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Große Fortschritte bei der Digitalisierung der Stahlherstellung durch neue KI-basierte Scheduling App

SMS digital bietet mit ihrer neuen Scheduling App drei Anwendungen für Termin- und Produktionsplanungen

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Noodle.ai, einer der führenden Anbieter von Enterprise Artificial Intelligence® Anwendungen aus San Francisco, USA, und SMS digital mit Sitz in Düsseldorf, Deutschland, die Digitalisierungs-spezialisten innerhalb der SMS group, haben nach Bekanntgabe ihrer Kooperation im Juni 2019 ihre zweite gemeinsam entwickelte Applikation in den Markt eingeführt. In der neuen Scheduling App zur Produktionsplanung sind drei modulare Applikationen enthalten, die auch einzeln zur Verfügung gestellt werden können. Hierbei handelt es sich um eine Pre-Grouping App, eine Demand Planning App sowie eine Line Sequencing App.

Die Scheduling Applikation ist die Antwort auf die steigende Nach-frage nach intelligenter Produktionsplanung mit dem Ziel, Leistungs-kennzahlen wie die Termintreue zu verbessern sowie Übergangs-verluste zu minimieren, die bei Stahlsortenübergängen, Dicken- und Breitensprüngen oder Änderungen der Prozessbedingungen unweigerlich entstehen.

Durch die Integration mit neuen und bestehenden Applikationen wird der gesamte Planungsprozess mittels künstlicher Intelligenz (KI) weiter automatisiert – von der Langzeitplanung von bis zu sechs Monaten bis hin zur kurzfristigen Umplanung innerhalb einer Produktionssequenz. Der modulare Aufbau der neuen Applikation macht dies möglich und es können mit geringem Implementations-aufwand zukünftig weitere Applikationen angebunden werden.

Die drei neuen AIaaS (Artificial Intelligence as a Service)-Module sind vollständig integriert mit dem Manufacturing Execution System MES 4.0 von SMS digital. Die cloudbasierten Anwendungen mit Web-Interface lassen sich einfach über den Webbrowser ausführen.


Demand Planning App: Optimale Bedarfsprognose durch KI
Ein breites Produktspektrum in Kombination mit einer Vielfalt von Produktionsparametern sowie dynamischen Orderbuchänderungen macht die Optimierung der Produktionsplanung zu einer komplexen Aufgabe für Produktionsplaner.

Das Modul "Demand Planning" unterstützt bei der Erstellung eines Produktionsplans, indem es die zukünftig entstehenden Kunden-bestellungen produktspezifisch durch KI-Algorithmen vorhersagen kann. Dies funktioniert bis zu sechs Monate im Voraus und die Vor-hersagen werden direkt in die Produktionsplanung eingebunden. Mit fortschreitendem Verlauf werden die berechneten Aufträge dann durch echte Auftragseingänge ersetzt. Dies verbessert deutlich das Planungsergebnis, da so eine weitsichtige Planung der Produktions-kapazitäten möglich ist. In diese Prognose fließen unterschiedliche Daten ein: Historische Auftragsdaten, Vertriebsdaten, Produktdaten, Kundendaten und weitere unternehmensspezifische Parameter, aber auch externe Faktoren wie Marktschwankungen. Auf diese Weise kann der Planer die Prognosen ganz einfach in reale Bedarfspläne umsetzen. So werden präzisere Liefertermine an Kunden und optimierte Auftragsplatzierung für den Vertrieb ermöglicht. Das Ergebnis ist eine verbesserte Liefertreue bei gleichzeitig effizienter Anlagenausnutzung

Pre-Grouping App: Intelligente Gruppierung verbessert Produktionseffizienz
„Pre-Grouping“ ist eine Lösung, die die Bedarfsanforderungen für jede Produktionslinie zu effizienten Gruppen zusammenfasst. Diese können unter Berücksichtigung gemeinsamer Produkteigenschaften wie Stahlgüte oder chemischer Zusammensetzung aber auch anhand von zeitbasierten Regeln gebildet werden. Darüber hinaus können verschiedene Leistungskennzahlen (KPI Key Performace Indicator) in die Entscheidungsfindung mit einbezogen werden. Die Größe der gebildeten Vorgruppen wird direkt von der Bedarfsplanung bestimmt. Das Pre-Grouping stellt eine wichtige Verbindung zwischen der Bedarfsplanung und der Produktionssequenz her und bietet ent-scheidende Vorteile für die Produktion als Ganzes: Höhere Produktionseffizienz, reduzierte Übergangskosten und optimierte Lagerbestände.

