AI-based Capacity Utilization Analysis
MPDV Mikrolab GmbH
MPDV Mikrolab GmbH
Oftmals sagt einem nur das Bauchgefühl, dass es in der Nachtschicht schlechter läuft als am Tag – aber stimmt das wirklich? Oder hängt es von weiteren Faktoren wie dem Artikel, dem Werkzeug oder dem Material ab? Mit der Unterstützung von Künstlicher Intelligenz untersucht die mApp AI-based Capacity Utilization Analysis Nutzgrade verschiedener Schichten hinsichtlich gleicher Fertigungssituationen (gleiche Maschine, Artikel, Werkzeuge, …) und deckt schichtbezogene Optimierungspotenziale des Nutzgrades auf.
Das Analyseergebnis stellt detailliert dar, welche Fertigungsobjekte (Maschine, Artikel, Werkzeug, …) in welcher Schicht einen positiven oder negativen Einfluss auf den Nutzgrad gehabt haben. Zur einfachen Identifizierung handlungsrelevanter Erkenntnisse zur Nutzgradsteigerung werden die Analyseergebnisse grafisch aufbereitet.
Mit der KI-basierten Nutzgradanalyse erfahren Sie, wie gut Ihre Schichten wirklich laufen. Außerdem decken Sie schichtbezogene Optimierungspotenziale auf.
Maschinen und Anlagen, die nicht oder nur wenig genutzt werden, verursache unnötige Kosten – sei es durch den Verbrauch von Energie oder aufgrund der Tatsache, dass sie an Wert verliert. Die KI-basierte Auslastungsanalyse unterstützt Unternehmen dabei, herauszufinden, welche Faktoren die Auslastung beeinflussen. Diese Erkenntnisse können dann wiederum in der Planung berücksichtigt werden, um unnötige Kosten zu vermeiden.
Die mApp AI-based Capacity Utilization Analysis ist sowohl Teil der Kategorie Resource Management von HYDRA X als auch Teil der AI-Suite.
Als Datenbasis nutzt die mApp die Virtual Production Reality (ViPR) der Manufacturing Integration Platform (MIP) von MPDV.
Für die Nutzgradanalyse verwendet die mApp Daten aus der Maschinen- und Betriebsdatenerfassung. Dazu bietet MPDV folgende mApps an:
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