Fertigungsanalytik: Bessere KI beginnt mit besseren Ausführungsdaten

Wie Sie Daten aus der operativen Praxis in KI-fähige Erkenntnisse für eine intelligentere Fertigung umwandeln können

Daten sind die treibende Kraft hinter der betrieblichen Transformation. Von der vorausschauenden Instandhaltung über KI-gestützte Erkenntnisse bis hin zur IIoT-Konnektivität – Unternehmen setzen auf Fertigungsanalysen, um Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung zu identifizieren, die Qualität zu steigern und die Produktionsleistung zu optimieren.

Da Hersteller ihre Investitionen in Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) vorantreiben, ist die Qualität ihrer Betriebsdaten wichtiger denn je.

KI ist nur so wertvoll wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Während automatisierte Systeme riesige Datenmengen generieren, bleiben manuelle Arbeitsabläufe –die nach wie vor mehr als 70 % der Aufgaben in der Fertigung ausmachen– oft ein blinder Fleck und eine der größten unerschlossenen Quellen für betriebliche Erkenntnisse in der Fertigung.

Diese Prozesse tragen häufig zu Schwankungen und Ineffizienz bei, erhalten jedoch selten das gleiche Maß an Transparenz oder datengestützten Erkenntnissen wie automatisierte Systeme.

Die Erfassung von Daten zur Umsetzung an vorderster Front verschafft Herstellern einen tieferen Einblick in die Art und Weise, wie die Arbeit ausgeführt wird, und liefert der KI gleichzeitig die strukturierten Daten, die sie benötigt, um Prozessschwankungen zu erkennen, Verbesserungsvorschläge zu unterbreiten und die Produktion zu optimieren.

An dieser Stelle kommt die erweiterte Intelligenz ins Spiel.

Anstatt Arbeitskräfte zu ersetzen, ergänzt es das menschliche Fachwissen, indem es Augmented-Reality-Anleitungen (AR) mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert, um die Ausführung komplexer manueller Arbeiten zu optimieren.

Dies ist der Ansatz, der der „Augmented Intelligence“-PlattformLightGuide zugrunde liegt, die manuelle Arbeitsabläufe digitalisiert, Mitarbeitern im operativen Einsatz Echtzeit-Anleitungen bereitstellt und durch automatisierte Datenerfassung die unternehmensweite Vernetzung ermöglicht.

Indem sie manuelle Abläufe sichtbar und messbar machen, gewinnen Hersteller operative Erkenntnisse, die einen langjährigen blinden Fleck in eine Quelle kontinuierlicher Verbesserung verwandeln.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten genau feststellen, wo Engpässe oder Mängel auftreten, oder sicherstellen, dass die Bediener die Standardarbeitsanweisungen (SOPs) konsequent befolgen.

Lesen Sie weiter, um:

• Erfahren Sie, warum manuelle Prozessdaten ein wesentlicher Bestandteil der Fertigungsanalytik und KI-fähiger Betriebsabläufe sind.
• Erfahren Sie, wie Sie manuelle Prozessdaten erfassen und nutzen können, um die Qualität, die Produktivität, die Leistung Ihrer Mitarbeiter sowie die kontinuierliche Verbesserung zu steigern.
• Erfahren Sie, wie die „Augmented Intelligence“-Plattform LightGuidedie Lücke zwischen manueller Arbeit, KI und Fertigungssystemen in Unternehmen schließt.

IN DIESEM ARTIKEL

Von der Fertigungsanalytik zur Augmented Intelligence

6 Möglichkeiten, Augmented Intelligence zur Optimierung von Fertigungsprozessen einzusetzen

Entwicklung einer KI-fähigen Strategie für die Fertigungsanalytik

Wie LightGuide Ausführungsdaten in Augmented Intelligence LightGuide

Die Umsetzung an der Basis mit dem „Digital Thread“ verknüpfen

Von der Fertigungsanalytik zur Augmented Intelligence

Die Fertigungsanalytik hat sich traditionell auf die Messung vergangener Leistungen konzentriert. Da Hersteller jedoch in KI und vernetzte Betriebsabläufe investieren, benötigen sie einen tieferen Einblick in die Abläufe, um Möglichkeiten zur Standardisierung der Arbeitsabläufe, zur Reduzierung von Schwankungen und zur kontinuierlichen Leistungsverbesserung zu identifizieren.

