn an durch Begeisterung, Leidenschaft und Fachkompetenz in den Themen Advanced Analytics und KI“, freut sich Huber. Durch die Identifikation des Potenzials der Daten für prognostische und präskriptive KI-Anwendungen kann eine Steigerung der Verfügbarkeit von Produktionsmaschinen erreicht werden. Das wiederum sorgt für eine Optimierung der Wartungs- und Instandhaltungsprozesse und ermöglicht eine aktive, präventive Wartung. Die Basis dazu ist A1 Machine Learning Professional Service, das umfassende Analytics Tools und Cloudcomputing-Ressourcen aus einer Hand bietet. So werden Anomalien im Anlagenbetrieb vorzeitig erfasst und entsprechende Gegenmaßnahmen getroffen. Doch das alles ist erst der Anfang. „Die Fortschritte bei generativer KI werden“, so Huber, „die künftige Arbeitswelt maßgeblich beeinflussen – etwa in den Bereichen maschinelles Sehen, Prozessüberwachung und -analyse sowie in präventiven Anwendungsfeldern wie der Stillstandsvermeidung.“ Und A1 wird dabei gemeinsam mit Magna in Graz für künftige Erfolge sorgen.