INTELLIGENT INDUSTRY

Im Bereich Intelligent Industry fokussieren wir uns auf die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI), Maschinellem Lernen (ML) und Data Science für die Automation und Optimierung von industriellen Prozessen für Engineering, Produktion und Product Lifecycle Management (PLM)

PRODUKTE

BOM Validator

Lösung für die automatische Qualitätssicherung von komplexen Stücklisten

Similarity Search

Suche nach identischen oder ähnlichsten Teilen anhand von 3D-Modellen

Master Data Refinement

Bereinigung, Deduplizierung und Anreicherung von Daten.

Intelligent Prediction

Prognosemodelle und Optimierung

BOM VALIDATOR

Lösung für die automatische Qualitätssicherung von komplexen Stücklisten

Die Herausforderung

Konstruktionen komplexer Produktvarianten oder deren Unterbaugruppen in der diskreten Fertigung können versteckte und schwer auffindbare Stücklistenfehler enthalten, die schwerwiegende Auswirkungen auf die Produktion, die Teilelogistik und sogar die Lebenszykluswartung haben.

Unser Ansatz

KENDAXA BOM Validator ist eine KI-basierte, kontinuierlich selbstlernende Lösung für die automatische Qualitätssicherung von komplexen Stücklisten in der diskreten Variantenfertigung. Seine Kernalgorithmen sind systemunabhängig und können (müssen aber nicht) mit verschiedenen ERP- und PLM-Datenquellen integriert werden.

Wesentliche Merkmale

Anhand historischer Teile- und Variantenstücklistendaten kann der BOM Validator lernen, wie die Stücklisten für die Produktfamilie aussehen sollten, einschließlich einiger alternativer Teile und Strukturen.

Auf der Grundlage der Ergebnisse dieses kontinuierlichen Assoziationsregel-Mining-Prozesses und eines ergänzenden Satzes von Regeln basierend auf Expertenwissen kann das System potenzielle Fehler oder Anomalien mit einem hohen Maß an Zuverlässigkeit erkennen und den konkreten Teil der Stückliste kennzeichnen als

  • falsch/inkompatibel
  • fehlend oder
  • übermäßig

Ihre Vorteile

Signifikante Reduzierung (bis zu 95 %, die von traditionellen QS-Systemen nicht erkannt werden) der Anzahl versteckter Fehler in Stücklisten auf eine hochautomatisierte Weise

BOM Validator ist in der Lage, auch sehr komplexe Prüfungen in Echtzeit durchzuführen, genauer gesagt innerhalb eines Bruchteils einer Minute

Sieht die gesamte Stückliste auf einmal, sodass die komplexe Prüfung innerhalb einer Prüfiteration durchgeführt wird

Kosteneinsparung durch frühere Fehlererkennung und Vermeidung von Folgekosten (Reparaturen, Schrottentsorgung usw.)

Verringerung der Entwicklungszeit und der manuellen QA-Prozesse

Verkürzung der Durchlaufzeit, Beschleunigung der Prozesse, Verbesserung der Qualität

Produktvideo

Möchten Sie mehr wissen?

Die Größe des Unternehmens ist nicht so wichtig, obwohl es natürlich in der Regel wahr ist, dass je größer das Unternehmen ist, desto umfangreicher auch die Produktion ist und es mehr Produkte gibt, also auch eine größere Notwendigkeit für unseren BOM Validator

Der BOM Validator ist ideal für Unternehmen, die ihre eigenen Produktlinien haben und die daraus resultierenden Aufträge für ihre Endkunden immer ein gewisses Maß an Anpassung erfordern aufgrund von komplexeren Produkten.

Darüber hinaus eignet er sich für Unternehmen, die sich der hohen Nebenkosten für die Produktion und Qualitätssicherung bewusst sind.

Ja, siehe oben!

Je höher der Grad der Anpassungsmöglichkeiten, desto größer das Risiko möglicher Fehler und desto Notwendigkeit für den BOM Validator.