Augmented Intelligence erweitert die Fertigungsanalytik über die reine historische Berichterstattung hinaus, indem sie Ausführungsdaten aus manuellen Arbeitsabläufen automatisch erfasst und mit den Fertigungssystemen des Unternehmens verknüpft.

Jeder abgeschlossene Schritt, jede Qualitätsbestätigung, jede Zykluszeit und jede Interaktion des Bedieners liefert wertvolle betriebliche Kontextinformationen, die Herstellern helfen zu verstehen, wo Abweichungen bei Mitarbeitern, Prozessen und in der Produktion auftreten, und dabei Muster sowie Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen, die andernfalls nur schwer zu erkennen wären.

Durch die automatische Erfassung und Analyse dieser Ausführungsdaten LightGuide Herstellern einen kontinuierlichen Überblick über manuelle Arbeitsabläufe und liefert damit die erforderlichen Erkenntnisse, um Muster zu erkennen, Arbeitsabläufe zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

6 Möglichkeiten, Augmented Intelligence zur Optimierung von Fertigungsprozessen einzusetzen

Durch die automatische Erfassung und Analyse von Ausführungsdaten aus manuellen Arbeitsabläufen unterstützt Augmented Intelligence Fertigungsteams dabei, wichtige Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:

• An welchen Stellen verlangsamen manuelle Aufgaben die Produktion und warum?
• Welche Schritte sind am zeitintensivsten oder fehleranfälligsten, und wie lassen sie sich umgestalten, um Qualität und Durchsatz zu verbessern?
• Gibt es Unterschiede in der Ausführung zwischen Schichten oder Teams?
• In welchem Zusammenhang stehen die Einhaltung von SOPs, Fehlerquoten und Durchlaufzeiten? Wo sind die größten Diskrepanzen?
• Tragen Arbeitsplatzlayouts zu Ineffizienzen oder ergonomischen Herausforderungen bei, die die Produktivität der Mitarbeiter beeinträchtigen?
• Sind Schulungsprogramme effektiv, um die Einhaltung von SOPs sicherzustellen und die Variabilität zu minimieren?

Die Beantwortung dieser Fragen ermöglicht es Herstellern, Folgendes zu tun:

• Erkennen und beheben Sie Fehler bereits an der Quelle durch Ursachenanalyse, um Nacharbeit und Ausschuss zu reduzieren
• Aufgabenabfolgen und Arbeitsplatzlayouts optimieren, um die Effizienz zu steigern
• Arbeitsabläufe standardisieren und die Einhaltung von SOPs schicht- und standortübergreifend verbessern
• Variabilität verringern, die sich auf Qualität und Produktivität auswirkt

Hier sind sechs praktische Beispiele dafür, wie Hersteller Augmented Intelligence einsetzen, um ihre Fertigungsprozesse zu verbessern:

1. Engpässe erkennen und Produktivität steigern

In manuellen Abläufen stecken oft verborgene Probleme, die den Produktionsfluss stören können. Werden Daten aus diesen Prozessen erfasst, hilft das Herstellern, Engpässe zu ermitteln, Abläufe zu verschlanken und den Durchsatz zu steigern.

Durch die Erfassung von Schritt- und Zykluszeiten lassen sich Aufgaben identifizieren, die regelmäßig die Vorgabzeiten überschreiten, wodurch Engpässe und Möglichkeiten zur Optimierung der Arbeitsabläufe aufgezeigt werden.

Auf Arbeitstationenebene können Bediener Tools wie den Data Hub LightGuidenutzen, um diese Kennzahlen in Echtzeit zu überwachen, wodurch sie das Arbeitstempo entsprechend anpassen können. Gleichzeitig erhalten Linienleiter Einblick in die Leistungstrends über alle Arbeitstationen hinweg.

Die Auswirkung: Engpässe erkennen, Produktionsfluss optimieren, Zykluszeiten verkürzen und den Durchsatz steigern.

Fallstudie: Erfahren Sie, wie L3Harris mithilfe von LightGuide Führung und Bestätigung auf Produktionslinien mit hoher Variantenvielfalt montagebedingte Fehler beseitigt und die Umrüstzeit pro Variante verkürzt hat. Lesen Sie hier die vollständige Fallstudie.

