Bei der UMBRAGROUP war man besorgt über die Anzahl der nicht konformen Teile in den hochpräzisen Fertigungsprozessen. Deshalb arbeitete das Unternehmen mit IBM und dem IBM Business Partner Nodes S.r.l. zusammen, um eine Modellierungs- und Prognoselösung auf der Grundlage der IBM Watson Studio-Technologie zu entwickeln. Mithilfe der Plattform lassen sich bisher unerkannte Faktoren identifizieren, die einer erfolgreichen Produktionsausführung im Wege stehen können.
Die UMBRAGROUP S.p.A. wollte die Anzahl der ausgemusterten Einheiten in ihren Produktionsausführungen reduzieren und wünschte sich einen besseren Einblick in ihre Produktionsaktivitäten.
Gemeinsam mit IBM und dem IBM Business Partner Nodes hat der Hersteller eine prädiktive Modellierungsplattform implementiert, mit der mögliche Ursachen für Produktprobleme identifiziert werden können.
Niemand verschwendet gerne Effizienz und Geld, vor allem nicht die Hersteller. Wenn man bedenkt, wie viel Zeit, Energie und Mühe es kostet, die notwendigen Rohstoffe zu beschaffen, sie nach anspruchsvollen Standards aufzubereiten und sie schließlich zu einem brauchbaren Produkt zusammenzusetzen, kann jede nicht konforme oder unbrauchbare Komponente geradezu ärgerlich sein. Oder noch schlimmer: einen finanziellen Schaden verursachen.
Und je komplizierter das Produkt ist, desto frustrierender können nicht-konforme Produktionsausführungen sein.
„Wir stellen hochpräzise mechanische Komponenten her – zum Beispiel Kugelumlaufspindeln für die Luft- und Raumfahrtindustrie“, erklärt Mauro Bernareggi, Chief Information Officer bei der UMBRAGROUP. „Einige unserer Produkte brauchen bis zu vier Monate für die Herstellung. Und wenn man nach monatelanger Arbeit nicht konforme Komponenten produziert, ist der wirtschaftliche Schaden groß.“
Vor allem diese nicht konformen Teile bereiteten UMBRAGROUP Sorgen, da sie in späteren Produktionsphasen auftraten, in denen der Wert der Produkte eine größere Rolle spielt. „Wenn sich diese Zahlen summieren“, fährt Bernareggi fort, „wirkt sich das auf den Gewinn und den Wert unseres Unternehmens aus. Wir haben versucht, dieses Problem im Rahmen unserer kontinuierlichen Verbesserungsbemühungen anzugehen, aber es gab immer noch Raum für Verbesserungen. Also haben wir uns für einen anderen Ansatz entschieden, bei dem wir analytische und prädiktive Tools einsetzen.“
Nachdem das Unternehmen zahllose Produktionsaufzeichnungen und Berichte durchforstet hatte, brauchte man eine neue Herangehensweise, um das Problem in den Griff zu bekommen. „Vor etwa drei Jahren hörten wir zum ersten Mal von maschinellem Lernen und KI“, fügt Bernareggi hinzu. „Und wir konnten sehen, wie andere diese Technologie nutzten, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und so Ursachen zu identifizieren, die für eine menschliche Analyse nicht offensichtlich waren. So etwas brauchten wir.“
Die UMBRAGROUP, ein langjähriger IBM Kunde, wandte sich an das Unternehmen, um Hilfe zu erhalten, und es stellte den Kontakt zum IBM Business Partner Nodes her.
Gemeinsam erarbeiteten die UMBRAGROUP, Nodes und IBM einen ersten Machbarkeitsnachweis (Proof of Concept, POC), bei dem die Watson-Technologie eingesetzt wurde, um neue Erkenntnisse aus den Produktionsdaten des Unternehmens zu gewinnen. Das Team von Nodes untersuchte insbesondere die verschiedenen Backoffice-Systeme der UMBRAGROUP und konzentrierte sich dabei vor allem auf das ERP- und das Manufacturing Execution System (MES).
„Der erste Schritt“, erklärt Guillaume Ammassari, Sales Director bei Nodes, „bestand darin, sicherzustellen, dass wir die richtigen Daten haben. Wenn Sie wollen, dass der Algorithmus richtig funktioniert, brauchen Sie gute Daten. Sonst haben Sie ein Problem.“
Nachdem die entsprechenden Systeme identifiziert waren, bereinigte das Nodes-Team die Daten und wandelte sie in ein brauchbares Format für die Analyse- und Prognose-Engine um.
Nach einem erfolgreichen Machbarkeitsnachweis arbeitete die UMBRAGROUP mit Nodes und IBM zusammen, um eine robustere, langfristige Version der Plattform zu entwickeln. Watson Studio ist das Herzstück der Lösung. Die Software analysiert die vorhandenen Daten und zieht Schlüsse daraus, unterstützt aber auch den Aufbau neuer Modelle und Vorhersageprozesse.
