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So funktioniert es
Über den Produktionslinien positionierte Kameras erfassen kontinuierlich Videomaterial und synchronisieren es mit Maschinen- und Zeitachsendaten. Bei einem ungewöhnlichen Ereignis können Anwender sofort den exakten Moment heranzoomen, um die Ursache zu überprüfen und zu bestätigen. Trainierte KI-Modelle unterstützen dies, indem sie auf Basis erlernter Verhaltensmuster wahrscheinliche Stillstandsursachen vorschlagen und so Rohmaterial in verwertbare Prozessinformationen umwandeln.
Technische Umsetzung
Fabrico installiert eine oder mehrere industrietaugliche Kameras pro Produktionslinie, die so konfiguriert sind, dass sie die wichtigsten Prozessbereiche abdecken. Mithilfe historischer Daten von Maschinen und Bedienern lernt das Machine-Learning-Modell des Systems, wiederkehrende Stillstandsursachen wie Materialmangel, Blockaden oder defekte Teile zu erkennen. Nach der Lernphase klassifiziert das Modell zukünftige Ereignisse selbstständig und schließt Datenlücken. So wird ein vollautomatisiertes und sich kontinuierlich verbesserndes Diagnosesystem gewährleistet.
Auswirkungen und kontinuierliche Verbesserung
Durch die Integration visueller Daten mit OEE-Analysen ermöglicht Fabrico Herstellern, die wahren Ursachen von Ausfallzeiten und Prozessverlusten aufzudecken. Diese Funktion unterstützt direkt die Kaizen- und DMAIC-Prinzipien: den Prozess visualisieren, Abweichungen messen, die wahren Ursachen analysieren, Standards verbessern und Ergebnisse kontrollieren. Das Ergebnis ist eine objektive, datengestützte Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen, die nachhaltige Leistungssteigerungen in allen Produktionslinien ermöglicht.
