TDWI Schweiz 2019

04. - 05. November 2019 | Swissôtel Zürich

Sessionsdetails

Vortrag: Di 1.2
Datum: Di, 05.11.2019
Uhrzeit: 09:55 - 10:55
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Der Qualitätsflüsterer – Selbstlernende KI verbessert Qualität in komplexer Variantenproduktion

Uhrzeit: 09:55 - 10:55
Vortrag: Di 1.2

 

Das Werk von ZF in Saarbrücken produziert ca. 11.000 Getriebe täglich mit 700 Varianten. Diese Komplexität der Variantenvielfalt stellt eine große Herausforderung dar. Prozessexperten aus den unterschiedlichen Fachbereichen mussten viel Zeit damit verbringen, die Einflussfaktoren auf das fehlerhafte Getriebeteil aufzudecken.
Daher wurde ein Künstliche Intelligenz-Projekt mit der Firma IS Predict gestartet mit dem Ziel, verlässliche und schnelle Ergebnisse zur Ursache-Wirkungs-Analyse zu bekommen. Dies spart Zeit und reduziert deutlich den Ausschuss. Komplexe Ursache-Wirkungs-Erkenntnisse können von mehreren Tagen auf Stunden reduziert werden.

Zielpublikum:
Verantwortliche für Produktion und / oder Qualität in der Produktion, Technische Werksleiter, CDO, Innovationsmanager

Voraussetzungen:
keine

Schwierigkeitsgrad:
Anfänger

Extended Abstract:
Das Werk von ZF in Saarbrücken produziert ca. 11.000 Getriebe täglich. Mit 17 Basisgetriebetypen in 700 Varianten gibt es eine hohe Variantenvielfalt. Jedes Getriebe, das aus bis zu 600 Teilen besteht, durchläuft einen technischen 100%-Test, bevor es ausgeliefert wird. Das Werk Saarbrücken ist ein Leitwerk für innovative Industrie 4.0-Technologien. Daher wurden Aktivitäten gestartet, um die Herausforderungen zu beherrschen, die diese hohe Variantenvielfalt verursacht: Ursachen in der Produktion aufdecken, die zu negativen Ergebnissen am End of Line-Prüfstand führen. Diese Komplexität der Variantenvielfalt stellt eine große Herausforderung dar, denn jedes Getriebeteil kann durch eine große Anzahl von Prozessvarianten erzeugt worden sein. Prozessexperten aus den unterschiedlichen Fachbereichen, wie Qualitätssicherung, Fertigung und Produktion, mussten viel Zeit damit verbringen, die Einflussfaktoren auf das fehlerhafte Getriebeteil aufzudecken und zu entscheiden, welche Maßnahmen am besten ergriffen werden müssen, um die Prüfungen am Ende der Produktion erfolgreich abzuschließen.

Daher wurde ein Künstliche Intelligenz-Projekt mit der Firma IS Predict gestartet mit dem Ziel, verlässliche und schnelle Ergebnisse zur Ursache-Wirkungs-Analyse zu bekommen. Geschwindigkeit ist wichtig, da die Produktion 24 Stunden / 7 Tage die Woche durchgeführt wird. Je schneller die tatsächlichen Gründe für fehlerhafte Getriebe aufgedeckt werden, desto schneller können Gegenmaßnahmen ergriffen werden, um zukünftige Fehlfunktionen zu vermeiden. Dies spart Zeit und reduziert deutlich den Ausschuss. Das Ziel ist, den Ausschuss in einigen Fertigungsbereichen um 20% zu reduzieren. Der Haupterfolgsfaktor ist der schnelle Detektionsmechanismus innerhalb der Produktionskette, der durch Künstliche Intelligenz realisiert wird.

Komplexe Ursache-Wirkungs-Erkenntnisse können von mehreren Tagen auf Stunden reduziert werden.

 

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