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KI bei der HellermannTyton GmbH
KI bei der HellermannTyton GmbH

Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen durch Machine Learning, Computer Vision und Co.

Wie ein erfolgreiches "Digitalisierung konkret"-Projekt des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hamburg in Kooperation mit der HellermannTyton GmbH zum Schwerpunktthema Künstliche Intelligenz aussehen kann, erfahren Sie in diesem Projektbericht.

 

 

Kurzes Unternehmensportrait:

Die HellermannTyton GmbH (HellermannTyton) ist ein führender Hersteller und Anbieter von Produkten zum Bündeln, Befestigen, Verarbeiten, Verbinden, Isolieren, Schützen und Kennzeichnen von Kabeln, Leitungen und von Konnektivitätslösungen für Datennetzwerke. Darüber hinaus entwickelt das Unternehmen Produkte für kundenspezifische Industrieanwendungen, u.a. für die Automobilindustrie, die Luft- und Raumfahrt und die Nahrungsmittelindustrie.

 

Ausgangslage

Die Produktion der innovativen Kabelmanagement-Produkte von HellermannTyton auf höchstem Qualitätsniveau erfordert viel Erfahrung und Knowhow, welches die Mitarbeiter des Unternehmens in den letzten Jahrzehnten aufgebaut haben. Komplexe Produktions- und Logistikprozesse sind entstanden, deren stetige Optimierung Ziel des Unternehmens ist. Dass Künstliche Intelligenz (KI) dabei unterstützen kann, darüber ist man sich in der Geschäftsführung einig. Offen blieben bis jetzt jedoch die Fragen, wie KI konkret helfen kann und welche potentiellen Anwendungsfälle im Unternehmen sich für erste Versuche eignen. Um diese Fragen zu beantworten, hat HellermannTyton über Prof. Dr.-Ing. Axel Wagenitz als Leiter des Business Innovation Labs (BIL) der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW Hamburg) die Expertise des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hamburg angefragt. Am 20. Januar 2020 haben Experten des BIL einen Kurzworkshop mit den Geschäftsführern Axel Boywitz, Marten Rau, Christoph Schlöder sowie ausgewählten Führungs- und Fachkräften, u.a. aus den Fachbereichen Logistik, Industrial Engineering und Process Excellence, bei HellermannTyton durchgeführt.

 

Ergebnis des Workshops

Zunächst führte Geschäftsführer Axel Boywitz im Rahmen eines Unternehmensrundganges durch die Produktion und Logistik des Tornescher Standortes, um den Experten des BIL einen ersten Einblick in die Prozesse und Strukturen zu geben. In der HellermannTyton ACADEMY stellte Jan Fischer vom BIL dem Auditorium im Anschluss die Grundlagen von KI vor, um eine gemeinsame Diskussionsbasis zu schaffen. Im Fokus standen dabei die Lernstrategien, Funktionsweisen und Voraussetzungen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Anschließend stellte Jan Fischer mögliche Anwendungsfälle und Best Practices aus dem Netzwerk der Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren vor. Die Demonstration eines Computer-Vision-Kits ermöglichte den Unternehmensvertretern daraufhin einen Einblick in die Funktionsweise eines konkreten Umsetzungsbeispiels, welches mittels eines neuronalen Netzes Bilderkennung ermöglicht.

Anschließend berichteten einzelne Fachabteilungen über ihre aktuellen Herausforderungen im Unternehmen. Gemeinsam wurde evaluiert, inwieweit die vorgestellten KI-Konzepte geeignet sind, diesen zu begegnen. Eine Herausforderung des Unternehmens ist die hohe Pseudoausschussrate bei der Produktion des Produktes „EdgeClip“. In der EdgeClip Produktion wird - aufgrund des außergewöhnlichen hohen Qualitätsversprechen HellermannTytons gegenüber seinen Kunden - jedes Produkt an jeder Maschine einzeln einer automatisierten visuellen Qualitätskontrolle unterzogen. Die geringe Fehlertoleranz sowie wechselnde Zuliefererprodukte, Variationen der Umgebungsbeleuchtung und Spritzgusswerkzeuge, führen zu einer hohen Pseudoausschussrate von bis zu 90%. Das bedeutet, dass 9 von 10 Teilen, die als Schlechtteile für Ausschuss erklärt werden, eigentlich Gutteile sind und zu Unrecht im Ausschuss landen. Erklärtes Ziel ist es die Pseudoausschussrate ohne Austausch der vorhandenen Sensorik zu verbessern.

Mittels der Expertise des BIL sowie den Prozesskenntnissen der Fachabteilung wurden in einem kurzen Brainstorming verschiedene Lösungsansätze entwickelt und diskutiert. Als vielversprechend hat sich der Einsatz eines Computer Vision-Klassifikationsansatzes mit (un-)überwachten Lernstrategien herausgestellt. Über diesen könnte der Ausschuss, auf Basis der von der bisherigen automatisierten visuellen Qualitätskontrolle generierten Bilder, auf echte Schlechtteile überprüft werden. „Dank des aufschlussreichen Vortrags zum Thema Künstlicher Intelligenz und dem anschließenden Dialog der Fachabteilungen sowie den Experten des BIL, konnten wir versteckte Potentiale aufdecken. Wir freuen uns darauf, gemeinsam die identifizierten Potentiale zum Nutzen des Unternehmens zu realisieren.“, zieht Geschäftsführer Christoph Schlöder Fazit. Das entwickelte und evaluierte Konzept wird nun in Folgeterminen mit den involvierten Fachabteilungen und den Experten des BIL weiter detailliert.

 

Kontaktdaten (Einzelpersonen mit E-Mailadresse):

  • Prof. Dr.-Ing. Axel Wagenitz   (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!)
  • Jan Fischer                                 (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!)
  • Jean Philip Zimmermann        (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!)
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