Management Summary
In der Prozessindustrie und Verpackungsindustrie ist Qualitätsausschuss kein bloßer Schönheitsfehler, sondern ein unmittelbarer Verlust an Rohmaterial, Energie und Kapital. Traditionelle, reaktive Qualitätskontrollen sind für kontinuierliche Herstellungsprozesse unzureichend. Die Lösung liegt in einer “Prescriptive Quality Engine”, die vorhandene SPS-Signale nutzt, um über automatisierte virtuelle Sensoren (GCP Machine Learning) Qualitätsabweichungen mit einer Abweichung von unter 5 % präventiv vorherzusagen. scitis.io bietet ein ROI-garantiertes Produkt, das dem Bedienpersonal direkt präskriptive Stellgrößen vorgibt und sich nachweislich innerhalb von sechs Monaten über eingesparte Ausschusskosten amortisiert.
Der Strategische Engpass: Material- und Energieverluste durch Ausschuss
In der Prozess- und Verpackungsindustrie führen Qualitätsabweichungen zu unmittelbaren, irreversiblen Verlusten.
- Die Herausforderung: Bei kontinuierlichen Produktionslinien, wie in der Papier-, Kunststoff- oder Chemieindustrie, bedeutet eine Abweichung von den Qualitätsspezifikationen sofortigen Materialverlust und die Verschwendung der für die Verarbeitung aufgewendeten Energie. Jede Minute, in der minderwertiges Material produziert wird, verbrennt Kapital.
Traditionelle Methoden der Qualitätskontrolle sind zu langsam und reaktiv.
- Das Problem: Online-Labortests oder reaktive Inspektionen am Ende der Linie können die Geschwindigkeit des kontinuierlichen Prozesses nicht abbilden. Sie erkennen Probleme erst, wenn der Ausschuss bereits entstanden ist. Eine proaktive, präventive Steuerung ist erforderlich.
Der Nachweis: KI-Kompetenz für virtuelle Sensoren
scitis.io hat in der Referenz bei der Prinzhorn Group eine seltene und wertvolle KI-Kompetenz demonstriert.
- Der Nachweis: Wir haben erfolgreich virtuelle Sensoren implementiert, die Qualitätsparameter während des kontinuierlichen Herstellungsprozesses prognostizieren. Das Entscheidende: Die Abweichung dieser Prognosen liegt bei unter 5 %.
Diese Implementierung belegt unsere Fähigkeit, komplexe KI in realen Produktionsumgebungen wertschöpfend einzusetzen.
- Die Relevanz: Die Bereitstellung hochpräziser, virtueller Sensoren erfordert fundiertes Prozessverständnis kombiniert mit fortschrittlichem Machine Learning. Diese Kompetenz haben wir nachgewiesen.
Die Lösung: Die Prescriptive Quality Engine
Wir bündeln diese nachgewiesene Expertise in einem dedizierten Produkt zur Qualitätsoptimierung.
- Der Ansatz: Ein geschlossener Kreislauf von der Datenaufnahme bis zur präskriptiven Handlungsempfehlung.
Der Prozess ist hoch automatisiert und nutzt vorhandene Infrastruktur.
- SPS-Integration: Die Lösung bindet vorhandene SPS-Signale (Speicherprogrammierbare Steuerung) direkt ein, ohne neue Sensoren installieren zu müssen.
- ML-Training: Über GCP Machine Learning (Google Cloud Platform) werden die vorhandenen Daten automatisiert genutzt, um hochpräzise virtuelle Sensoren zu trainieren und zu optimieren.
- Präskriptive Steuerung: Das System gibt dem Bedienpersonal direkt an der Produktionslinie klare, präskriptive Stellgrößen vor, um Qualitätsabweichungen präventiv zu verhindern.
Der Kernvorteil: Garantierter ROI über Ausschussreduzierung
Dieses System transformiert Ihre Qualitätskontrolle von einer reaktiven zu einer präventiven Funktion.
- Das Ergebnis: Qualitätsabweichungen werden nicht nur erkannt, sondern proaktiv verhindert, was die Material- und Energieeffizienz maximiert.
Unser Vertriebsmodell orientiert sich an messbaren Produktionsergebnissen.
- Das Versprechen: Wir garantieren eine Amortisation über die eingesparten Ausschusskosten innerhalb von sechs Monaten. Die Investition rechnet sich direkt und nachweisbar.