Typische Fehler, die auftreten können:

  • Fehlerhafte Bauteile – komplett fehlerhafte ERP-Nummern
  • Falsche Anzahl
  • Falsche Position in der BOM
  • Falsches
  • Falsche Attribute wie z.B. falsche Farbe, Ausführung, etc.
  • Fehlendes Spiegelteil – z.B. für die linke Rückenlehne des Stuhls gibt es keine rechte Lehne
  • Fehler in der Materialbezeichnung
  • Bauteil, welches inkompatibel mit dem Rest der Stückliste ist, z. B. die Farbe ist nicht für das Material geeignet

Im Grunde genommen benötigen wir Daten über historische Stücklisten. Diese Daten sind in der Regel in einem PLM-System gespeichert, das der Kunde standardmäßig für den Entwurf und die Implementierung von Produktionsunterlagen und Stücklisten verwendet.

Die meisten PLM-Systeme verfügen über eine Schnittstelle zum Auslesen von Daten aus ihren Datenbanken, und das ist genau das, was wir brauchen, um auf die Daten zuzugreifen, und der Rest kann komplett außerhalb dieser Systeme erfolgen. Natürlich ist der Benutzerkomfort umso größer, je höher der Grad der Integration ist, aber das ist keine Bedingung.

Wir arbeiten derzeit an einer standardmäßigen und sehr engen Integration mit den größten Marktteilnehmern im Bereich der PLM-Lösungen, wie z.B.: Siemens, PTC, SAP, Dassult, usw.

Im Gegenteil: Unsere Lösung zielt darauf ab, den Prozess des Entwurfs neuer Stücklisten zu beschleunigen, insbesondere solcher, die Zehntausende von Komponenten enthalten und bei denen eine „menschliche“ Überprüfung sehr viel Zeit in Anspruch nehmen würde, so dass der BOM Validator in der Lage ist, Stücklisten innerhalb von Minuten automatisch zu validieren, und der Benutzer lediglich die markierten Fehler durchgeht.

Eine weitere Beschleunigung besteht darin, dass es im Idealfall keine Fehler gibt, die in einem späteren Stadium der Produktion entdeckt würden und die wiederum den gesamten Produktionsprozess erheblich verlängern würden, weil Teile der Produkte neu hergestellt werden müssten – ganz zu schweigen von zusätzlichen Kosten.

Der Endnutzer, meist der Konstrukteur der vorgeschlagenen technischen Lösung, verfügt in seiner Anwendung für den Entwurf von Sitzstrukturen über eine Schaltfläche „Stücklistenvalidierung“. Wenn er auf diese Schaltfläche klickt, wird er direkt auf die grafische Oberfläche des BOM Validators weitergeleitet, wo ihm das Ergebnis der Validierung der vorgeschlagenen Lösung angezeigt wird. Der Benutzer erhält somit eine sofortige Rückmeldung darüber, ob sein Entwurf einen Fehler enthält. Die Validierungsparameter werden automatisch auf der Grundlage erlernter Muster ermittelt, können aber auch manuell eingestellt werden. Der Benutzer hat die Möglichkeit, nach der Überprüfung eines Fehlers diesen als ungültig zu markieren oder die Bedingungen anzugeben, unter denen der Fehler vorliegt und unter denen er nicht vorliegt. Damit ist gewährleistet, dass der Benutzer das Recht hat, die endgültige Entscheidung zu treffen. In diesem Fall entsteht auch ein „Feedback“, das der BOM Validator zur weiteren Verwendung bei der Extraktion neuer Regeln, der Anpassung der Gewichtung der Regeln, aber auch für die Validierung selbst aufbewahrt.

Es hängt von der Komplexität der Produkte ab, aber im Allgemeinen gilt: Je komplizierter/teurer das Produkt, desto teurer kann der Konstruktionsfehler werden. Handelt es sich um einen großen Auftrag, bei dem Hunderte von Produkten neu gefertigt werden müssen, sind die Kosten sehr hoch und es können zusätzliche Kosten wie Vertragsstrafen für verspätete Lieferungen usw. anfallen.

