ROBERT BOSCH GMBH

ANALYTICS VOM FLIESSBAND

Am Standort Immenstadt arbeitet Bosch daran, KI-Lösungen zu „industrialisieren“. Die Grundlage dafür bilden eine skalierbare IoT-Architektur und cross-funktionale Umsetzungsteams. Erste Use Cases sind bereits erfolgreich im Einsatz.

Wenn m Prüfstand für ABS-Systeme am Immenstädter Werk der Robert Bosch GmbH der Bildschirm rot aufleuchtet, wissen die Monage-Mitarbeiter, dass das getestete Bauteil fehlerhaft ist. Was zunächst banal klingt, bedeutet in der Praxis einen enormen Effizienzgewinn.

Denn aufgrund von Anlaufeffekten können Fehler auftreten, die das Prüfergebnis verfälschen. Um tatsächliche Defekte von Anlaufeffekten zu unterscheiden, muss die Prüfzeit erhöht werden. Die Folge: eine Verschlechterung der Taktzeiten in der gesamten Linie. Um diese Zeitverluste zu minimieren, setzt das Unternehmen an dieser Stelle heute ein selbstlernendes System ein, das auf Basis gesammelter Daten Fehler-Muster erkennt und so relevante von nicht-relevanten Fehlermeldungen unterscheidet. Die hohe Erfolgsquote wird durch wöchentliches Re-Training der Algorithmen ständig verbessert.

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Skalierbare IoT-Architektur als Schlüssel

Die Basis hierfür bildet eine flexible, skalierbare IoT-Architektur, in der die Maschinen in erster Linie direkt angebunden sind. Die so gewonnenen Daten fließen zunächst in die Claud, wo sie mithilfe von Maschine Learning-Algorithmen das Analyse-Modell zur Erkennung von relevanten Testfällen trainieren. Anschließend wird dieses Modell auf Maschinen-Ebene eingesetzt, um die Prozessregelung in Echtzeit auszuführen. Den Prozess des kontinuierlichen, selbständigen Lernens auf Basis von Meta-Modellen hat Bosch dabei soweit automatisiert, dass die regelmäßige Aktualisierung des eingesetzten Analysemodells auf Edge-Ebene bereits ohne menschliche Überprüfung voll automatisiert erfolgt.

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Know-how-Transfer durch Tandem-Teams

Um dieses Verfahren schnell und effizient auf andere Bereiche und Use Cases im Unternehmen zu übertragen, sind beim Sieger in der Kategorie Smart Factory crossfunktionale Teams, bestehend aus einem Data Scientist und einem Betriebsingenieur, im Einsatz. Diese Know-How-Tandems kombinieren Data Analytics-Expertise mit tiefer Prozesskenntnis und unterstützen so die Identifikation und Implementierung potenzieller Us Cases für den Einsatz von maschinellem Lernen vor Ort.

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Die Industrialisierung der KI

Diese einzigartige Kombination aus einer skalierbaren IoT-Architektur, automatisierten Maschine-Learning Modellen und organisatorischer Verankerung träkt dazu bei, dass der Implementierungsaufwand sinkt und sich die Analyseverfahren auf andere Bereiche der smarten Fabrik ausweiten lassen. So ist die Advanced-Analytics-Lösung neben der ABS-Fertigung bereits in einem weiteren Fertigungsprozess im Einsatz – weitere sollen folgen. Die Vision einer industrialisierten KI rückt damit in greifbare Nähe.

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  • Verkürzung der Implementierungsdauer für neue KI-Use Cases auf wenige Wochen.
  • Erfolgreiche Umsetzung von zwei Use Cases am Standort Immenstadt.
  • Signifikante Produktivitätssteigerung.

ROBERT BOSCH GMBH, WERK BLAICHACH/IMMENSTADT

Sieger Kategorie:
Smart Factory
Branche:
Elektronik-Komponenten für die Automobilindustrie
Mitarbeiter am Standort:
4,100