Die Digitaliserung unterstützt Unternehmen in allen Bereichen, beispielsweise auch in der Arbeitsvorbereitung. Gibt es zu diesem Artikel ein gültiges NC-Programm? Sind alle Werkzeuge ausreichend vorhanden? Antworten darauf lassen sich ohne IT oft nur aufwändig recherchieren.
Datenpool für Machine Learning
Das Coscom ECO-System für die Zerspanungsindustrie mit seiner zentralen Datenbank-Plattform unterstützt Anwender in vielfältiger Weise: Alle fertigungsrelevanten Daten sind in einer gemeinsamen Wissensquelle zusammengeführt und dank durchgängiger Digitalisierung für alle ‚Datenkonsumenten‘ unternehmens- und shopfloor-weit im Zugriff. Bei Coscom aus Ebersberg bei München ist man sich des Potenzials von maschinellem Lernen und BI bewusst: „Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um auf Basis von Erfahrungen und Erkenntnissen aus Datenpools der Vergangenheit zukünftige Arbeitsprozesse zu optimieren. So könnte auch ein Leitrechner aus eigenen Stücken einen Auftrag planen und die dafür notwendigen Ressourcen orchestrieren“, so Geschäftsführer Christian Erlinger.
Potenziale erkennen
Darüber hinaus lassen sich die von der zentralen Coscom Datenbank-Plattform konsolidierten Fertigungsinformationen nutzen, um generelle, auftragsübergreifende Effizienzthemen anzugehen – etwa die Evaluierung des Nutzenpotenzials eines neuen Bearbeitungszentrums einschließlich erforderlicher Betriebsmittel. So ließe sich analysieren, welche Vorteile neue Technologien – z.B. das Trochoidalfräsen – mit sich bringen. Und in der Tat wurden derartige Aufgaben bereits erfolgreich umgesetzt. „Wir haben in einem BI-Projekt zur Effizienzsteigerung den Einsatz einer neuen Maschine ausgewertet“, erklärt Erlinger. „Es stellte sich heraus, dass die neu nutzbare Technologie des Trochoidalfräsens zu wenig genutzt wurde. Der Grund: Es wurde das bestehende CAM-Programm bei einem Folgeauftrag nur minimal geändert – die grundsätzliche Bearbeitungsstrategie wurde nicht infrage gestellt.“ Die Lösung: Die Coscom BI-Anwendung zeigte auf, welche Frästechnologien wie oft zum Einsatz kamen und welche Potenziale unausgeschöpft blieben.
Eine ähnliche Analyse brachte zutage, wie viele Werkzeuge in welcher Menge bevorratet werden sollten. Obwohl ein Werkzeug weniger zum Einsatz kommt, empfiehlt sich dennoch oft mehrere davon im Lager vorzuhalten, wenn beispielsweise die Lieferzeit lang ist. Derartige gegenseitigen Abhängigkeiten bringt eine von der Coscom Datenbank-Plattform unterstützte BI-Anwendung zutage und hilft so bei der optimalen Entscheidungsfindung komplexer Zusammenhänge.
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