„Bei der Analyse der Daten kamen wir zu einigen sehr unerwarteten Schlussfolgerungen hinsichtlich unserer Prozesse, die wir vorher nie in Betracht gezogen hatten“, bemerkt Bernareggi. „Wir stellten zum Beispiel fest, dass die erste produzierte Charge einen relativ hohen Prozentsatz an nicht konformen Teilen aufwies, nachdem wir eine spezielle Vorrichtung eingerichtet hatten. Daraufhin änderten wir die Arbeitsabläufe, was zu enormen Verbesserungen führte.“
Er fährt fort: „Wir haben auch festgestellt, dass viel mehr nicht konforme Teile anfallen, wenn wir bestimmte Maschinen (bei denen extrem kleine Toleranzen zulässig sind) anhalten und eine halbe Stunde später wieder in Betrieb nehmen. Jetzt versuchen wir zu vermeiden, dass diese Maschinen während des Tages aus irgendeinem Grund gestoppt werden. Anstatt die Maschinen in der Mittagspause abzuschalten, arbeiten wir in mehreren Schichten, damit die Arbeit kontinuierlich weiterläuft.“
Über diese erste Analyse hinaus setzt UMBRAGROUP die Lösung weiterhin ein, um die laufende Produktion zu überwachen und künftigen Ausschuss einzudämmen. „Mit dem Toolkit haben wir eine Möglichkeit, kontinuierliche Analysen durchzuführen“, fügt Bernareggi hinzu. „Jede Woche überprüfen wir unsere Daten, um zu sehen, ob es etwas anderes gibt, das wir nicht berücksichtigt haben. Oder wenn wir eine Änderung planen, können wir modellieren, wie viel Ausschuss diese Änderung verursachen könnte.“
Nachdem die von der Analytics Engine identifizierten Probleme behoben waren, konnte die UMBRAGROUP die Menge der nicht konformen Produkte erheblich reduzieren – um mehr als 20 % im Vergleich zum Vorjahr. Und mit dieser Reduzierung gingen erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen einher.
Darüber hinaus bietet die Lösung die Möglichkeit, Fertigungsprozesse kontinuierlich weiter zu optimieren und Ineffizienzen und andere Engpässe zu identifizieren, die eine effektive Produktion beeinträchtigen könnten.
„Sie haben jetzt alles, was sie brauchen, um neue Probleme vorherzusagen, zu antizipieren und zu vermeiden“, fügt Ammassari hinzu.„Die richtigen Daten. Die richtigen Algorithmen. Die richtige Lösung.“
Und die UMBRAGROUP könnte mit ihrer Wahl nicht zufriedener sein.
„Um ehrlich zu sein“, fügt Bernareggi hinzu, „haben wir nach dem Machbarkeitsnachweis eine Reihe von anderen Anbietern evaluiert. Letztendlich haben wir uns für Nodes und IBM entschieden. Bei Nodes haben wir festgestellt, dass sie sehr gut in der Lage sind, Werte aus den Daten zu extrahieren. Alles in diesem Projekt beruhte auf dieser Kernkompetenz. Und mit dem Machbarkeitsnachweis haben sie wirklich gezeigt, dass sie unsere Daten und unsere geschäftlichen Anforderungen perfekt verstanden haben.“
Er fährt fort: „Und IBM stellte uns ein Toolkit bereit, das einfach zu bedienen war. Der Schlüssel für uns war die Einfachheit, die Benutzerfreundlichkeit der Lösung. Ein Geschäftsleiter kümmerte sich um das Management dieses Projekts, denn wir haben nicht genügend Ressourcen in der IT-Abteilung für die Durchführung eines solchen Projekts. Ohne jegliche Programmierung haben wir Watson Studio einfach in unsere ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) eingefügt, und schon war es einsatzbereit.“
Die UMBRAGROUP (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist ein weltweit führender Hersteller von Kugelumlaufspindeln, elektromechanischen Antrieben, Lagern und anderen High-Tech-Komponenten für die Luft- und Raumfahrtbranche und die Industrie. Das 1972 gegründete Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Foligno, Italien, und weitere Produktionsstätten in Deutschland und den USA.
Informationen zu Nodes S.r.l.
Der 2006 gegründete IBM Business Partner Nodes (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) bietet IT-Produkte, -Lösungen und -Services für den italienischen Markt an. Das Unternehmen hat sich auf Datengovernance und Systeme zur Überwachung, Messung und Verbesserung der Datenqualität spezialisiert und hat seinen Hauptsitz in Rom, Italien.
Rechtshinweise
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, Juli 2020.
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