2. Fehler reduzieren und Qualität verbessern

Manuelle Abläufe sind häufig anfällig für Fehler durch ausgelassene Schritte oder Abweichungen von SOPs. Diese Variabilität erschwert die Standardisierung. Wird jeder Arbeitsschritt in Echtzeit erfasst, können SOPs durchgesetzt, Abweichungen reduziert und die Konsistenz über Schichten hinweg gewährleistet werden.

So können die AR-ArbeitsanweisungenLightGuide beispielsweise übersprungene Schritte in Echtzeit kennzeichnen, sodass Bediener Fehler korrigieren und verhindern können, dass fehlerhafte Teile in den nachfolgenden Produktionsschritt gelangen. Datengestützte Erkenntnisse stellen zudem sicher, dass qualitätskritische Aufgaben – wie Montage, Prüfung und Test – stets die geforderten Standards erfüllen, wodurch die Qualitätssicherung von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz umgestaltet wird.

Die Auswirkung: Fehler an der Quelle erkennen, Defekte proaktiv mindern und teure Nacharbeit minimieren.

Fallstudie: Durch den Einsatz von AR-Arbeitsanweisungen gelang es diesem Hersteller, die Fehlerquote bei Hydraulikschlauchsystemen von 769 fehlerhaften Teilen pro Million auf null zu senken und den Erstausrüstern dadurch Einsparungen in Millionenhöhe bei den FTC-Berechnungen für die Endmontage zu ermöglichen. Erfahren Sie hier mehr darüber.

3. Arbeitsabläufe zwischen Schichten und Standorten standardisieren

Schwankungen bei manuellen Arbeitsabläufen, insbesondere zwischen verschiedenen Schichten oder Standorten, stellen eine weitere häufige Herausforderung dar, die zu uneinheitlichen Leistungen und Qualitätsschwankungen führt. Ohne standardisierte Prozesse ist es schwierig, reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten.

Durch die Analyse von Daten aus manuellen Arbeitsabläufen können Hersteller Unstimmigkeiten bei der Aufgabenausführung erkennen und eine einheitliche Vorgehensweise über alle Schichten und Standorte hinweg sicherstellen.

So können das Verfolgen von Zykluszeiten, Fehlerquoten und Prozesskonformität Abweichungen zwischen Schichten aufzeigen. Solche Erkenntnisse ermöglichen gezieltes Nachschulen oder Prozessanpassungen, um Konsistenz sicherzustellen, insbesondere in High-Mix- oder Mehrschichtumgebungen.

Die Auswirkung: SOPs durchsetzen, Variabilität reduzieren und Qualität verbessern.

Fallstudie: Nachdem dieser Getriebezulieferer LightGuide an einer Fertigungslinie mit vier Stationen und fast 100 Teilebehältern eingeführt hatte, wurden Prozessverwirrungen beseitigt, die Zykluszeit erheblich verkürzt und die Qualität um 100 % verbessert. Erfahren Sie hier mehr.

4. Leistung der Belegschaft verbessern

Zwar liefern Fertigungsanalysen den Führungskräften häufig einen ganzheitlichen Blick auf die Abläufe, doch viele Unternehmen übersehen eine entscheidende Chance: den Bedienern Echtzeitdaten direkt am Arbeitsplatz bereitzustellen.

Bislang waren die Mitarbeiter bei der Ermittlung und Umsetzung von Prozessverbesserungen auf Vorgesetzte oder Ingenieure angewiesen. Der durch Daten ermöglichte Zugriff auf Echtzeit-Feedback versetzt die Bediener jedoch in die Lage, Fehler selbst zu korrigieren und Ineffizienzen direkt an der Quelle zu beheben. So können beispielsweise projizierte AR-Arbeitsanweisungen die Bediener Schritt für Schritt durch komplexe Aufgaben führen und so für Effizienz und Genauigkeit sorgen.

Nach Angaben des Manufacturing Leadership Council kann AR-Technologie die Produktivität von Mitarbeitern an vorderster Front um bis zu 50 % steigern und menschliche Fehler um bis zu 90 % reduzieren.

Die Auswirkung: Entscheidungsfindung und Problemlösung auf dem Fertigungsboden fördern, um Produktivität, Verantwortlichkeit und kontinuierliche Verbesserung zu steigern.

