GAMED
News

Rolling 2016: Data Mining als Methode zur kontinuierlichen Prozessverbesserung

„The Austrian Society for Metallurgy and Materials“, konferierte die internationale Rolling 2016 im Congress Center Graz. Teilnehmer aus aller Welt konnten sich bei dieser Veranstaltung über die neuesten Trends und Innovationen am Stahlsektor informieren. Gemeinsam mit Böhler Edelstahl, dem Gewinner des Process Awards 2013, stellte GAMED neue Möglichkeiten zur kontinuierlichen Prozessverbesserung in Blockwalzwerken mit Data Minig vor.

Hintergrund

Im Blockwalzwerk von Böhler Edelstahl in Kapfenberg wird eine hohe Bandbreite an Produkten für ambitionierte Kunden aus der Automobil-, Luftfahrt- Öl- und Gasindustrie produziert. Um den hohen Anforderungen seiner Kunden nachhaltig gerecht zu werden setzt Böhler Edelstahl seit Jahren darauf, sein integriertes Prozess- und Qualitätsmanagementsystem mit innovativen Methoden und Tools kontinuierlich zu optimieren.

So konnte Böhler Edelstahl als erstes Unternehmen in Österreich einen sich selbst optimierenden Produktionsprozess des Reifegrades fünf nach ISO 15504 hervorbringen und gewann damit im Jahr 2013 den Process Award in der Kategorie „Kernprozesse Produktionsunternehmen“. Für das Verbesserungsmanagement stehen dem Prozessteam von Böhler eine Vielzahl an Daten zur Verfügung welche größten Teils vom GAMED Manufacturing Execution System erfasst, gespeichert und bereit gestellt werden.

Neue Erkenntnisse mit Data Mining gewinnen

Aufgrund einer übergroßen Anzahl an verfügbaren Daten und Datentypen (Big Data) und der frappant fortgeschrittenen Prozessreife, ist das Auffinden komplexer Zusammenhänge nur noch maschinell gestützt möglich.

Dabei wird grundlegend zwischen zwei Ansätzen unterschieden. Zum einen das „Knowledge Discovery in Big Databases“ (KDD) und zum anderen das maschinelle lernen (ML). Beim KDD ist man bemüht mittels Software, Zusammenhänge in den Daten selbst ausfindig zu machen. Ein wesentlicher Unterschied zu herkömmlichen Methoden besteht darin, dass man sich konkrete Antworten durch die Analysen erwarten kann (z.B. Maschine A fällt an Wochentag B in Schicht C mit den Einstellwerten D während der Herstellung von Produkt E um 30% häufiger aus). Auch beim ML wird nach derartigen Zusammenhängen gesucht jedoch mit dem Unterschied, dass Ergebnisse nicht an einen Softwareanwender kommuniziert sondern vollständig elektronisch weiter verarbeitet werden.

Dieser Herausforderung begegnet das Prozessteam von Böhler Edelstahl mit dem VisualDataXplorer von GAMED, ein Tool welches Ursachen von Fehlern und Qualitätsproblemen in großen Datenmengen erkennt.

Anwendung von Data Mining in einem Blockwalzwerk

Im Rahmen der Rolling konnten die Teilnehmer anhand eines konkreten Beispieles erfahren wieviel Potential Data Mining bietet. Dazu wurde ein Datenset von Böhler Edelstahl mit dem VisualDataXplorer von GAMED untersucht um die Ursachen für zwei immer wiederkehrende Abweichungen zu ermitteln: häufig auftretende Oberflächenfehler bei einem Kaltarbeitsstahl und einer Nickelbasislegierung. Nach der Analyse von gut 10.000 Datensätzen und etwa 200 unterschiedlichen Parametern konnten Hinweise auf mögliche Einflussfaktoren für diese Abweichungen gefunden werden. Diese Hinweise sind die Basis für weitere Analysen.

Kontinuierliche Prozessverbesserung

Das automatisierte Produktionstracking des GAMED-MES erfasst täglich eine beeindruckende Menge an Daten welche die Basis für Prozesssteuerung, Prozesskontrolle und Prozessverbesserungen bilden. Darüber hinaus liefert das MES proaktiv bestimmte Datensets aus erkannten Problembereichen zur weiteren Analyse an den VisualDataXplorer. Auf diese Weise erhält das Prozessteam fortwährend und automatisiert Analyseergebnisse zur weiteren Prozessverbesserung um dem Trend zu immer kleineren Losgrößen bei ständig steigender Produktvielfalt ökonomisch entsprechen zu können.

Partner

© 2015 GAMED mbH. Alle Rechte vorbehalten.

Impressum  |  Nutzungsbedingungen  |  AGB  |  Sitemap

GAMED