Line-Sequencing App: Optimierung der Profitabilität von Planungsentscheidungen durch modernes Reinforcement Learning
Das Line-Sequencing-Modul erfasst die Auftragseingänge, fasst die Kundenaufträge in Schmelzengruppen zusammen und berechnet für die nächsten 24 Stunden die optimale Sequenz einer ausgewählten Gruppe von Schmelzen für die Stranggießanlage. Für die Berechnung der Schmelzen und der Schmelzenfolge erstellt das Modul eine optimierte Gesamtkostenfunktion, die die Übergangs-kosten an der Stranggießanlage und im Stahlwerk mit den auftrags-spezifischen Vorgaben des Kunden abgleicht. Zentrales Element der Berechnung ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus (Verstärkendes Lernen), in den praktisch alle möglichen Kosten-komponenten sowie technische und Best-Practice-Vorgaben des Kunden einfließen. Das Modul generiert daraufhin eine Empfehlung zur Schmelzensequenz, die von dem Bediener manuell nach Belieben angepasst werden kann. Das Modul erstellt nach jeder Anpassung als Feedback eine Neuberechnung der Leistungs-kennzahlen (KPIs) der Sequenz in Echtzeit. Um nachvollziehen zu können, wie die empfohlene Sequenzierung zustande gekommen ist, kann der Bediener auch manuell die Optimierungsparameter ver-ändern und beobachten, wie sich dadurch die Abfolgeberechnung verändert. Für andere Produktionsanlagen, wie etwa Feuer-verzinkungslinien, wurden auch bereits kundenspezifische Versionen des Moduls entwickelt.

Mit diesen gemeinsam entwickelten Produkten unterstützen SMS digital und Noodle.ai Stahlwerke dabei, ihre vorhandenen Produktionskapazitäten effizienter einzusetzen, um die Produktions-kosten ihrer Kundenaufträge – ohne Beeinträchtigung der Liefer-termine - zu optimieren. Noodle.ai und SMS digital führen ihre je-weiligen Kompetenzen aus dem Anlagenbau, der Prozessmodell-entwicklung und dem Bereich Data-Science zusammen, um ihren Kunden schnell spürbare Effizienzsteigerungen, einen optimierten Ressourceneinsatz und dadurch Produktkostenoptimierungen zu ermöglichen.

„Dies sind sehr beeindruckende Beispiele für die Anwendung neu-artiger, auf Künstlicher Intelligenz und Reinforcement Learning basierter Algorithmen, die maßgebliche Verbesserungen in Unter-nehmen, insbesondere Betrieben mit komplexen Fertigungs-prozessen, erzielen. Unserem Ziel, Ausschuss und Verschwendung zu reduzieren, kommen wir so ein ganzes Stück näher. Denn mit diesen Lösungen, die wir auf unserer Hochleistungs-Rechenplattform trainieren, ist es möglich, Kosten-Nutzen-Analysen für betriebliche und prozessbedingte Abläufe zu erstellen, die deutlich detailliertere und verlässlichere Ergebnisse liefern als Analysen, die allein auf regelbasierter Software und menschlicher Einschätzung beruhen,“ erläutert Chris Heuschkel, Senior Vice President und General Manager der Manufacturing Business Unit von Noodle.ai. „Nur mit solchen Entwicklungen, die die SMS group als Systemlieferant mit ihren Partnern entwickelt, können unsere Kunden wirtschaftlich und umweltoptimiert hochmoderne Werkstoffe herstellen“, sagt Bernhard Steenken, CEO der SMS digital.
 

 

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