Integration in den Produktionsalltag
Ist die Wissensdatenbank für eine Anlage aktiv, schlägt die KI beim nächsten Auftreten eines bekannten Verlustes automatisch passende Lösungsvorschläge vor. Dies erfolgt direkt auf dem Terminal oder mobilen Endgerät des Bedieners. Diese Funktion lässt sich sowohl mit automatisch erfassten Schadensursachen aus der Anlagensteuerung als auch mit manuellen Eingaben der durch den Bediener oder die Bedienerin eingegrenzten Verlustursache kombinieren.
Interationen in der Entwicklung
Die Interaktion zwischen KI und Mensch durchlief im Rahmen von Entwicklung und Test der Funktion mehrere Iterationen. So wurde beispielsweise ein initiales Chatfenster vom Anlagenpersonal nur verhalten angenommen, so dass die aktuelle Version auf einer textuellen statischen Liste basiert. Auf dieser Liste werden mögliche Ursachen und Lösungen des Produktivitätsverlusts dem Bedienpersonal vorgeschlagen. Wurde die Ursache des Problems zu Beginn eindeutig identifiziert, ist die Liste der Optionen kurz – in der Regel nur eine Aktivität. Häufig ist die Ursache eines Produktivitätsverlustes jedoch in der betrieblichen Praxis nicht präzise eingrenzbar, so dass auch die KI mehrere Lösungsalternativen vorschlägt, die dem Mitarbeitenden dann als Ideenliste zur Verfügung stehen.
Selbst weniger erfahrene Mitarbeitende sind so in der Lage, schnell geeignete Maßnahmen zu ergreifen oder gezielt die Unterstützung der Instandhaltung anzufordern. Das hilft, die mittlere Reparaturzeit (Meantime to Repair, MTTR) zu senken, Verlustzeiten zu reduzieren und trägt zur Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität bei. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Die Funktionalität deckt sämtliche Haupt-Verlustkategorien – Verfügbarkeit, Leistung und Qualität – ab und bietet damit umfassende Unterstützung für durchgängige Prozessoptimierung.
Messbare Effekte
Die Erfahrung aus bisherigen Implementierungen zeigt: Die MTTR lässt sich durch KI-Unterstützung von oee.ai im Schnitt um 10 Prozent senken. Daraus resultierende Verbesserungen der OEE bewegen sich je nach Ausgangslage und Verluststruktur typischerweise zwischen +2 Prozent und +5 Prozent. Die genaue Wirkung hängt davon ab, wie gezielt sich Ursachen erfassen lassen, wie präzise Gegenmaßnahmen formuliert sind und wie konsequent sie im Betrieb umgesetzt werden. Klar ist jedoch: Der strukturierte Umgang mit Erfahrungswissen, unterstützt durch generative KI, hebt Potenziale, die in der täglichen Praxis bislang oft ungenutzt blieben.
Im Store des CtrlX-Ökosystems von Bosch Rexroth steht ein Konnektor zu oee.ai zur einfachen Datenanbindung zur Verfügung.
