Die Ausgangssituation

Insbesondere in der Region Schwaben sind viele kleinere und mittlere Produktionsbetriebe in der Textil-, Kunststoff- und Composite-Fertigung tätig und oft Weltmarktführer in ihrem Segment. Zudem sind im Maschinenbau, Fahrzeugbau und im Bereich der allgemeinen Metall- und Kunststofferzeugnisse rund die Hälfe der Arbeitnehmenden in der Region beschäftigt. Zur Steuerung und Optimierung ihrer Fertigungsprozesse setzen diese Unternehmen auf gut ausgebildete Fachkräfte.

Allerdings gefährdet der Fachkräftemangel diesen Standortvorteil. Ein Lösungsansatz könnte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzielt werden, indem angedacht wird, das implizit aktuell (noch) vorhandene Wissen mittels KI zu erhalten und nutzbar zu machen. Zudem sollen teilautonome, adaptive und robuste Systeme entwickelt werden, um bspw. die Umsetzung intelligenter Predictive-Maintenance-Lösungen zu ermöglichen.

Die Forschungsziele

Unternehmen und ihre Produktionssysteme lassen sich in drei vertikale Ebenen gliedern:

• Fertigung
• Fertigungsleitung
• Unternehmensleitung

Auf der Fertigungsebene verfügen Anlagen über immer mehr Sensorik und damit Daten. Das implizit dort vorhandene Wissen können Unternehmen zur Situationserkennung, Verbesserung der Prozessqualität, Reduktion von Ausfallzeiten und Fehlmengen sowie zur Prozessoptimierung verwenden.

Steigende Datenmengen erfordern jedoch eine Vorverarbeitung in der Fertigungsleitebene: konsistente Erfassung, Bereinigung und Aufbereitung hin zu smarten Ereignisströmen. Der Einsatz von Algorithmen und KI-Methoden bietet hierbei Potenziale zur Unterstützung für Planung und Entscheidungen, um die Effizienz der Produktion zu steigern und Kosten zu reduzieren.

Wichtige logistische Systeme zählen in der diskontinuierlichen Produktion zum Bereich der Unternehmensleitebene. Zur Analyse und Verbesserung kommen hier Process-Mining-Ansätze zum Einsatz, um Prozessmodelle zu erstellen, zu beurteilen und zu erweitern. Sie ermöglichen, Prozessschwachstellen zu identifizieren und Abläufe optimal zu gestalten.