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Industrie 4.0: Förderprojekt Akzent4BaSys

Smart kommuniziert = Fertigungsprozess optimiert

Mensch und Maschine sprechen eine Sprache – das könnte bald Realität sein bei GS Kunststofftechnik. Kommt es zu Störungen in der Produktion, analysiert unsere NLP-Technologie das gesprochene und geschriebene Wort der Werksmitarbeiter und liefert automatisiert Lösungen.

© Wolfgang Geyer / geyer-fotografie.de

Back to the Future: eines der ältesten Industrieunternehmen Deutschlands stellt sich in Sachen vorausschauende Wartung smart auf – und wir sind mit dabei. 

Bei Störungen in der Fertigung sind es unsere Werksmitarbeiter, die sie bemerken und sich dazu austauschen. Sie kommunizieren – und das natürlich über Sprache. Das, was der Projektpartner Kybeidos beiträgt, ist genau das, was wir brauchen: eine Sprachanalyse und ein Wissensmanagement der neuesten Generation, um Maschinenstörungen schnell zu beheben.

Hr Heich, GS Kunststofftechnik

Dienstag, 9:45 Uhr, Fertigungshalle der GS Kunststofftechnik in Idar-Oberstein. Die Maschinen laufen auf Hochtouren, es ist spannend zu sehen, wie ein Greifarm alle paar Sekunden ein komplexes Werkstück aus der Spritzgussmaschine hebt. Wir sind in der Fabrik eines der führenden mittelständischen Unternehmen in Deutschland, die Kunststoff verarbeiten. Das hat einen guten Grund: Neben GS Kunststofftechnik und drei weiteren Konsortialpartnern aus den Bereichen Forschung und Elektronik sind wir beteiligt an einem wegweisenden Projekt, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) angeregt wurde: Akzent4BaSys. Ziel ist es, die Fertigung bei GS Kunststofftechnik Industrie-4.0-tauglich zu machen, Produktionsprozesse zu optimieren und Maschinen vorausschauend zu warten. Wie? Mithilfe unserer intelligenten NLP-Sprachanalytik und der Anbindung sämtlicher Maschinen über eine standardisierte BaSys-4.0-Middleware. So wird es bald möglich sein, dass die Mitarbeiter untereinander, aber auch Mensch und Maschine eine Sprache sprechen, sich verständigen und Wissen austauschen.

Ob die Spritzgussmaschine Battenfeld B6, die Handlingsysteme oder Druckeinheiten – alle Komponenten in der Kunststofffabrik liefern unterschiedliche Prozessdaten über unterschiedliche Schnittstellen und Datenformate. Die Mitarbeiter können je Maschine nur eine kleine Auswahl an Daten auf einem Display anschauen – jeder bekommt die gleiche Anzeige, das bedeutet: In ihren unterschiedlichen Rollen und Befugnissen können sie keine zusätzlichen Maschinendaten einsehen. GS Kunststofftechnik hatte vor einiger Zeit ein Manufacturing Execution System (MES) eingeführt und möchte nun den Maschinenpark an die BaSys-4.0-Middleware anbinden. Allerdings fehlt es der Middleware an einer Möglichkeit, die Werksmitarbeiter auf dem Shopfloor flexibel einzubinden und ihnen zu ermöglichen, sich ortsunabhängig zu den zusammenlaufenden Informationen auszutauschen.


Auf unterschiedlichen Ebenen führt das Forschungsprojekt bei GS Kunststofftechnik zusammen, was in der Praxis auch für andere mittelständische Unternehmen hoch relevant ist:

  • Vesatec: Das Unternehmen hat die Aufgabe, Daten aus den Fertigungsanlagen zu gewinnen, die teilweise seit über 40 Jahren laufen.
  • Kybeidos: Wir binden die Mitarbeiter auf Basis der eigenen VDPP-Plattform über analysierte Sprache in die Prozesse ein.
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Fraunhofer IESE: Die Forschungsinstitutionen liefern KI-Knowhow sowie die standardisierte BaSys-4.0-Middleware, die die Sprachanalyse und die Sensordaten in das bestehende Produktionssystem integriert.

Am Ende wird ein Demonstrator entstehen sowie eine Erweiterung des Standards BaSys, die in Fertigungshallen universell eingesetzt werden kann. Sie sorgt dafür, dass Maschinen im besten Fall erst gar nicht stehen bleiben. Fehler werden frühzeitig erkannt und im Vorfeld eines Schadens behoben. Sollte ein Schaden eintreten, wird die Instandsetzung beschleunigt. Das Ergebnis: reduzierte Schadens- und Stillstandzeiten, weniger Stresssituationen für die Mitarbeiter, kürzere Laufwege und bessere Teamübergaben. Es wird erwartet, dass die Maschinenauslastung und die Effektivität der gesamten Anlage und damit auch die Kosteneffizienz um bis zu 10 Prozent gesteigert werden.


Wir analysieren die Kommunikationsinhalte und generieren einen entscheidenden Mehrwert

Zunächst evaluieren wir Open-Source-Messenger-Plattformen. Wichtig ist, dass die eingesetzte Plattform so offen ist, dass wir unsere Sprachanalytik und damit unsere VDPP-Plattform technisch anbinden können. Natürlich muss sie auch den Data Governance und Security-Anforderungen von GS Kunststofftechnik entsprechen. Die Interaktionsplattform wird am Ende Videotelefonie bereitstellen, Maschinendaten visualisiert einbetten (z.B. ein Diagramm zum Verlauf des Öldrucks) und Nachrichten automatisiert an Ticketsysteme und das MES sowie an Instandhalter, Schichtleiter und Produktionsleiter versenden.

Der Clou: Unsere Technologie ist branchenneutral, wertet Text und Sprache umfassend aus und kann auf das technische Vokabular der GS Kunststofftechnik trainiert werden – im Sinne eines umfassenden Wissensmanagements. Hinzu kommt: Der Mitarbeiter steuert selbst, welche Informationen er benötigt. Auf Wunsch kann er die Sprachanalytik in die Kommunikation „zuschalten“. Sie gibt dann im richtigen Moment einen Hinweis, der dafür sorgt, dass die Maschine nicht erst in zwei Tagen, sondern in zwei Stunden wieder läuft.


Das Projekt auf einen Blick

Projekttitel:

  • Akzent4BaSys = Aktives Werker-zentriertes Shopfloor Interaktionssystem für BaSys zur flexiblen Informationsbereitstellung für den Mitarbeiter

Branche:

  • Industrie

Projektpartner:

  • GS Kunststofftechnik

  • Vesatec

  • Kybeidos GmbH

  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

  • Fraunhofer IESE

Laufzeit:

  • 01.12.2019 - 30.11.2021

Fördergeber:

  • Bundesministerium für Forschung und Bildung (BMBF), Förderkennzeichen 01IS19048B

Unser Beitrag:

  • Beratung
  • Evaluierung von Messenger-Plattformen
  • VDPP-Implementierung
  • NLP-Services

Technologien:

  • NLP-Analytik (Speech-to-text und Textklassifikation) mithilfe unserer VDPP-Plattform