Produktionsverlagerung

mit Shannon®

Die Verlagerung von großen Produktionsanlagen, Maschinen, Montagezellen bzw. kompletten Produktionsstandorten führt zwangsläufig zu temporären Produktivitätseinbußen. Die Hauptursache liegt im nötigen Aufbau des Erfahrungswissens zum Anlagenbetrieb am neuen Standort und kann Monate bis Jahre dauern.

Das KI-Tool Shannon® ermöglicht vorhandenes Erfahrungswissen zusammen mit der Anlage zu verlagern

Shannon® ist ein kontinuierlich lernendes Vorschlagssystem. Es sammelt angewendetes Löungswissen zur gerade situativ vorliegenden Störung und macht es für zukünftig auftretende gleiche oder ähnliche Probleme verfügbar. Eingabe und Ausgabe von Lösungswissen kann in unterschiedlichen Sprachen erfolgen, um automatisiert Sprachbarrieren zu überwinden.

Bisherige Anwendungsfälle zeigen einen 20-30% kürzeren Anlaufzeitraum am neuen Standort sowie eine Reduktion der Streuung der Produktivität um durchschnittlich -30%.

Anwendungsfall: Shannon® in der Montage von Medizingeräten

Lösung

  • Aufbau und Betrieb einer hochfrequenten und zeitsynchronen Dateninfrastruktur mit Anbindung aller SPS der Gesamtanlage mit dem plus10 Data Collector
  • Vorschlagssystem von situativen Lösungen zum gerade auftretenden Problem rund um die Uhr basierend auf dem kontinuierlich lernenden plus10 KI-Tool Shannon®
  • Kontinuierliche Erfolgsmessung der angewendeten Lösungen je technischem Problem und kontinuierliche Aufnahme neuer Lösungen via mobiler Endgeräte (Smartphone und Smartwatch) sowie bequem im Browser über das Web-Frontend

Nutzen​

  • Reduktion von Entstörzeiten durch situativ vorgeschlagenes  Expertenwissen zur Problembehebung unabhängig von der persönlichen Erfahrung des Mitarbeiters bzw. der Mitarbeiterin
  • Transparenz über Anlagenverhalten mit technischer Ursachenzuordnung zu Verlusten
  • Trendanalyse zu Fehlerauftretens- und Problembehebungszeiten für jede einzelne Verlustursache

Uns ging es darum, die technischen Potentiale zu identifizieren, um die Herstellkosten signifikant zu reduzieren. Die Ergebnisse sind somit für uns von hoher Bedeutung, da sie die wirklichen Ursachen aller Verluste aufdecken und objektiv quantifizieren.

 

Matthias Meissner

COO Haselmeier GmbH

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Felix Georg Müller, CEO

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