5. Schulungen verbessern

Manuelle Prozessdaten spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Schulungswirksamkeit. Indem Unternehmen manuelle Arbeitsabläufe erfassen und analysieren—als Teil umfassender Fertigungsanalyse-Strategien—können sie:

• Qualifikationslücken feststellen: Kennzahlen wie Bearbeitungszeiten und Fehlerquoten zeigen, wo Mitarbeiter von zusätzlichem Training profitieren können.
• Wirksamkeit von Schulungen steigern: Erkenntnisse über Leistungstrends ermöglichen es Unternehmen, Schulungsprogramme zu konzipieren, die gängige Herausforderungen proaktiv angehen.
• Lernkurve beschleunigen: AR-Anweisungen verbessern das Training am Arbeitsplatz durch Echtzeit-Feedback. Dadurch verkürzt sich die Einarbeitungszeit für neue oder umgesetzte Mitarbeiter, sodass sie Produktivitätsziele schneller erreichen können.

Laut einer Studie des Weltwirtschaftsforums haben Unternehmen berichtet, dass AR die Effektivität von Schulungen um bis zu 80 % gesteigert hat.

Die Auswirkung: Die Einsatzbereitschaft der Belegschaft verbessern und das Upskilling beschleunigen, während Zeit und Kosten herkömmlicher Schulungsmethoden sinken.

Fallstudie: Mithilfe von AR-Arbeitsanweisungen hat dieser EV-Pionier Schulungs- und Montageabläufe optimiert, was zu deutlichen Fortschritten in Qualität und Produktivität führte, darunter eine Verringerung der Zykluszeit um 50 % und eine Reduzierung der Schulungszeit um 75 %. Entdecken Sie hier die Details.

6. Intelligentere Ressourcenzuweisung und Entscheidungsfindung

Jede Entscheidung in der Fertigung – von der Optimierung der Produktionspläne bis hin zur Qualitätsverbesserung – hängt von sauberen, verwertbaren Daten ab. Ohne diese Informationen verpassen Hersteller Chancen zur Optimierung manueller Prozesse.

Indem manuelle Prozessdaten im Rahmen umfassender Fertigungsanalyse-Strategien erfasst werden, können Unternehmen Personal, Ausrüstung und Materialien besser an die Produktionsanforderungen anpassen—und so Verschwendung reduzieren und den Output maximieren.

Die Auswirkung: Klügere Personalentscheidungen, optimierte Ressourcennutzung, minimierte Ausfallzeiten und gesteigerte betriebliche Effizienz.

ZUSÄTZLICHER ARTIKEL: 6 Einsatzmöglichkeiten von Augmented Reality in der Fertigung für jede Branche

Entwicklung einer KI-fähigen Strategie für die Fertigungsanalytik

Da Hersteller die Einführung von KI vorantreiben, gehen viele Unternehmen davon aus, dass die größte Herausforderung in der Auswahl der richtigen KI-Technologie besteht. In Wirklichkeit ist die Datenbereitschaft die größere Herausforderung.

Künstliche Intelligenz kann keine manuellen Prozesse verbessern, die sie nicht erkennen kann.

Ohne Einblick in die Art und Weise, wie manuelle Arbeiten ausgeführt werden, schränken Hersteller den Nutzen ein, den KI heute bieten kann, und verzögern gleichzeitig die Einführung zukünftiger Funktionen wie adaptive Arbeitsabläufe, vorausschauende Qualitätssicherung und intelligente Prozessoptimierung.

1. Schaffen Sie Transparenz durch digitale Arbeitsabläufe

Im Gegensatz zu automatisierten Anlagen fehlen bei manuellen Arbeitsabläufen häufig die erforderlichen Werkzeuge, um Ausführungsdaten in Echtzeit zu erfassen. Sofern diese überhaupt gemessen werden, geschieht dies in der Regel durch manuelle Beobachtungen oder nachträgliche Berichterstattung, was bedeutet, dass Ineffizienzen und Qualitätsprobleme oft erst entdeckt werden, nachdem sie die Produktion bereits beeinträchtigt haben.

Ohne Echtzeit-Einblick in manuelle Arbeitsabläufe können Hersteller nur vermuten, wo Abweichungen auftreten, warum Fehler entstehen und wo Verbesserungsmöglichkeiten bestehen.

