Erfolg mit Hyperautomation in Entwicklung, Fertigung und Qualitätssicherung

von Bernhard Steimel
25. Mai 2021

Schneller, besser und für die Kunden bequemer werden – mit Hyperautomation in allen Bereichen eines Unternehmens. Geschäftsabläufe in Entwicklung, Fertigung und Qualitässicherung lassen sich mit smarten Technologien radikal beschleunigen. Sie helfen Unternehmen, die Herstellungszeit zu senken, Störungen zu vermeiden und Fehler frühzeitig zu erkennen.

Dieser Beitrag ist ein Auszug aus dem „Trendbook Hyperautomation“. Einen Überblick über den Inhalt gibt der Artikel Mehr Geschäftserfolg mit Hyperautomation. Sie können das Trendbook außerdem direkt kostenlos herunterladen.

Hyperautomation für effiziente Fertigung

Ein wichtiges Ziel der Hyperautomation in der Fertigung ist die Verringerung der Herstellungszeit, um Maschinen und Anlagen besser auszunutzen. Ein Hilfsmittel ist Process Mining, das die Realität der Prozesse abbildet und deshalb Ineffizienzen aufdeckt.

Mit Process Mining die Realität erkennen
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Der Automobilzulieferer Eissmann konnte mit Process Mining die Durchlaufzeit in seinen Produktionsprozessen um 30 Prozent verkürzen. Das Mining ergab Einblicke in die Top-Fehlerursachen in Produktion und Beschaffung, präzisere Berechnungen auf Basis von Echtzeitdaten und transparente Lieferprozesse.

Auch bei der Entwicklung von IT-Lösungen gibt es Ansatzpunkte für Hyperautomation. So lassen sich beispielsweise Cloudservices sehr gut automatisch überwachen. Für Cloud Security & Operations ist es elementar, den Zustand der Systeme jederzeit zu kennen und mögliche Probleme schnell zu beheben. EPlan, ein Anbieter von Industrielösungen nutzt deshalb eine stark automatisierte Application Performance Monitoring-Lösung, um Ausfallsicherheit und Performance seiner Cloudlösung zu erhöhen.
Produktionsstillstand vermeiden durch

Weitere Infos über Hyperautomation finden Sie in unserem Trendbook, das Sie als kostenloses E-Book herunterladen können.

Mit Hyperautomation Stillstand vermeiden

Störungen und Stillstände lassen sich mit KI-Werkzeugen automatisch prognostizieren. Dafür werden zunächst historische Störungsdaten benötigt, die aber in den meisten Unternehmen Mangelware sind. Deshalb ist oftmals die Erkennung von Anomalien die Vorstufe zur Störungsprognose und ein wichtiger Aspekt von Hyperautomation.

Automatische Alarmierung bei Fehlfunktionen
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Das Familienunternehmen Ziehl-Abegg, Spezialist für Luft- und Klimatechnik sowie Aufzugsantriebe, bietet seinen Kunden eine Plattform zum Monitoring der Maschinen.
Dadurch erhalten sie jederzeit aktuelle Informationen über Geräteeinsatz, -zustand und Fehler. Das Ergebnis: Eine frühzeitige Alarmierung des Service bei Fehlfunktionen oder definierten Schwellwerten.

Für Condition Monitoring werden Daten mit Sensoren aus den Maschinen ermittelt und längerfristig gespeichert. Der zweite Schritt ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Im Vergleich von Echtzeit- mit historischen Daten erkennen Machine-Learning-Algorithmen, wann sich Störungen anbahnen. Teile können jetzt ausgetauscht werden, bevor die Maschine oder sogar die ganze Produktion ausfällt.

Mit Hyperautomation die Produktqualität sichern

Hyperautomation erlaubt die frühzeitige und vollständige Erkennung von Qualitätsfehlern durch Verfahren der künstlichen Intelligenz und Data Analytics. So überwachen inzwischen viele Hersteller die Arbeitsergebnisse ihrer Laserschweißroboter mit Computer Vision (Bilderkennung). Dadurch wird jede Schweißnähte einzeln geprüft, nicht nur in Stichproben. Die datengetriebene Qualitätssicherung bewirkt eine kontinuierliche Verbesserung der Produktionsergebnisse.

150.000 Kilometer Draht automatisch prüfen
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Die Schwering & Hasse Elektrodraht GmbH produziert Draht für  Elektrogeräte. Bei einer Gesamtproduktion von 150.000 Kilometern pro Tag ist eine manuelle Qualitätssicherung nicht möglich. So wurden die mehreren Millionen Datensätze pro Tag nur in kleinen Stichproben ausgewertet. Das Unternehmen nutzt für die Vollsauswertung ihr automatisierungsfähiges ERP-System. Es sammelt alle Informationen zu Temperaturen, Geschwindigkeiten und Isoliereigenschaften Gebinde-bezogen und wertet sie automatisch aus. Dadurch sehen die Maschinenbediener Abweichungen auf einen Blick und können direkt in den Herstellungsprozess eingreifen.

Eine KI-gestützte Qualitätsprüfung ist auch in anderen Bereichen möglich, beispielsweise im Gesundheitswesen. UiPath, einer der Marktführer bei Robotic Process Automation (RPA), unterstützt Krankenhäuser bei der flexiblen Prozessautomatisierung. Sie rationalisieren beispielsweise die Lieferkette durch die Ermittlung optimaler Lagerbestände auf Grundlage des früheren Bedarfs und von Nachfragemustern.

Weitere Infos über Hyperautomation finden Sie in unserem Trendbook, das Sie als kostenloses E-Book herunterladen können.

Hyperautomation beschleunigt und vereinfacht viele Prozesse. Wie sieht es es in der Praxis aus? Mit welchen Automatisierungsvorhaben hatten Sie den größten Erfolg? Und wie haben Sie die Mitarbeiter von monotonen Aufgaben entlastet? Schreiben Sie uns oder hinterlassen Sie einen Kommentar.

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