Wo industrielle KI im Prozess konkret wirkt.

Typische Ausgangslagen aus Produktion, Anlagenbau und Prozessindustrie – jeweils mit Datenbasis, Analyseansatz, Maßnahme und der Kennzahl, an der die Wirkung gemessen wird.

KI-Potenzial prüfen Alle Leistungen

Struktur

Ausgangssituation, Daten, Analyse, Maßnahme, Zielgröße

Jeder Anwendungsfall folgt derselben Logik. Konkrete Ergebniszahlen weisen wir erst aus, wenn sie in Ihrem Prozess gemessen und belegt sind.

Prozessindustrie

Streuende Chargenqualität ohne erkennbare Ursache

Ausgangssituation: Mehrstufiger Batch-Prozess mit wechselnden Rohstoffqualitäten.
Problem: Qualitätswerte schwanken zwischen Chargen und Schichten.
Daten: Chargenhistorie, Temperatur- und Druckprofile, Laborwerte, Rohstoffdaten.
Analyse: Korrelations- und Ursachenanalyse über Chargen, Bewertung der Messkette auf Drift und Auflösung.
Maßnahme: Anpassung kritischer Prozessparameter, Nachschärfung der Fahrweise, Anomalieerkennung im laufenden Betrieb.

Zielgröße: Chargenkonstanz und Ausschussquote

Lebensmittelindustrie

Hoher Medien- und Energieverbrauch bei Reinigungszyklen

Ausgangssituation: CIP-Reinigung über mehrere Linien mit festen Zeitvorgaben.
Problem: Reinigungszyklen laufen unabhängig vom tatsächlichen Verschmutzungsgrad.
Daten: Verbrauchszähler, Leitwert- und Temperaturverläufe, Rezeptur- und Belegungsdaten.
Analyse: Bilanzierung je Zyklus, Vergleich der Fahrweisen zwischen Linien und Schichten.
Maßnahme: Zustandsabhängige Steuerung der Reinigungsschritte statt fester Zeitfenster.

Zielgröße: Wasser-, Reinigungsmittel- und Energieeinsatz je Zyklus

Maschinenbau

Unerwartete Stillstände an kritischen Aggregaten

Ausgangssituation: Zentrale Antriebe und Pumpen ohne systematische Zustandsbewertung.
Problem: Ausfälle treten ohne Vorwarnung auf und stoppen die Linie.
Daten: Vorhandene Sensordaten wie Strom, Vibration, Temperatur und Betriebsstunden.
Analyse: Anomalieerkennung auf Zeitreihen, Ableitung von Frühwarnindikatoren.
Maßnahme: Frühwarnung im Leitstand mit Wartungsempfehlung und Priorisierung.

Zielgröße: ungeplante Stillstände und Anlagenverfügbarkeit

Kunststofftechnik

Zykluszeit und Ausschuss bei wechselnden Artikeln

Ausgangssituation: Spritzguss- oder Extrusionsprozess mit häufigen Artikelwechseln.
Problem: Einfahrvorgänge kosten Zeit und erzeugen Ausschuss.
Daten: Maschinendaten je Zyklus, Werkzeug- und Materialdaten, Qualitätsprüfungen.
Analyse: Mustererkennung über vergleichbare Artikel, Bewertung der Parametersätze.
Maßnahme: Datenbasierte Startparameter und Assistenz beim Einfahren.

Zielgröße: Zykluszeit, Anfahrausschuss und Rüstzeit

Energie & Versorgung

Betriebsführung mit schwankender Last

Ausgangssituation: Aggregate und Nebenanlagen mit stark wechselnder Auslastung.
Problem: Fahrweise ist nicht auf den aktuellen Bedarf abgestimmt.
Daten: Last-, Verbrauchs- und Zustandsdaten, Wetter- und Produktionsplandaten.
Analyse: Prognose des Bedarfs, Bewertung der Wirkungsgrade je Betriebspunkt.
Maßnahme: Prognosebasierte Betriebsempfehlung und Regelungsunterstützung.

Zielgröße: spezifischer Energieverbrauch und Lastspitzen

Anlagenbau

Datenbasierte Services beim Endkunden

Ausgangssituation: Ausgelieferte Anlagen ohne strukturierte Betriebsdatenauswertung.
Problem: Servicefälle werden reaktiv statt vorausschauend bearbeitet.
Daten: Betriebsdaten der Anlagen im Feld, Servicehistorie, Fehlerspeicher.
Analyse: Vergleich von Betriebsprofilen, Erkennung wiederkehrender Fehlermuster.
Maßnahme: Monitoring- und Frühwarnfunktion als Servicebaustein für Endkunden.

Zielgröße: Reaktionszeit im Service und Anlagenverfügbarkeit

Systematik

Jeder Anwendungsfall läuft durch denselben Regelkreis

Prozess, Analyse, Optimierung, Automation und Kontrolle – unabhängig davon, ob am Ende ein KI-Modell, eine Regelstrategie oder eine klassische Automatisierung steht.

Prozess

Wir verstehen, wie Ihr Prozess wirklich funktioniert.

Analyse

Aus Prozessdaten werden belastbare Erkenntnisse.

Optimierung

Wir machen aus Daten messbare Prozessverbesserungen.

Automation

Wenn aus Erkenntnissen Entscheidungen werden.

Kontrolle

Prozesse kontinuierlich überwachen und verbessern.

Die Kontrolle führt zurück in den Prozess: Erkenntnisse aus dem laufenden Betrieb fließen erneut in Analyse und Optimierung ein. Kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Regelkreis.

Nächster Schritt

Welcher Prozess soll besser werden?

Beschreiben Sie Anlage und Fragestellung – wir bewerten Prozess, Datenlage und Verbesserungspotenzial.

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