Datenbasierte Optimierung von Prozess und Qualität
Das Projekt verdeutlicht, wie sich Datenanalyse-Funktionen mit KI-Algorithmen als werksnahes Toolkit etablieren dürften, um Fertigungsprozesse mit der Qualität von Bauteilen, Produkten und Umgebungsvariablen unmittelbar zu korrelieren. Brose kann bei seiner Inline-Qualitätsprüfung die Präzision von Bauteilen vorausschauend im Sinn von Quality Prediction optimieren und letztlich Kosten sparen. Hinzu kommt, wie Norman Höpfner, Technologie- und Kunststoffspezialist bei Brose in Coburg, schildert: „Mit Detact haben wir heute völlig neue Möglichkeiten, denn das KI-System bietet uns einen so tiefen Einblick in laufende Prozesse, dass wir jeden einzelnen Schritt genau einstellen und unsere Kunststoffteile präziser fertigen können. Darüber hinaus helfen uns die gewonnenen Prozesserkenntnisse bei Qualitätsproblemen unserer Zulieferer. In diesem Zusammenhang übernimmt Detact also auch wichtige Aufgaben im Bereich der Quality Prediction, was für Brose von großem Nutzen ist – vor allem weil unsere Werkzeuge sehr aufwändig und Korrekturen dementsprechend teuer sind.“
detact.de