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Marija Mijic
HR & Office Allrounder
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craftworks GmbH
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Energiesparen durch
Prozess-Optimierung
Wir haben eine KI-basierte Controlling-Software für einen multinationalen Hersteller von Performance Coatings entwickelt.
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Success Story
Lesedauer: 2 min
Automotive
Material Industries
Predictive Quality
Predictive Maintenance
Industrial Software
20%
weniger Energieverbrauch
Genaue
Ermittlung der Presszeitdauer
Geringerer
CO2-Fußabdruck
Kontext
Der Hersteller wollte intelligente Lösungen für seine Kunden entwickeln, die Hochfrequenzpressen für Holzklebstoffe verwenden.
Herausforderung
Der Erfahrung des Unternehmens nach variierte die Zeit, die für das Verkleben von Holzteilen benötigt wurde. Die optimale Zeit hing dabei stark von den Materialeigenschaften (von Holz und Leim) ab. Die Hypothese lautete, dass Veränderungen in der Spannungskurve, die während des Hochfrequenzverfahrens verwendet wird, das optimale Ende des Prozesses anzeigen könnte.
Auftrag
Unsere Aufgabe bestand darin, die optimale Presszeit auf Basis der Parameter der Hochfrequenzpresse zu ermitteln. Dabei gab es zwei wichtige Überlegungen:
1. Die Nutzung von Prozessdaten in Echtzeit, um zu erkennen, wann die optimale Presszeit erreicht ist.
2. Die optimale Presszeit auf der Grundlage bestimmter Bedingungen vorherzusagen.
Lösung
Wir haben einen Algorithmus auf den historische Daten angewendet, um alle optimalen Presszeiten zu identifizieren, und darauf basierend ein Machine-Learning-Modell trainiert. Dieses Modell sagt die optimale Dauer anhand der zu Beginn des Prozesses verfügbaren Informationen wie Materialeigenschaften, Abmessungen und weiteren Faktoren voraus.
Wir haben einen Signalverarbeitungs-Algorithmus entwickelt, der in Echtzeit den optimalen Endpunkt der Presszeit ermittelt.
Mehr Erfolgsgeschichten
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