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Nutzung von unverarbeiteten SPS Daten zur Früherkennung eines schwerwiegenden Produktionsausfalles

Maschinen der Kampf Schneid- und Wickeltechnik GmbH & Co. KG werden weltweit zum Wickeln und Schneiden verschiedener Materialien verwendet. Ein Abriss der Fließmaterialien während des Produktionsprozesses bedeutet einen teuren Produktionsausfall. Wir stellen einen Ansatz vor, wie eine "KI" einen bevorstehenden Abriss frühzeitig detektieren kann.

Inhalt des Vortrags ist:
  1. Vorstellung von Wickelmaschine, -prozess und Infrastruktur zur Datensammlung
  2. Erläuterung der Machine Learning Pipeline zur unüberwachten Mustererkennung
  3. Business Case: Bahnabrisswarnsystem

Vorkenntnisse

  • Grundlegende Kenntnisse in Machine-Learning-Algorithmen sind von Vorteil

Lernziele

  • Wir wollen zeigen, wie bereits generierte Daten von Maschinensteuerungen genutzt werden können, um Rückschlüsse auf die Erzeugnisqualität zu ziehen
  • Wir möchten außerdem zeigen, dass es Machine-Learning-Ansätze gibt, die prozessagnostisch sind und daher leicht für andere Prozesse adaptiert werden können
  • Zuletzt möchten wir die Vorteile der Nutzung von quelloffener Software hervorheben

Speaker

 

Niklas Haas
Niklas Haas ist leidenschaftlicher Data Scientist, der mithilfe von Machine Learning große Datenmengen analysiert, Muster erkennt und Einsichten generiert. Er gibt sich dabei nicht mit dem PoC zufrieden, sondern möchte das Machine-Learning-Produkt auch unbedingt ausliefern. Als studierter Karlsruher Wirtschaftsingenieur behält er bei seinen Entscheidungen zudem stets den Business Value im Hinterkopf.

Janik Blonigen
Janik Blonigen ist begeisterter Vertriebsingenieur und ergänzt mit seiner Leidenschaft für smarte Lösungen und Software, als jüngsten Meilenstein in seiner Karriere, das Industrie-4.0-Team. Die digitale Transformation und Weiterentwicklung von weltmarktführenden Schneid- und Wickelmaschinen ist für Jannik eine Herzensangelegenheit.

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