Our use cases
Automated Planning Processes
In order for your production to run smoothly, you must ensure that the required materials are available at the right time.
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With the help of suitable statistical methods, you can easily and accurately calculate your replenishment lead time, even if delivery dates and demand change over time.
Digital decision-making processes
All companies have rules that must be followed when running processes. If you don't know and understand the individual rules and decision-making hierarchies, you delay and hinder every task.
Lösungsstrategie
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Nachhaltige Fehlervermeidung durch transparente Echtzeit-Analyse von Produkt und Prozessfehlerereignisse
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Aufbau einer Fehlerwissensbasis zur Abspeicherung erworbenen kognitiver Fähigkeiten beim systematischen Problemlösungsprozess
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Entwicklung intelligenten KI-Systems zur smarten Problemlösung, welche die Mitarbeiter bei Fehlerbehebung unterstützen
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Verbesserung des intelligenten KI-Systems mit umfangreichen Methoden und Werkzeugen der Qualitätswissenschaft und des Data Minings
Aufbau Fehlerwissensbasis
1. Bestimmung von Wissensquellen und Methoden
- Identifikation und Analyse der fehlerrelevanten Informationen und Problemlösungsmethoden
- Entwicklung eines intelligenten KI-Systems zur smarten Problemlösung, das die Mitarbeiter bei Fehlerbehebung unterstützt
2. Expertenregelung zur Wissensgenerierung
Computergestützte Extraktion, Einordnung, systematische Durchführung und Interpretation von Problemlösungsmethoden aus den fehlerrelevanten Daten
3. Aufbau einer Wissensbasis & Anwendung der smarten Methoden​
Smarte Erfassung und Analyse der historischen Daten aus den produzierenden Pilotunternehmen zum Aufbau der Wissensbasis
Ständige Verbesserung
4. Analyse und Prognose von Fehlerbildern
Verarbeitung der Wissensbasis zur Erkennung von unbekannten Fehlerzusammenhängen, Ermittlung und Definition von Fehlerbildern sowie Vorhersage der zukünftigen Fehlerereignisse
5. Ableitung von Fehlerursachen / -maßnahmen
Ableitung von Fehlerursachen und Maßnahmen aus der Fehlerwissensbasis mit Inferrenzmodelle
6. Entwurf und Überprüfung eines Funktionsmusters
Überprüfung der bisher entwickelten Algorithmen durch den Aufbau eines Funktionsmusters
7. Kognitive Modellierung​
Entwicklung von kognitiven Algorithmen bei unbekannten Problemen
Vorteile
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Unterstützte Problemlösungsprozesse im Shopfloor
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Transparenz bei Fehlerbehebung
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Kosten- und Ressourceneinsparung
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Positive Fehlermanagementkultur im Unternehmen
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Gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit
In Zusammenarbeit mit:
Technische Universität Berlin
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
