Von Maschinen zu lernenden Systemen

Die aiXopt-Maschinenoptimierung analysiert Maschinen- und Anlagen-KPIs sowie Qualitätsfeedback und optimiert automatisch Ihre Maschineneinstellungen, expert-in-the-loop während des Einfahrens und der laufenden Produktion. Das führt zu optimaler Produktionsperformance bei jedem neuen Material, Produkt oder Umgebungseinfluss, automatisch und ohne lange Datensammlung.

aiXopt für Fertigung aiXopt für Maschinenbauer

Optimierung im laufenden Betrieb

aiXopt schlägt neue Betriebspunkte vor, bleibt dabei innerhalb Ihrer Prozessgrenzen und bindet Ihre Experten ein.

Safety

Safety. Garantierte Parameterfenster: Sie bestimmen, in welchen Bereichen wir arbeiten dürfen. Gleichzeitig garantieren wir die Einhaltung kritischer Prozessgrenzen. Ihre Experten haben auf Wunsch das letzte Wort.

Adaptivität

Adaptivität. Bei einem Materialwechsel, neuem Supplier, neuem Format oder neuer Charge passt sich aiXopt vollautomatisch an. Die lernende KI erkennt automatisch, wie sich Materialien, Produkte und Chargen ähneln.

Small-Data

Small-Data. Minimale Datenmenge: aiXopt braucht keinen gefüllten Datalake, um zu starten, und definiert direkt an der Maschine selbstständig die relevanten Betriebspunkte. Sind Daten vorhanden, binden wir sie ein und beschleunigen die Optimierung zusätzlich.

Expert-in-the-loop

Expert-in-the-loop. Ihre Experten entscheiden, welche Parameter auf die Maschine gehen und ab wann die Optimierung vollautonom arbeiten kann. Sichtprüfungen, Qualitätschecks und Daumen hoch/runter binden wir explizit mit ein.

Das Big-Data-Problem. Zu wenig Daten für Standard-KI.

Viele Unternehmen haben nicht ausreichend viele Daten für den Einsatz von Standard-Big-Data-Ansätzen. Hohe Datenqualität und Vollständigkeit bleiben der Ausnahmefall. Mit unserem Small-Data-Ansatz gehen wir diesem Problem gezielt aus dem Weg.

Zu viele Parameter

Hunderte von Maschineneinstellungen kombinieren sich exponentiell.

Zu wenig Daten

Echte, hochqualitative Produktionsdaten mit ausreichender Variabilität sind selten und wertvoll.

Hohe Variabilität

Material, Umgebung und Verschleiß ändern sich ständig. Prozessparameter werden nicht oder verspätet angepasst.

Keine Zeit für ML

Klassisches Machine Learning braucht Wochen bis Monate, doch die Produktion läuft jetzt.

Small-Data KI: Wie wir dem Big-Data-Problem entkommen.

Jeder Durchlauf (Teil, Charge, Schicht) erzeugt genau einen Datenpunkt: eine gefahrene Maschineneinstellung zusammen mit den dabei gemessenen KPIs. Aus wenigen solcher Punkte lernt das Modell, welche Einstellung als Nächstes den größten Nutzen bringt.

Nächste Iteration