Die Welt scheint heute von Ängsten vor künstlicher Intelligenz, auch bekannt als KI, beherrscht zu sein. Schriftsteller, Journalisten, Werbetexter, Lehrer und Künstler fürchten, dass ihre Arbeitsplätze an Computer verloren gehen, aber in der Produktion wenden wir schon seit Jahrzehnten eine Teilmenge der KI an, mit positiven Ergebnissen.
Wie andere Formen der KI sammelt maschinelles Lernen oder ML große Datenmengen und analysiert die Informationen, um fundierte Entscheidungen über verschiedene Aspekte des Fertigungsprozesses zu treffen. Die Berechnung schöpft schnell und präzise aus den "Erfahrungen" in der Fertigung und gibt einem Unternehmen in kurzer Zeit das kollektive Wissen von potenziell Millionen von Mitarbeitern und Ausführungspunkten.
Für Unternehmen wie Potomac kann ML auf verschiedenen Wegen zu Verbesserungen in den Produktionsprozessen führen.
Vorausschauende Wartung
Früher war die Fähigkeit, die Zukunft vorherzusagen, intuitiv und erfahrungsbasiert und hing oft nur von einer Handvoll menschlicher Erfahrungen ab. Heute können wir mit Hilfe statistischer Analysemethoden und -techniken anhand großer Datensätze aus unserer Fabrikhalle Ereignisse modellieren, z. B. wann Maschinen ausfallen werden. Dieses Wissen hat Potomac in die Lage versetzt, Systeme zur Vorhersage und Bewältigung künftiger Ereignisse einzurichten, bevor sie eintreten.
Ungeplante Ausfälle sind der Albtraum aller Fertigungslinien, da sie die Produktion unterbrechen und die Auslieferung von Bestellungen verzögern. Durch den Einsatz prädiktiver Analysetools sind wir in der Lage, eine hohe Wahrscheinlichkeit für die pünktliche Lieferung der kritischen Teile unserer Kunden zu gewährleisten.
Qualitätskontrolle
Während schnelle Durchlaufzeiten für die Kunden von Potomac wichtig sind, müssen die Teile gleichzeitig anspruchsvolle Spezifikationen erfüllen. Dies gilt insbesondere bei der Herstellung von Teilen in kleinen räumlichen Maßstäben für Anwendungen in der Mikrofluidik und bei medizinischen Geräten. Die Ursachenanalyse (RCA) ist ein leistungsfähigeres Werkzeug, wenn ML zu manuellen RCA-Verfahren hinzugefügt wird, um Muster aus viel größeren Datensätzen zu erkennen. "Big Data" ist dann genauer und vollständig datengesteuert, was menschliche Voreingenommenheit ausschließt.
Die Qualitätskontrollsysteme von Automation in Potomac gewährleisten, dass die Teile unserer Kunden von höchster Qualität sind und jederzeit den Spezifikationen entsprechen.
Management der Lieferkette
Wie wir bei Covid gelernt haben, können Unterbrechungen in den Lieferketten die Produktion vollständig zum Erliegen bringen. Mithilfe von ML-Algorithmen lassen sich auch große Datenmengen zu Versandmustern, Beständen und Kundentrends schnell überprüfen, um Störungen vorherzusehen und alternative Lösungen zur Aufrechterhaltung des Produktionsflusses zu finden.
Bei Potomac steht die termingerechte Lieferung der kritischen Teile unserer Kunden in hoher Qualität an erster Stelle. Maschinelles Lernen ist nur eines der Werkzeuge, die wir einsetzen, um in der Großserienfertigung für Biotechnologie, Mikrofluidik, Luft- und Raumfahrt, Automobil und Konsumgüter führend zu sein.