Im Allgemeinen gilt: Je früher ein Fehler auftritt, desto geringer sind die Kosten.

Die Anschaffung macht sich oft sehr schnell bezahlt.

similarity search

Suche nach identischen oder ähnlichsten Teilen anhand von 3D-Modellen

Die Herausforderung

Bei einer Vielzahl ähnlicher Teile, die in der diskreten Fertigung verwendet werden, könnten einige (neue) Teile häufig durch andere (vorhandene) ersetzt werden. Da diese jedoch unter verschiedenen Nummern, Namen oder Codes usw. gespeichert sind, kann es schwierig sein, dies zu erkennen und auszunutzen.

Dies führt zu zusätzlichen Kosten in den Bereichen Engineering, Logistik, Produktion und sogar Instandhaltung, da neue Teile entwickelt oder von Dritten beschafft werden müssen, während es bereits einsatzbereite Alternativen auf Lager gibt.

Unser Ansatz

Auf der Grundlage von Zeichnungen und 3D-Modellen kann die KENDAXA Intelligent Platform die Ähnlichkeit verschiedener gleichartiger Teile, wie z. B. Lager, Zahnräder, Spezialschrauben usw., und deren Austauschbarkeit berechnen.

Dies hilft bei der Wiederverwendung vorhandener Teile. Es ist auch sehr nützlich, wenn dringend ein Ersatzteil benötigt wird, das nicht mehr auf Lager ist, da es andere verfügbare Teile mit identischen oder ähnlichen Eigenschaften finden kann, die stattdessen verwendet werden könnten.

Ihre Vorteile

Kann zur Vermeidung von Redundanzen bei der Produktion oder beim Einkauf von Teilen von Dritten eingesetzt werden, wenn die benötigten Teile tatsächlich hergestellt oder eingekauft werden müssen, obwohl es verfügbare Alternativen auf Lager gibt.

Die Lösung verursacht einen geringen Verbrauch an Rechenressourcen dank der einmaligen Vorverarbeitung der Modelle in der Datenbank.

Deutliche Verringerung der Wartezeiten und Verzögerungen.

Unseren Erfahrungen nach kann die Redundanz für bestimmte Teiletypen um mehr als 35 % reduziert werden.

Master Data Refinement

Bereinigung, Deduplizierung und Anreicherung von Daten.

Die Herausforderung

Eine hohe Qualität der Materialstammdaten ist für zahlreiche Abteilungen und Prozesse im Unternehmen von enormer Bedeutung. Fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Materialstämme haben negative Auswirkungen auf die Prozesse der gesamten Wertschöpfungskette. Ein typisches Ergebnis von nachlässiger Datenpflege sind mehrfache Datensätze. Wenn Duplikate vorhanden sind, ist nicht klar, welcher Datensatz der richtige ist und ob die Informationen verlässlich sind. Die manuelle Dublettenprüfung nimmt viel Zeit in Anspruch, weil der richtige Datensatz definiert und die doppelten Datensätze zusammengeführt werden müssen. Die Folgen: längere Prozessdurchlaufzeiten, geringere Effizienz, Fehler in der Stückliste, Lieferverzögerungen und falsche Preisgestaltung. Die Unternehmensbereiche, die von einer intelligenten Materialstammdatenverwaltung profitieren, sind Disposition, Einkauf, Arbeitsvorbereitung, Produktion, Lagerverwaltung, Qualitätsmanagement, Buchhaltung, Service, Vertrieb und Technik.

Unser Ansatz

Angesichts der Folgen einer schlechten Datenqualität lohnt es sich, vorhandene Fehler und Informationslücken in den Daten zu analysieren und die daraus resultierenden Probleme zu beheben. Die Software stellt die Stammdatenpflege auf ein stabiles Fundament, indem sie die Möglichkeit bietet, eigene Regeln zu definieren und Prozesse so zu gestalten, dass sie zu den Bedingungen und Anforderungen im eigenen Unternehmen passen.

