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Bahnabriss-Früherkennung: Mit KI Produktionsstillstand vermeiden

Dank der Bahnabriss-Früherkennung mit künstlicher Intelligenz können die Kunden von Kampf Schneid- und Wickeltechnik zukünftig Stillstandszeiten deutlich verringern und ihre Fehlerkosten reduzieren.

Kampf Schneid- und Wickeltechnik GmbH & Co. KG ist seit 100 Jahren einer der international wichtigsten Technologieführer in der Schneid- und Wickeltechnik. Das Unternehmen beschäftigt 650 Mitarbeitende an 8 Standorten und hat mehr als 5.000 Maschinen ausgeliefert. Ihre Maschinen verarbeiten Folien aus verschiedenen Materialien, z. B. Kunststoff, Aluminium, Papier und Verbundwerkstoffe.

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Das Projekt auf einen Blick

  • Technische Machbarkeit durch Aufsetzen eines Proof of Concepts innerhalb weniger Wochen aufgezeigt
  • Effiziente Umsetzung des KI Use Cases mit geringem Aufwand

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Ausgangssituation

Die Maschinen der Kampf Schneid- und Wickeltechnik GmbH sind häufig Teil einer Fertigungsstraße, beispielsweise beim Herstellen von Kunststofffolien vom Granulat bis hin zur fertigen Folie. Die Anlagen von Kampf übernehmen im Produktionsprozess das Schneiden und Wickeln der Folien.

Ein Riss der Folie in den Maschinen – ein sogenannter Bahnabriss – führt zum Produktionsstillstand in der kompletten Fertigungsstraße und somit zu hohen Fehlerkosten für die Kunden. Der Bahnabriss lässt sich oft auf mangelhafte Qualität des Vorprodukts oder falsche Maschinenparameter zurückführen. Um die Kosten für seine Kunden zu minimieren, möchte Kampf Schneid- und Wickeltechnik einen Bahnabriss automatisiert und frühzeitig vorhersagen können, um rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können. 

Im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprojekts mit codecentric soll die technische Machbarkeit dieser Bahnabriss-Vorhersage mit einem Proof of Concept gezeigt werden. Das Projekt baut auf der inhouse entwickelten Industrie-4.0-Plattform "the@vanced" von Kampf auf.

3 Personen, die an verschiedenen industriellen Maschinen arbeiten
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Lösung

Basis für Bahnabriss-Früherkennung: Industrie-4.0-Plattform “the@vanced”

Die Maschinen der Kampf Schneid- und Wickeltechnik GmbH werden mit der integrativen Industrie-4.0-Plattform "the@vanced" ausgeliefert. Diese Plattform liefert Echtzeitdaten aus der SPS (speicherprogrammierbare Steuerung) der Maschine sowie zusätzliche Daten einer von Kampf selbst entwickelten externen Edge-Unit. Diese Daten werden zur Produktionsoptimierung, zum Monitoring und für historische Betrachtungen genutzt, beispielsweise im Fall von Reklamationen. Sie sammelt auch produktionsrelevante Informationen wie die Länge des bereits gewickelten Endprodukts. Die Bahnabriss-Früherkennung baut auf den Fähigkeiten dieser Plattform auf.

Bahnabriss Früherkennung UX

Proof of concept innerhalb weniger Wochen

Durch das interdisziplinäre Know-how von codecentric in Machine Learning, digitale Produktentwicklung, Produktmanagement und Organisations-Enablement sowie die hervorragende Kooperation mit den Software-Ingenieuren von Kampf konnten die Consultants von codecentric innerhalb weniger Wochen einen Proof of Concept (PoC) erstellen. Beim Entwickeln achteten wir auf Nachhaltigkeit, d. h. Kampf sollte den PoC mit wenig Mehraufwand warten und in den bereits genutzte Technologiestack integrieren können.

Eine Maschine mit einem Display und einem QR-Code, der von einer Person mit Tablet gescannt wird.

Technologie: Python-Backend mit sorgfältig ausgewählten Algorithmen

Python-Backend liest die Daten aus der “the@vanced”-Datenbank aus, selektiert die relevante Untermenge der Sensordaten und bringt sie in ein definiertes Format. Durch den Einsatz der Algorithmen PCA (Principal Component Analysis, deutsch: Hauptkomponentenanalyse) und DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) können wir nun einen drohenden Bahnabriss frühzeitig vorhersagen. Auf die zeit- und kostenintensive Entwicklung von Deep-Learning-Methoden konnten wir somit verzichten. Die Modellprädiktion erfolgt im PoC in regelmäßigen Zeitabständen in einem Batch und kann in einer Produktivumgebung in Echtzeit erfolgen.

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Ergebnis

Das Projekt hat gezeigt, dass die Vorhersage eines Bahnabrisses grundsätzlich möglich ist. Mit geringem Zeitaufwand konnten wir dank unseres interdisziplinären Know-hows und der engen Kooperation mit Kampf innerhalb weniger Wochen ein PoC bauen. Die bereits vorhandene, von codecentric mitentwickelte Dateninfrastruktur von “the@vanced" wurde optimal genutzt, war aber auch Voraussetzung für den schnellen Projekterfolg.

Beim Entwickeln stand Nachhaltigkeit im Fokus: Bei der Auswahl der Algorithmen wurde die Lösung mit der geringsten Komplexität bevorzugt. Es wurde auf eine leichte Integration in die bestehende Technologielandschaft geachtet und bereits Vorbereitungen für das zukünftige Enablement des Kunden getroffen.

Profilbild, Dr. Donatus Weber von Kampf Schneid- und Wickeltechnik GmbH & Co. KG

Dr. Donatus Weber

Managing Director | Jagenberg Digital Solutions

Die Consultants von codecentric haben uns durch dieses uns unbekannte Feld sehr gut geführt. Mit dem Ergebnis sind wir sehr zufrieden, wir können das Potenzial abschätzen und werden zusammen mit codecentric daran anknüpfen.

Dr. Donatus Weber

Managing Director | Jagenberg Digital Solutions

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Meike Wocken

Standortleitung Bielefeld

Meike Wocken

Standortleitung Bielefeld

Ein Meeting, in dem über ein Projekt diskutiert wird
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