SPAICER - Skalierbare adaptive Produktionssysteme durch KI-basierte Resilienzoptimierung

Produktionsausfälle mit KI vermeiden

© Projekt SPAICER

SPAICER nutzt KI-Technologien und Industrie 4.0-Standards, um Produktionsstörungen und Unterbrechungen von Lieferketten auf ein Minimum zu reduzieren oder ganz zu vermeiden. Für dieses sogenannte Resilienzmanagement werden branchenspezifische Smarte Resilienz-Services (SRS) entwickelt, die von Unternehmen individuell auf ihre Bedürfnisse angepasst werden können. Dafür baut SPAICER ein offenes Ökosystem mit unterschiedlichen Plattformen auf, über die der Technologietransfer in den Mittelstand und der datenschutzkonforme und leistungsgerechte Einsatz der SRS sichergestellt werden.

Partner

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (Konsortialführer), Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, WHU - Otto Beisheim School of Management, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Technische Universität Darmstadt, Senseering GmbH, dezem GmbH, Seitec GmbH, SAP SE, Feintool System Parts Jena GmbH, SCHOTT AG, Deutsche Bahn AG, Mendritzki Gruppe

Herausforderung

Produktionsketten sind durch die zunehmende Digitalisierung und Globalisierung immer komplexer und von zahlreichen internen und externen Faktoren beeinflusst. Lieferschwierigkeiten bei global produzierten Rohstoffen, Ausfälle von Maschinen, der Fachkräftemangel oder gesellschaftliche Krisen wie Pandemien können massive Störungen verursachen. Es gilt daher für Unternehmen, Störpotenziale frühzeitig zu erkennen, um damit die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Mit SPAICER entsteht erstmalig eine Lösung, die Unternehmen mit KI-Lösungen dabei unterstützt, sowohl auf absehbare als auch auf unvorhersehbare Störungen effektiv zu reagieren.

Umsetzung

SPAICER entwickelt Smarte Resilienz-Services (SRS), die als Gesamtlösung für spezifische Anwendungen angeboten werden. Die Unternehmen können die Services individuell auf ihre Bedürfnisse anpassen und ohne spezielle Programmierkenntnisse einsetzen. Zur Verfügung gestellt werden die SRS über Plattformen. Das Projekt setzt dabei auf eine hybride Plattform-Architektur aus Edge- und Cloud-Computing-Ansätzen. Das ermöglicht den SRS, Produktionsdaten zentralisiert über die Cloud, direkt auf den Produktionsmaschinen oder durch eine Kombination beider Ansätze (hybrid) zu verarbeiten.

Die Basis der SRS sind KI-Module. Sie sind in der Lage, Störungen vorherzusehen und proaktiv Vorschläge zur Anpassung der Produktionsplanung zu generieren, sodass Unternehmen auf potenzielle Veränderungen in der Wertschöpfungskette optimal reagieren können. Dafür müssen große, dynamische Datenmengen analysiert werden. Ermöglicht wird dies durch die Kombination von Methoden des Maschinellen Lernens (z. B. kollaboratives, überwachtes Lernen) mit formalen Planungs- und Inferenzmethoden (z. B. probabilistisches Planen). Die Analyse erfolgt dabei in einem ersten Schritt unabhängig (kontextfrei) von der Geschäftstätigkeit des Produktionsunternehmens, um allgemeine Trends und Muster in Politik, Wirtschaft und Umwelt aufzuspüren, die zu Veränderungen führen können. Im zweiten Schritt erfolgt die Analyse kontextsensitiv, sodass auch das individuelle Vorgehen und Know-how eines Unternehmens berücksichtigt wird. In einer SPAICER Hackathon-Serie wurden erste Versionen der KI-Module entwickelt, die nun Use Case-übergreifend in SRS aggregiert werden.

Anwendung und Nutzen

Um die Resilienzfähigkeit produzierender Unternehmen klassifizieren zu können wurde ein Resilienzindex entwickelt, der des Weiteren als Zielgröße für Handlungsempfehlungen der Smarten Resilienz-Services (SRS) dient. Um SRS für die fertigende und produzierende Industrie bereit zu stellen, wurde in SPAICER ein Plattformkonzept entwickelt, welches sich an den Leitlinien von GAIA-X orientiert. Erste SRS-Prototypen zeigen, wie SPAICER eine KI-basierte Verschleißprognose beim industriellen Feinschneiden sowie der Glasproduktion ermöglicht und so kostenintensive Produktionsverzögerungen oder -stillstände verhindert werden können.

SPAICER Know-how soll nach Projektende in ein Unternehmen übertragen werden, das die Resilienz-Management-Lösungen vermarktet. Darüber hinaus wird eine VDI-Standardisierung für Resilienzmanagement initiiert und das Berufsfeld „Resilienz-Manager“ geschaffen.

Selbstoptimierung
SPAICER befähigt produzierende Unternehmen, Störungen an Produktionslinien zu klassifizieren und in Echtzeit darauf zu reagieren. Mit Hilfe von Smarten Resilienz Services (SRS) werden u.a. sensorische Datenströme von Produktionsmaschinen sowie Qualitätsdaten von Werkzeugen und Rohstoffen analysiert. Darauf aufbauend können Handlungsempfehlungen zur Parameteroptimierung, zur Planung von Wartungsintervallen oder zum vorsorglichen Abbruch eines Produktionslaufs gegeben werden. Dies ermöglicht eine Reduzierung von Produktionsfehlern aufgrund von Maschinenverschleiß sowie Kosteneinsparungen durch die Vermeidung von Produktionsstillständen.

Zwei Prototypen Smarter Resilienz Services in der Fertigungs- sowie der Prozessindustrie zeigen, wie SPAICER eine zerstörungsfreie, digitale Werkstoffprüfung ermöglicht, sodass der Werkstoffverschleiß zuverlässig prognostiziert und der Werkzeugaustausch bzw. die Werkzeugwartung kostengünstig geplant werden kann.

Wissenstransfer
SPAICER ermöglicht es produzierenden Unternehmen, Expertenwissen (umgangssprachl. „Druidenwissen“) auf dem Shopfloor kontinuierlich zu erfassen. Das gewonnene Wissen kann Mitarbeitern mit fehlendem Know-How in Form von Handlungsempfehlungen zur Verfügung gestellt werden. Durch den Wissenstransfer können Probleme im laufenden Betrieb trotz mangelnder Erfahrung von Werkern schnell und optimal gelöst und Fehlentscheidungen sowie Mehrkosten vermieden werden.

Proaktive Transformation
Durch Pandemien, politische Konflikte oder Spekulationen können sich Konsumentenmärkte verändern oder Rohstoffe knapp werden. SPAICER gibt Unternehmen frühzeitig KI-basierte Planungsempfehlungen an die Hand. So können Entscheider abschätzen, ob es sich lohnt, Rohstoffreserven anzulegen oder ob eher Alternativen gewählt werden sollten, wie die Erweiterung des Lieferantennetzwerks, eine Vergrößerung des Auftragsvolumens oder die Verteilung auf mehrere Standorte.