USE CASE

Optimierung der Turbinenproduktion durch KI-gestützte Qualitätsanalyse

In der hochspezialisierten Produktion von Turbinen spielt die Qualitätssicherung eine entscheidende Rolle. Unser Ansatz nutzt Machine Learning und die Analyse von Produktionsdaten aus tausenden von Turbinen, um Muster in Fehlerquellen zu erkennen und die finale Qualität effizient zu gewährleisten.

Problemstellung

Die Qualitätssicherung im Produktionsprozess von Turbinen erfordert präzise Überwachung mehrerer kritischer Schritte. Fehler in diesen Schritten können gravierende Auswirkungen auf die Endqualität haben, deren Identifikation und Bewertung eine Herausforderung darstellt.

Lösungsansatz

Wir implementierten KI-Modelle, die Produktionsdaten analysieren, um frühzeitig Fehlerquellen zu identifizieren und deren Einfluss auf die Endqualität der Turbinen zu bewerten. Zusätzlich wird die finale Qualität mittels der Analyse von Turbinengeräuschen gegen Qualitätsstandards geprüft.

Das Modell

Die KI-Modelle nutzen spezifische Algorithmen, um Produktionsdaten auszuwerten und mit Geräuschaufnahmen der Turbinentests zu vergleichen. Diese Modelle sind auf die Erkennung von Mustern trainiert, die auf potenzielle Fehler hinweisen und ermöglichen eine differenzierte Bewertung je nach Toleranzbereich der Turbine.

1. Machine Learning für Produktionsdaten

Unsere Machine-Learning-Algorithmen analysieren Produktionsdaten, um systematisch Muster zu erkennen, die auf mögliche Fehlerquellen hinweisen, und optimieren so den Produktionsprozess.

2. Thematische Analyse

Durch den Vergleich der Geräusche einer Turbine mit definierten Qualitätsstandards können unsere KI-Modelle die Einhaltung von Qualitätskriterien überprüfen und sicherstellen, dass jede Turbine den spezifischen Anforderungen entspricht.

Ergebnisse und Nutzen

Die Anwendung dieser KI-gestützten Analyse hat die Fähigkeit des Unternehmens, den Produktionsprozess zu überwachen und die Qualität der Turbinen zu sichern, signifikant verbessert. Durch die präzise Identifizierung von Fehlerquellen und deren Einfluss auf die finale Produktqualität können nun gezielte Verbesserungen vorgenommen werden. Die geräuschbasierte Qualitätsprüfung erlaubt eine objektive Bewertung der Turbinenleistung und unterstützt die Einhaltung hoher Qualitätsstandards. Dies führt zu einer effizienteren Produktion, einer Reduzierung von Ausschuss und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit.

  • Frühzeitige Fehlererkennung im Produktionsprozess

  • Differenzierte Qualitätsbewertung basierend auf Geräuschanalyse

  • Anpassbare KI-Modelle für spezifische Toleranzbereiche

  • Optimierung der Produktionseffizienz und Qualitätssicherung

Dieser Use Case illustriert, wie fortschrittliche KI-Technologien und datengetriebene Analysen die Qualitätssicherung in der Produktion revolutionieren und ein hohes Maß an Präzision und Effizienz ermöglichen.

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