Körber Digital GmbH - Beste Künstliche Intelligenz (KI)/ /Lösungen für Machine Learning

Company: Körber Digital GmbH, Berlin, Berlin
Company Division/Group:Körber Digital
Company Description: Körber Digital ist ein Company Builder, mit dem Fokus Deep Tech/KI zur Steigerung der Produktionseffizienz einzusetzen. Es geht um digitale Transformation der globalen Fertigung. Unsere digitalen Lösungen sind maschinen-agnostisch und können in allen Branchen des Maschinenbaus eingesetzt werden. Zudem ermöglichen wir als “Digitales Innovationseinheit” die Weiterentwicklung des Körber-Konzerns.
Nomination Category: Kategorie für Neue Produkte und Produktmanagement Awards
Nomination Sub Category: Business Technology Solution - Künstliche Intelligenz (KI)/ /Lösungen für Machine Learning

Nomination Title: KI-Lösung FactoryPal zur OEE-Steigerung in der Produktion

Releasedatum des neuen Produktes oder der neuen Dienstleistung bzw. Releasedatum der neuen Version: Juni 2020: FactoryPal als eigenständige juristische Einheit gegründet

FactoryPal, ein Venture von Körber Digital, adressiert bestimmte Herausforderungen, die typisch für Industrien in der Prozessfertigung sind: Begrenzte Transparenz über die Linien- und Maschinenleistung, eingeschränkte Sichtbarkeit von Eingabeparametern, Bediener mit unterschiedlichen Fähigkeiten, die Produktionslinien mit suboptimaler Leistung betreiben und das Fehlen einer digitalen Feedbackschleife zur kontinuierlichen Verbesserung der Prozessparameter.

Dank modernster Technologie als Grundlage ist die Cloud-basierte Plug-and-Play-Lösung von FactoryPal, die im Kern auf künstlicher Intelligenz (KI) und IIoT basiert, ein schneller Weg zur Aufrüstung von Produktionsanlagen. Sie ermöglicht es, in dem neuen Feld der Konnektivität und intelligenten Datennutzung wettbewerbsfähig zu sein.

Es führt Betriebs- und Unternehmensdaten zusammen, um genaue Einblicke in das Optimierungspotenzial zu gewinnen, und stellt diese Einblicke den verschiedenen Stakeholdern, sowohl auf der Produktions- als auch auf der Managementebene, zur Verfügung. Mit anderen Worten: Der Ansatz konzentriert sich auf die Anwendung von KI und maschinellem Lernen auf vorhandene Maschinendaten, um die optimalen Einstellungen für die Maschinen zu bestimmen.

Die Lösung unterstützt die Maschinenbediener und gibt in Echtzeit Empfehlungen, welche Maschineneinstellungen geändert/angepasst werden sollten. Die Lösung kann die OEE (Overall Equipment Effectiveness) um mehr als 25 % steigern.

Die Lösung stützt sich auf 3 Elemente:

• Protokollierung von Stillstands- und Geschwindigkeitsverlustzeiten durch die Anwendung.
• Kontinuierliche Erfassung von Maschinen- und Sensordaten aus der Produktionslinie.
• Produktionsinformationen: Produktspezifikationen, Qualität der verarbeiteten Materialien und Leistung der Linie.

Alle diese Informationsquellen werden dann kombiniert und verarbeitet. Dazu gehören die Kombination aller Informationsquellen, die Neuabtastung der Daten und das Feature Engineering. Bei der anfänglichen Modellbildung verwenden wir Bayes'sche Methoden, um eine Untergruppe von Merkmalen auszuwählen, die die meisten Informationen über die Gesamtanlageneffizienz (OEE) enthalten. Wir verwenden auch neuronale Netze für das Feature-Engineering und für die Generierung von Ausfallwahrscheinlichkeitsmerkmalen.

Diese Merkmale werden dann zum Trainieren der Modelle verwendet. Derzeit verwenden wir Ensemble-Modelle (Gradient-Boosting-Regressoren) für die Vorhersage der OEE (Overall Equipment Effectiveness). Mit dieser Methode können wir Vorhersagen schnell und skalierbar erstellen.

Die Lösung kann in vielen Unternehmen der Prozessfertigung eingesetzt werden, der Zielmarkt ist riesig: Unternehmen der Verpackungs-, Lebensmittel-, Pharma-, Stahl-, Textilindustrie etc. Der adressierbare Markt sind Tausende von Produktionslinien weltweit. Vertrieben wird FactoryPal als Als Software- as- a- Service (SaaS) Modell.

Bestehende Lösungen versuchen, einen regelbasierten Ansatz zu verfolgen, der auf Experimenten basiert und für Prozesse mit einer geringen Anzahl von Produktionsparametern geeignet ist. Unser auf historischen Daten basierender Ansatz des maschinellen Lernens funktioniert sehr gut bei einer großen Anzahl von Variablen im Produktionsprozess. Dies ist ein noch nie dagewesener Ansatz, und wir glauben, dass dies der richtige Weg ist, um unter den realen Bedingungen, die in realen Fabriken herrschen, und mit den entsprechenden Datenmengen so viel Effizienz wie möglich zu erreichen.

FactoryPal hat bereits erste Umsätze in Millionenhöhe erzielt. In den kommenden Jahren plant FactoryPal eine weitere Vergrößerung seiner Teams, um seine Angebotskapazitäten zu erhöhen, da die Nachfrage derzeit höher ist, als es (als neu gegründetes Unternehmen) bewältigen kann.

Gesamtauswirkungen von FactoryPal im Jahr 2020:
Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) stieg um bis zu 25 %, was bedeutet, dass zu Corona-Zeiten mehr Toilettenpapier auf den von uns digitalisierten Produktionslinien hergestellt wurde. Unsere Lösung half also der Tissue-Industrie, mit der ungewöhnlichen Nachfrage während der Toilettenpapierkrise Schritt zu halten.

Ein Beweis für den Markterfolg der Innovation:
Wepa (https://www.wepa.eu/en/) Auftragseingänge im zweistelligen Millionenbereich.

Auszeichnungen:
FactoryPal wurde 2021 unter anderem von CAPITAL und Infront Consulting „Coroprate Unicorn in Sicht“ bezeichnet, da es sich auf einem Hyperscaling-Pfad (Verdoppelung von Team und Invest, Erweiterung in die USA) befindet. Des Weiteren hat es FactoryPal in die exklusive Liste der vierten jährlichen "AI German Startup Landscape" der appliedAI Initiative - UnternehmerTUM geschafft. Diese Auswahl wurde mit Hilfe von mehr als 40+ Partnern aus Wissenschaft, Regierung und Industrie möglich gemacht. Obendrein wurde FactoryPal für die nutzerorientierte Machine-Learning-Software für Industrie 4.0 mit dem iF DESIGN AWARD 2021 ausgezeichnet.

Im Anhang befinden sich ein Whitepaper von FactoryPal (“AI-powered Manufacturing Boost for the Process Industry”, Aug 2021) und eine Case Study über den Erfolg bei dem Kunden WEPA (“How FactoryPal Live brought sustainable OEE increase to WEPA”, updated Jan 2022). Außerdem eine Präsentation zur Erläuterung des Zusammenhangs zwischen Körbers internem Innovationsprozess und der Gründung FactoryPals so wie zusätzliche Informationen zum Venture selbst.