Durch die Digitalisierung manueller Arbeitsabläufe mithilfe von Tools wie AR-Arbeitsanweisungen können Unternehmen während der Ausführung von Aufgaben KI-fähige Fertigungsdaten und Analysen erfassen und so Einblick in wichtige Kennzahlen wie Schrittzeiten, Zykluszeiten, Fehlerquoten und vieles mehr gewinnen.

Über diese Leistungskennzahlen hinaus erfasst LightGuide Bediener-IDs, Zeitstempel und Seriennummern. Zusammen bilden diese Daten ein umfassendes digitales Ausführungsprotokoll, das die Rückverfolgbarkeit verbessert, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützt und der KI den umfangreichen betrieblichen Kontext liefert, der für fortschrittliche Analysen, vorausschauende Erkenntnisse und zukünftige Initiativen im Bereich der intelligenten Fertigung erforderlich ist.

Dadurch erhalten Hersteller Einblick in Leistungstrends über Arbeitsstationen, Arbeitszellen, Schichten und Standorte hinweg, was es ihnen ermöglicht, Ineffizienzen zu erkennen, Prozesse zu standardisieren, die Produktivität in großem Maßstab zu optimieren und fundiertere betriebliche Entscheidungen zu treffen.

ZUSÄTZLICHER ARTIKEL: Digitale Arbeitsanweisungen erklärt: Der ultimative Leitfaden

2. Legen Sie Wert auf saubere, strukturierte Ausführungsdaten

Künstliche Intelligenz ist nur so effektiv wie die Qualität der Betriebsdaten, die ihr zur Verfügung gestellt werden.

Während automatisierte Anlagen kontinuierlich strukturierte Protokolle erstellen, sind manuelle Prozesse häufig auf menschliche Beobachtung oder manuelle Dateneingabe angewiesen, wodurch Ausführungsprotokolle anfälliger für Unstimmigkeiten, fehlende Informationen und menschliche Fehler sind. Sind Ausführungsprotokolle unvollständig oder inkonsistent, übernehmen KI-Modelle diese Ungenauigkeiten.

Erschwerend kommt die schiere Menge an Daten hinzu, die in der Fertigung generiert wird. Ohne einen standardisierten Ansatz zur Erfassung, Organisation und Analyse dieser Prozessdaten laufen Hersteller Gefahr, wertvolle betriebliche Erkenntnisse zu verlieren und gleichzeitig die Wirksamkeit der KI-Analysen einzuschränken.

Die „Augmented Intelligence“-Plattform LightGuideminimiert die Abhängigkeit von manueller Dateneingabe, indem sie wichtige Leistungskennzahlen automatisch erfasst und strukturiert und gleichzeitig Anomalien erkennt, um eine zuverlässige KI-Datenmodellierung zu unterstützen.

3. Vernetzung der Ausführungsdaten im gesamten Fertigungsunternehmen

Fertigungsumgebungen setzen sich häufig aus einer Kombination aus älteren Systemen, moderner Automatisierung und manuellen Abläufen zusammen. Diese Komplexität führt oft zu nicht vernetzten Systemen und Datensilos, die einen reibungslosen Informationsfluss über die gesamte Produktion hinweg behindern.

Im Gegensatz zu automatisierten Prozessen, die häufig von integrierten Vernetzungs- und Analysefunktionen profitieren, laufen manuelle Arbeitsabläufe oft isoliert ab. Ohne integrierte Tools oder Rahmenkonzepte kann die Einbindung von Daten aus manuellen Arbeitsabläufen in umfassendere Analyseplattformen für die Fertigung ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess sein.

Diese Lücke zu schließen ist von entscheidender Bedeutung, da echte betriebliche Intelligenz einen einheitlichen Ansatz für das Datenmanagement erfordert. So LightGuide beispielsweise die Verknüpfung manueller Prozessdaten mit MES-, ERP-, PLM-, QMS- und Analyseplattformen, wodurch Hersteller ein umfassenderes Verständnis ihrer Betriebsabläufe gewinnen können.

Wenn Betriebsdaten zwischen diesen Unternehmenssystemen ausgetauscht werden, erhalten Hersteller einen umfassenden Überblick über den Betriebsablauf, der eine kontinuierliche Verbesserung, KI-gestützte Analysen und eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglicht.

