In heutigen Prozessabläufen werden zunehmend neue Technologien eingesetzt, die eine immer größer werdende Menge an Prozess- und Produktdaten generieren. Diese Informationen werden bereits in diverse Systeme eingespeist und den Nutzern zur Verfügung gestellt, allerdings nicht in ausreichendem Umfang genutzt. Process Analytics kann im Kontext von Industrie 4.0 in heutigen Anwendungen weiter ausgebaut werden. Um einen Mehrwert aus den zusätzlichen Informationen zu generieren, soll nun ein intelligentes KI-basiertes Tool entwickelt werden, das ein domänenübergreifendes Status-Monitoring und eine Prozessoptimierung ermöglicht.
In der Automobilindustrie gestaltet sich die Testphase neuer Produkte aufgrund des hohen Kostendrucks, vermehrten Technologiewechseln und kürzeren Markteinführungszeiten als immer schwieriger - zwar bestehen in den einzelnen Domänen bereits Möglichkeiten der Fehleranalyse und des Status-Monitorings, allerdings mangelt es an einem domänenübergreifenden System für komplexe Prozesse. Ziel des KI-basierten Tools ist es Produkte von ihrer Entwicklung an über die Produktion bis hin zum Feldeinsatz zu überwachen, um bei Auffälligkeiten rechtzeitig reagieren und zeitnah Wirkzusammenhänge ermitteln zu können. Anomalieerkennung und Ursachenidentifikation sollen dabei helfen, die Produktion fehlerbehafteter Produkte einzugrenzen und mögliche Schäden zu minimieren. Die Herausforderung besteht darin, heterogene Daten diverser Domänen zu verknüpfen/integrieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, die in der laufenden Produktion prozessoptimierend umgesetzt werden können.
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