Use Cases
Identifizieren Sie Ihre Potenziale in der Industrie.
Industrieunternehmen sehen sich ständig mit neuen Herausforderungen konfrontiert, die durch den Einsatz von Industrieller KI effizient bewältigt werden können. Die Auswahl der richtigen Use Cases, die den spezifischen Bedürfnissen eines Unternehmens gerecht werden, stellt dabei oft eine Herausforderung dar.
AIM begleitet diesen Prozess und hilft, den idealen Anwendungsfall zu identifizieren, um den Fortschritt durch Industrielle KI gezielt zu fördern. Mit unserem tiefen Verständnis für branchenspezifische Use Cases tragen wir dazu bei, Prozesse zu verbessern und neue Potenziale innerhalb der Industrie zu erschließen.
Unsere Use Cases
Papierherstellung
Schon kleinste Abweichungen in Faserausrichtung, Querschnittsdicke, Zellstoffqualität und Stärkegehalt können zu erheblichen Schwankungen in der Papierproduktion führen. Oft werden diese Schwankungen erst spät erkannt, was zu fehlerhaften Papieren führt, die entweder stark rabattiert verkauft oder entsorgt werden müssen. Ausschuss und Maschinenstillstände sind teuer und vermeidbar.
Industrielle Künstliche Intelligenz ermöglicht es, diese Probleme frühzeitig zu erkennen und gezielt zu beheben…
Batchproduktionsverfahren
In großindustriellen Batch-Prozessen werden Rohstoffe in definierten Mengen vermischt, wobei chemische Reaktionen die Produktqualität beeinflussen können. Am Ende wird eine Probe entnommen und auf Qualitätsmerkmale geprüft. Trotz gleichbleibendem Verfahren unterliegen die Zutaten Schwankungen, die das Endprodukt variieren lassen. KI kann Prognosen zur Qualität erstellen und Hinweise zur Prozessanpassung geben, um Ausschuss zu vermeiden. AIM kombiniert Herstellerwissen mit KI, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, was zu verbesserten Prozessen, Energieeinsparungen und weniger Stillständen führt…
Ein Überblick über unsere Use Cases (Branchen)
Papierherstellung
Schon kleinste Abweichungen in Faserausrichtung, Querschnittsdicke, Zellstoffqualität und Stärkegehalt können zu erheblichen Schwankungen in der Papierproduktion führen. Oft werden diese Schwankungen erst spät erkannt, was zu fehlerhaften Papieren führt, die entweder stark rabattiert verkauft oder entsorgt werden müssen. Ausschuss und Maschinenstillstände sind nicht nur teuer, sondern vermeidbar.
Industrielle Künstliche Intelligenz ermöglicht es, diese Probleme frühzeitig zu erkennen und gezielt zu beheben.
In diesen Branchen konnten wir bereits Use Cases identifizieren
Vorgehen zur Use Case Findung
Workshop
1. Maschinenlandschaft aufnehmen und relevante Prozesse zuordnen
- Prozessschritte und Abläufe
- Maschinen/Anlagen/Sensoren, die im Prozess eine Rolle spielen
- Personen, die am Prozess beteiligt sind
2. Sammlung von Problemstellung zusammen mit unterschiedlichen Stakeholdern (Automatisierungsexperten, Elektrotechnik, Qualitätsmanagement, Management)
- Qualitätssicherung
- Prozessoptimierung
- Materialeinsatz- und Ressourcenoptimierung
- Ausfälle und Störungen vermeiden
- Lastspitzen (Kraftwerk) unterbinden
Konkretisierung
1. Beschreibung der Use Cases
- Ist-Zustand: Wie läuft der betrachtete Prozessabschnitt aktuell ab, wer agiert wann, welche Daten werden schon im aktuellen Prozess berücksichtigt?
- Herausforderungen: Wann entsteht ein Problem und wie wird aktuell damit umgegangen?
- Mehrwerte: Für wen verbessert sich der Prozess und in welchem Umfang?
2. Integration möglicher Lösung in bestehende Prozesse skizzieren
- Welche IT-Systeme gibt es und welche Rolle spielen sie aktuell für den Use Case?
- Wie soll die Smart Machines-Lösung integriert werden? Hilft eine spezifische Benutzeroberfläche den Usern oder genügt eine Datenbereitstellung über eine Schnittstelle (API)?
Strukturierte quantitative Bewertung der Use Cases
Use Case Analyse
- Lösbarkeit: Gibt es eine datenbasierte Lösung für das beschriebene Problem? Lässt sich die Lösung im Betrieb integrieren?
- Datenverfügbarkeit: Sind genügend historische und weitere relevante Daten verfügbar?
- Komplexität: Wieviele Einflussfaktoren, Komponenten und Prozessschritte gibt es in dem betrachteten Use Case?
- Mehrwert: Welche möglichst regelmäßigen Gewinne erzielt man mit der Lösung?
- Skalierbarkeit: Wie gut lässt sich die Lösung auf weitere Anlagen oder Komponenten anwenden?
2. Skala für Bewertung (Ranking)
(0) sehr schlecht ➜ (5)sehr gut
3. Reihenfolge festlegen anhand der Bewertung
Festlegung des ersten Use Cases
1. Genaue Vereinbarung für den definierten Use Case
2. Vereinbarung zur Datenbereitstellung
- Für welchen historischer Zeitraum soll Datenmaterial zur Verfügung gestellt werden?
- Welche Sensor- und Prozessdaten sowie Anlageninformationen sind notwendig?
3. Zielsetzung und datenanalytische Fragestellungen
- In welchen Daten kündigt sich das abweichende Wicklungsverhalten an?
- Welches sind die relevanten Einflussfaktoren?
4. Zielmetrik und Mehrwertdefinition in Bezug auf den praktischen Einsatz einer möglichen Lösung
- Welche Zielgröße wird betrachtet, welcher Wert wird prognostiziert?
- Wie genau muss eine Prognose oder eine Anomaliedetektion mindestens sein?
- Wann soll ein Alarm erfolgen?
Ihr Projektablauf mit AIM
Iterativ. Aufwandsschonend. Risikominimierend.
Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, die in überschaubaren Phasen greifbare Mehrwerte liefern. Durch unser schrittweises Vorgehen minimieren wir das Risiko und behalten dabei stets das große Ganze im Blick.
Mit unserem „Win quick, fail fast“-Prinzip sichern wir schnelle Erfolge und lernen frühzeitig aus möglichen Herausforderungen. Jeder Schritt ist ein Fortschritt, der Ihnen zusätzlichen Mehrwert bietet und den Weg zu einem nachhaltig erfolgreichen Ergebnis ebnet.
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