ZUSÄTZLICHER ARTIKEL: Digitale Arbeitsanweisungen erklärt: Der ultimative Leitfaden

Wie LightGuide Ausführungsdaten in Augmented Intelligence LightGuide

Die „Augmented Intelligence“-Plattform LightGuidedient als operative Ebene, die Mitarbeiter an vorderster Front, KI und die Fertigungssysteme des Unternehmens miteinander verbindet. Durch die Digitalisierung manueller Arbeitsabläufe, die Erfassung strukturierter Ausführungsdaten und die Bereitstellung von Echtzeit-Anleitungen LightGuide die Ausführung an vorderster Front in verwertbare operative Erkenntnisse LightGuide .

Indem LightGuide die Abläufe an der Produktionsfront in den „Digital Thread“ einbindet, LightGuide Prozessdaten, KI-gestützte Erkenntnisse und Anleitungen für die Mitarbeiter an der Produktionsfront auf einer einzigen operativen Plattform. Damit verschafft es Herstellern die erforderliche Transparenz, um die Leistung der Mitarbeiter kontinuierlich zu verbessern, die KI-Analysen zu stärken und die Abläufe unternehmensweit zu optimieren.

Standardisierung der Ausführung durch visuelle Echtzeit-Anleitung

Künstliche Intelligenz kann Muster erkennen, Erkenntnisse gewinnen und Maßnahmen empfehlen, doch diese Erkenntnisse schaffen nur dann einen Mehrwert, wenn sie die Umsetzung beeinflussen. LightGuide wurde speziell für Mitarbeiter an vorderster Front entwickelt und LightGuide digitale Intelligenz mit der praktischen Umsetzung, indem es KI-gestützte Erkenntnisse direkt an den Arbeitsplatz bringt.

Anstatt sich auf gedruckte Anleitungen, das eigene Gedächtnis oder „Stammeswissen“ zu verlassen, können Hersteller Standardarbeitsanweisungen in intelligente, adaptive Arbeitsabläufe umwandeln, die in Echtzeit Anleitungen, Validierungen und Rückmeldungen liefern, um den Bedienern dabei zu helfen, komplexe manuelle Aufgaben mit größerer Konsistenz und Sicherheit auszuführen.

Mit LightGuide werden datengestützte Erkenntnisse zu einem integralen Bestandteil des Arbeitsablaufs. Anstatt auf Berichte aus der Nachbearbeitung zu warten, erhalten die Bediener während der Arbeit Echtzeit-Feedback und Leistungskennzahlen, was ihnen hilft, im Zeitplan zu bleiben und eine gleichbleibende Ausführung zu gewährleisten. Die Anleitungen können sich zudem dynamisch an Produktionsanforderungen, die Erfahrung der Bediener, Sprachpräferenzen oder andere betriebliche Gegebenheiten anpassen und bieten so für jede Situation die passende Anleitung.

Durch die direkte Einbindung digitaler Intelligenz in den Arbeitsablauf LightGuide Hersteller dabei, die Ausführung über Bediener, Schichten, Standorte und Produktvarianten hinweg zu vereinheitlichen, ohne dabei an Flexibilität einzubüßen. Die Bediener erhalten im richtigen Moment die richtige Anleitung, während integrierte Validierungsfunktionen sicherstellen, dass kritische Schritte korrekt ausgeführt werden, bevor die Arbeit fortgesetzt wird.

Das Ergebnis ist eine Belegschaft in der Fertigung, die schneller lernt, Aufgaben konsequenter ausführt und bereits ab dem allerersten Fertigungsdurchlauf qualitativ hochwertigere Ergebnisse erzielt.

Erfassung von Ausführungsdaten direkt am Arbeitsort

Bei jeder Interaktion mit einem LightGuide werden während der Ausführung der Arbeiten automatisch strukturierte Ausführungsdaten generiert, darunter Bediener-IDs, Seriennummern, Zeitstempel, Schrittzeiten, Zykluszeiten, Fehlerquoten und weitere wertvolle Kennzahlen.

Dadurch entsteht eine lückenlose digitale Prozessdokumentation, die die Rückverfolgbarkeit verbessert, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützt und Herstellern die sauberen, strukturierten Daten liefert, die für die Entwicklung zuverlässiger KI-Modelle erforderlich sind.

Indem LightGuide manuelle Prozessdaten sichtbar und messbar macht, LightGuide einen seit langem bestehenden blinden Fleck in der Fertigung in eine wertvolle Quelle für betriebliche Erkenntnisse.

