Produktionsunterbrechungen und Lieferkettenstörungen sind ein hohes Geschäftsrisiko in der globalisierten Wirtschaft. Die Fähigkeit eines Unternehmens, sich an Veränderungen anzupassen, wird als "die Suche nach Resilienz" bezeichnet. Mit der zunehmenden Komplexität der Industrie 4.0 wird das Resilienzmanagement zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für Produktionsunternehmen. Durch einen agentenbasierten, modularen und offenen Ansatz zur Entwicklung von Smarter Resilienz-Services unterstützt das Projekt SPAICER Produktionsunternehmen in ihrer Wettbewerbsfähigkeit und ihrem Resilienzmanagement.
Die SPAICER-Projektabschlussveranstaltung am 23. Juni 2023 bietet ein vielfältiges Programm mit einer Diskussion von Experten und der Präsentation der Forschungsergebnisse an verschiedenen Präsentationsständen. Die Besucherinnen und Besucher können in einem Rundgang konkrete Use Cases erleben und sich über Themen wie Resilienzmanagement in der Produktion, Resilienz Benchmarking, die SPAICER Plattform sowie verschiedene KI-Module informieren.
Projekt SPAICER Abschlussveranstaltung
Wann: Freitag, 23. Juni 2023, 09:30 Uhr
Wo: Spreespeicher Event GmbH, Berlin
Ein Höhepunkt ist die abschließende Podiumsdiskussion zum KI-basierten Resilienzmanagement in Zeiten von Pandemien und Kriegen, in dem verschiedene Experten gemeinsam das Thema diskutieren und ihre Positionen einbringen. Die Diskussion umfasst unter anderem Themen wie die Bedeutung von Daten und Datenaustausch im Resilienzmanagement, datengetriebene Analysen in der Logistik und Supply Chain sowie die Perspektiven von KMUs und industrieller Produktion. Die Teilnehmer des Panels sind Prof. Dr. Maaß, ein Experte für Resilienzmanagement, Jan Fischer von der GAIA-X Initiative für Dateninfrastruktur, Prof. Spinler, ein Experte für datengetriebene Analysen in der Logistik, Dr. Ricken von SAP als Systemanbieter und Frank Seiferth, ein Vertreter von SEITEC und KMUs in der industriellen Produktion.
Das Forschungsprojekt SPAICER hat ein Rahmenmodell und Smarter Resilienz-Services (SRS) entwickelt, um Produktionsunternehmen bei komplexen und schnellen Veränderungen zu unterstützen. Durch den Einsatz von KI-Technologien und Industrie 4.0-Standards können Störungen frühzeitig erkannt und die Produktionsplanung optimiert werden, um die Auswirkungen auf die Produktion zu minimieren und die Unternehmensresilienz zu erhöhen.
Ein wichtiger Forschungsaspekt im Projekt SPAICER ist die Berechnung eines Resilienz-Indexes, der auf KPIs (Key Performance Indicators) basiert. Hierbei werden historische Werte und Handlungsempfehlungen einbezogen. Das System verwendet Graphen, um die Werte von untereinander abhängigen KPIs darzustellen und berücksichtigt dabei Störungsszenarien, Eintrittswahrscheinlichkeiten und mögliche Handlungsempfehlungen. Die Werte der KPIs werden für die Berechnung des Resilienz Index benötigt, wobei die einzelnen Kategorien der KPIs zu einem aggregierten Scope Index zusammengeführt werden, der wiederum für die Berechnung des Resilienz Index verwendet wird.
Ein weiteres zentrales Ergebnis von SPAICER ist die Entwicklung und Implementierung eines Annotator-Moduls, das Daten umfassend beschreibt und annotiert, unter Verwendung von Standards wie GAIA-X. Dabei werden Datenströme im CSV-Format eingelesen, Metadaten extrahiert und in einen maschinenlesbaren JSON-LD-Code transformiert. Diese standardisierte Beschreibung ermöglicht einen effizienten Datenaustausch und nahtlose Integration in bestehende Datenökosysteme.
Zu SPAICERs Kernergebnissen gehört auch die Entwicklung einer Visual Quality Inspection, eine bildbasierte Anomalieerkennung in der Fertigungsindustrie. Durch die Analyse von Bilddaten, z.B. Infrarotaufnahmen von Kunststoffträgerplatten nach dem Sinterprozess, können Qualitätsverluste wie unvollständiges Aufschmelzen oder Blasenbildung erkannt werden. Dies ermöglicht die Optimierung der Parameter an den Sintermaschinen, um Produktionsfehler zu reduzieren und Kosten durch Ausschuss zu sparen. Zudem werden Handlungsempfehlungen für die Maschinenführer:innen bereitgestellt, um die Parameter entsprechend anzupassen.
Mehr Informationen und kostenlose Anmeldung unter:
https://lnkd.in/eXpu_wMS