Mithilfe der datenbasierten Qualitätskontrolle profitiert das Unternehmen laut Robin Vetsch von zahlreichen Vorteilen. So lässt sich eine 100 %-Inline-Qualitätskontrolle ohne zusätzliche Sensorik oder Prüfstation realisieren. Weiterhin können die zu jedem Umschließungsvorgang vorliegenden Qualitätsdaten noch für weitergehende Auswertungen genutzt werden. Die Echtzeitfähigkeit der ML-Lösung bietet zudem die optimale Grundlage, um Mechanismen für ein möglichst frühzeitiges Ausschleusen erkannter Schlechtteile zu implementieren. Eine detaillierte Trenddarstellung über TwinCat HMI ermöglicht schließlich bei Bedarf rechtzeitige Reaktionen der Anlagenbediener.
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%
Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.