• Engpässe und die Grundursachen von Verzögerungen oder Fehlern präzise identifizieren
• Verfolgen Sie die Einhaltung der SOPs über alle Mitarbeiter, Schichten und Standorte hinweg
• Die zeitaufwändigsten oder fehleranfälligsten Schritte identifizieren
• Arbeitsplatzlayouts und Ergonomie analysieren, um Sicherheit und Leistung zu verbessern
• Schulungseffektivität mit Taktzeiten, Qualität und Nacharbeitsquoten korrelieren

Die Umsetzung an der operativen Ebene mit den Unternehmenssystemen verknüpfen

Die Erfassung von Produktionsdaten ist nur der erste Schritt. Der eigentliche Nutzen entsteht erst dadurch, dass diese Informationen im gesamten Fertigungsunternehmen genutzt werden.

Mit LightGuide lassen sich manuell erfasste Prozessdaten an Unternehmenssysteme weiterleiten oder zur KI-Analyse exportieren, wodurch sich die Abläufe an der Produktionsfront problemlos mit MES-, ERP-, PLM- und QMS-Systemen sowie mit Plattformen für Fertigungsanalysen und Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung verknüpfen lassen.

Dieser nahtlose Informationsfluss entlang des digitalen Fadens verschafft Herstellern einen umfassenderen Überblick über die Produktion, indem er Ausführungsdaten mit Konstruktions-, Qualitäts- und Betriebssystemen verknüpft, um fundiertere Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Die Bediener erhalten Anleitungen in Echtzeit, Qualitätsüberprüfungen und Leistungsrückmeldungen; die Vorgesetzten gewinnen Einblick in Leistungstrends, und die Ingenieure optimieren die Arbeitsabläufe kontinuierlich anhand zuverlässiger Ausführungsdaten.

Da sich dieser Zyklus wiederholt, generiert jede abgeschlossene Aufgabe Daten, die zur Optimierung der nächsten Aufgabe beitragen, wodurch ein Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung entsteht, in dem die Umsetzung zu besseren Entscheidungen, besseren Prozessen und besseren Ergebnissen im gesamten Fertigungsunternehmen führt.

ZUSÄTZLICHER ARTIKEL: Der digital vernetzte Mitarbeiter

Kernfunktionen der Augmented-Intelligence-Plattform LightGuide

Intelligente Arbeitsanweisungen und AR-Anleitungen

• Wandeln Sie Digital-Twin-Simulationen in standardisierte digitale Arbeitsanweisungen um, die das Bedienpersonal selbst durch die komplexesten manuellen Prozesse führen.
• Bieten Sie visuelle Anleitungen in Echtzeit mittels projizierter Augmented Reality an, um sicherzustellen, dass die Bediener im richtigen Moment die richtigen Anweisungen erhalten.
• Erstellen Sie adaptive Arbeitsabläufe, die dynamisch auf Produktionsanforderungen, Bedienereingaben und Betriebsdaten in Echtzeit reagieren.
• Beschleunigen Sie die Erstellung von Arbeitsabläufen mit LightGuide , indem Sie KI-gestützte Analysen nutzen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Arbeitsanweisungen fehlerfrei zu gestalten und aussagekräftigere Ausführungsdaten für zuverlässige KI-Erkenntnisse zu generieren.

KI-gestützte Qualitätskontrolle und Fehlervermeidung

• Erkennen und verhindern Sie Fehler in Echtzeit, indem Sie eine KI-gestützte Qualitätsprüfung mithilfe von Bildverarbeitung und 3D-Sensoren direkt in die Produktionsabläufe integrieren.
• Nutzen Sie führende KI-Bildverarbeitungslösungen, darunter Cognex und Keyence, zur Unterstützung von Echtzeit-Prüfungen, Qualitätskontrollen und der automatisierten Fehlererkennung.