Dubletten in Produkt- und Materialstammdaten verursachen regelmäßig enorme – und vor allem unnötige – Kosten. Sie verfälschen die Bestandsauswertungen und weisen einen falschen Lagerbestand aus. Sie erhöhen die Prozesskosten und die Kapitalbindung ohne jeden Produktivitätsvorteil. Und sie verhindern, dass Einspareffekte durch größere Beschaffungsmengen im Einkauf genutzt werden können. Nur mit einer hohen Datenqualität in Ihrem ERP-System können Sie sicherstellen, dass weder zu viel noch zu wenig Material auf Lager ist. Gültige, konsistente Produkt- und Materialdaten sind auch die Voraussetzung für eine einheitliche Sicht auf Ihre Unternehmensinformationen – zum Beispiel: Finanzen und Controlling, Produktion und Logistik, Materialwirtschaft, Vertrieb und Marketing.

Wesentliche Merkmale

Standardisierung von Bauteilenamen
Deduplizierung von Teilen
Verknüpfung von Spiegelteilen & Zuordnungskorrektur
Sicherstellung von Geschäftsregeln

Ihre Vorteile

Konsistente Informationen über Materialien, Produkte, Artikel, Waren, Lieferungen usw.

Effizientes Lieferkettenmanagement: pünktliche Abwicklung von Einkäufen und Lieferungen

Unterstützung bei der Einhaltung von Vorschriften wie Lebensmittel- und Arzneimittelsicherheit und Transportrichtlinien

Dient als zuverlässige Quelle mit allen aktuellen Informationen über Klassifikationen, Stücklisten, Dokumente und Zeichnungen, Bände und EAN/Verpackungsmaterial

Kosteneinsparungen durch effizientere Prozesse rund um die Produktstammdaten

Nachhaltige Kostensenkung durch Optimierung der Preisgestaltung durch konsistente Produktstammdaten während des gesamten Produktlebenszyklus‘

Intelligent Prediction

Prognosemodelle und Optimierung

Die Herausforderung

Überall um uns herum gibt es Zeitpläne. Zeitpläne durchziehen jeden Geschäftsprozess, zum Beispiel: die Anzahl der eingehenden Anrufe, die Besucher pro Tag in einem Geschäft, die Anzahl der Online-Bestellungen und Leads, die Vorhersage von Maschinenausfällen und so weiter. All diese Faktoren wirken sich direkt auf Ihr Geschäft und die korrekte Vorhersage aus, die für die Planung weiterer Schritte erforderlich ist: Personaleinsatzplanung, Produktionsplanung, Lagerkapazitätsplanung, logistische Optimierung, Maschinenserviceplanung usw.

Unser Ansatz

Wir führen eine umfassende Analyse Ihrer historischen Daten durch, wobei wir Trends und festgestellte Abweichungen berücksichtigen. Auf diese Weise können wir die wichtigsten externen Faktoren ermitteln, die Ihr Geschäft maßgeblich beeinflussen. Auf dieser Grundlage bestimmen wir ein Prognosemodell und dessen spezifisches Training und die Umschulung mit verschiedenen externen Faktoren. Die Daten aus der Prognoseanalyse werden dann angepasst und das Endergebnis wird nachbearbeitet. Das Ergebnis ist intuitiv und leicht lesbar, einschließlich einer grafischen Visualisierung.

Ihre Vorteile

Wichtige Informationsquelle für verschiedene Geschäftsplanungsprozesse wie z. B.:
Kapazitäts- und Materialplanung; Produktions- und Instandhaltungsplanung; Finanzplanung

Minimierung der Risiken bei der Entscheidungsfindung unter dem Einfluss unsicherer Faktoren

Erheblicher Rückgang des Gesamtwerts der Versicherungsleistungen im Zusammenhang mit Ereignissen in der Lieferkette

Vermeidung von zusätzlichen und unnötigen Kosten um bis zu 80 %