Wie KI die digitale Wertstromanalyse unterstützt
Entwickelter Demonstrator zeigt Potenzial von KI in der Wertstromanalyse
Eines der wichtigsten Instrumente zur Erfassung von Ist-Zuständen im Bereich der industriellen Produktion stellt die Wertstromanalyse dar. Basierend auf den dabei erhobenen Informationen können mögliche Optimierungen bewertet und Simulationen durchgeführt werden. Eine typische Wertstromanalyse wird zusammen mit den betreffenden Werkern von Ort erstellt und in Form einer analogen Wertstromkarte auf großen Brown Papers dokumentiert. Dabei können sowohl vorgefertigte Hilfsmittel als auch handschriftliche Darstellungen verwendet werden, um Prozessentitäten, Material- und Informationsflüsse sowie quantitative Informationen darzustellen. Um solche Wertstromkarten digital modellieren zu können, musste die Wertstromkarte bisher mit großem Aufwand per Hand in der Software nachgebaut werden. An dieser Stelle setzt der Demonstrator zur KI-basierten Wertstromanalyse an, der in Zusammenarbeit zwischen dem Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) und der SimPlan im Rahmen eines KompAKI-Pilotprojektes entstand. Er bietet durch die Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz die Möglichkeit, die analoge Wertstromkarte über ein Foto direkt zu digitalisieren. Auf diese Weise soll es deutlich vereinfacht werden, digitale Wertstrom-Simulationssoftware zu verwenden. Simulationssoftware bietet an dieser Stelle die Möglichkeit, Optimierungsmaßnahmen am Wertstrom zu simulieren und so Maßnahmen zur Verbesserung der Effizienz, Durchlaufzeit und Resilienz zu bewerten. Getestet wird dies im Projekt mit der Simulationssoftware SimVSM der SimPlan AG.
Eine besondere Herausforderung im Entwicklungsprozess war das Fehlen von trainierbaren Beispieldaten in Form frei verfügbarer Wertstromdarstellungen. Eine möglichst aussagekräftige und umfangreiche Sammlung von Wertstromabbildungen als Datenbasis ist in diesem Fall für die Verwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens unabdingbar. Als Abhilfe dafür sind verschiedene Verfahren zu Synthese von Daten entwickelt und getestet worden. Die als Basis für Erstellung der künstlichen Trainingsdaten genutzten Templates von Wertstromsymbolen wurden ebenso wie eine ganze Reihe von Trainingswertströmen dankenswerterweise von der auf Wertstromoptimierung spezialisierten Firma Sieben aus Hanau zur Verfügung gestellt. Sieben unterstützt die Entwicklungen im Projekt maßgeblich, hat großes Interesse an den Ergebnissen und wird zudem zukünftig als assoziierter Partner im KompAKI-Konsortium mitwirken.