Erfassung von Fertigungsanalysen

• Automatisieren Sie die Berichterstellung und Datenerfassung, indem Sie Berichte planen, Datenmodelle aktualisieren und Produktionsdaten für die Unternehmensberichterstattung und KI-Anwendungen exportieren.
• Verwandeln Sie Ausführungsdaten mithilfe integrierter Dashboards, anpassbarer Berichte und Leistungsanalysen in umsetzbare Erkenntnisse, die Trends aufzeigen, Engpässe aufdecken und Möglichkeiten für kontinuierliche Verbesserungen aufzeigen.
• Erstellen Sie mithilfe historischer Workflow-Daten und einer intelligenten Filterung von Anomalien KI-gestützte Standard-Schrittzeiten, um präzise Leistungsbenchmarks zu erstellen.
• Sorgen Sie für saubere, KI-fähige Daten mithilfe integrierter Tools für Datenmanagement, Anomalieerkennung und automatisierte Datenmodellierung, die Produktionsdaten für Analysen und maschinelles Lernen organisieren, bereinigen und strukturieren.
• Erfassen Sie Produktions-Snapshots und Videoaufzeichnungen mit eingebetteten Ausführungsdaten, um die Rückverfolgbarkeit, die Fehlerbehebung, die Schulung und die Prozessanalyse zu verbessern.

Unternehmensvernetzung

• Stellen Sie eine nahtlose Anbindung an MES-, ERP-, PLM- und QMS-Plattformen her und erweitern Sie die Ausführungsdaten über den gesamten digitalen Faden hinweg, um erweiterte Berichterstellung, Datenvisualisierung und KI-Analysen zu ermöglichen.
• Unterstützen Sie den sicheren Datenaustausch in Echtzeit mithilfe von OPC UA und Tools zur Unternehmensintegration, um die Ausführungsdaten über alle Fertigungssysteme hinweg synchron zu halten.
• Erweitern Sie die Funktionen der Plattform mithilfe unseres SDK, von Low-Code-Tools wie Mendix und Node-RED sowie der KI-gestützten Entwicklung mit Python und JavaScript, um maßgeschneiderte Workflows und Unternehmensintegrationen zu erstellen.

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Die Zukunft der Fertigungsanalytik: Die Verbindung der Abläufe an der Produktionsfront mit dem „Digital Thread“

Bei der nächsten Phase der digitalen Transformation in der Fertigung geht es nicht einfach nur darum, mehr Daten zu erfassen. Es geht darum, Menschen, Prozesse und Unternehmenssysteme über einen durchgängigen digitalen Faden miteinander zu verbinden, der sich bis in die Fertigung erstreckt.

Während automatisierte Prozesse kontinuierlich strukturierte Betriebsdaten generieren, bleibt die manuelle Ausführung einer der am wenigsten sichtbaren Aspekte des Fertigungsbetriebs. Da Hersteller die Einführung von KI vorantreiben, gewinnt die Einbindung dieser fehlenden Ebene von Ausführungsdaten zunehmend an Bedeutung. Ohne Einblick in die tatsächliche Ausführung der Arbeiten an vorderster Front fehlt der künstlichen Intelligenz der betriebliche Kontext, der für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse erforderlich ist.

Durch die Erfassung strukturierter Daten direkt am Arbeitsort gewinnen Hersteller einen tieferen Einblick in die Abläufe an vorderster Front und können so erkennen, wo Engpässe, Prozessschwankungen und Qualitätsprobleme ihren Ursprung haben. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten werden diese Betriebsdaten zu einer immer wertvolleren Quelle für „Execution Intelligence“, die fortgeschrittenere Analysen, vorausschauende Erkenntnisse und eine intelligente Prozessoptimierung ermöglicht.

Die „Augmented Intelligence“-Plattform LightGuidewandelt die Ausführung von Aufgaben an vorderster Front in verwertbare betriebliche Erkenntnisse um, indem sie Mitarbeiter, Unternehmenssysteme und KI über einen kontinuierlichen Feedback-Kreislauf miteinander vernetzt. Während die Mitarbeiter die einzelnen Aufgaben ausführen, werden die Ausführungsdaten automatisch erfasst, validiert und im gesamten Fertigungsunternehmen weitergegeben, wodurch manuelle Arbeitsabläufe zu einer Quelle für betriebliche Erkenntnisse werden.

Das Ergebnis? Ein Fertigungsprozess, bei dem die Ausführung an vorderster Front nicht mehr außerhalb des „digitalen Fadens“ stattfindet. Stattdessen generiert jede Aufgabe die Daten, die erforderlich sind, um die menschliche Leistung kontinuierlich zu verbessern, KI-gestützte Entscheidungsfindung zu ermöglichen und eine intelligentere Fertigung voranzutreiben.