Noodle.ai und SMS digital haben ihre nunmehr zweite gemeinsam entwickelte Applikation in den Markt eingeführt. Mit einer sogenannten „Scheduling App“ möchten die Unternehmen der Nachfrage aus der Stahlherstellung nach Anwendungen für Termin- und Produktionsplanungen nachkommen.
Mit der neuen Scheduling App soll es gelingen, den gesamten Planungsprozess der Stahlproduktion mittels künstlicher Intelligenz (KI) weiter zu automatisieren. Konkret beabsichtigen Noodle.ai und SMS digital mit der Lösung, Leistungskennzahlen wie die Termintreue zu verbessern sowie Übergangsverluste zu minimieren. Letztere entstehen unweigerlich etwa bei Stahlsortenübergängen, Dicken- und Breitensprüngen oder Änderungen der Prozessbedingungen.
Zu diesen Zwecken enthält die App drei modulare Applikationen, die nach Angaben von SMS digital auch einzeln zur Verfügung gestellt werden können. Hierbei handele es sich um eine Pre-Grouping App, eine Demand Planning App und eine Line Sequencing App.
Effiziente Vorgruppierung
Pre-Grouping ist eine Lösung, die die Bedarfsanforderungen für jede Produktionslinie zu effizienten Gruppen zusammenfassen soll. Letztere bildet die Anwendung unter Berücksichtigung gemeinsamer Produkteigenschaften wie Stahlgüte oder der chemischen Zusammensetzung. „Darüber hinaus können verschiedene Leistungskennzahlen in die Entscheidungsfindung mit einbezogen werden“, so SMS digital. Demnach stelle das Pre-Grouping eine wichtige Verbindung zwischen der Bedarfsplanung und der Produktionssequenz her und biete „entscheidende Vorteile für die Produktion als Ganzes“.
Intelligente Vorhersagen
Das Modul Demand Planning soll den Anwender dabei unterstützen, einen Produktionsplan zu erstellen. Das gelingt SMS digital zufolge, indem es die zukünftig entstehenden Bestellungen produktspezifisch durch KI-Algorithmen vorhersagen kann. Dies funktioniere bis zu sechs Monate im Voraus und die Vorhersagen würden direkt in die Produktionsplanung eingebunden. „Mit fortschreitendem Verlauf werden die berechneten Aufträge dann durch echte Auftragseingänge ersetzt“, heißt es bei SMS digital. In die Prognose flössen verschiedene Daten mit ein, unter anderem historische Daten oder externe Faktoren wie Marktschwankungen.
Optimale Berechnung
Schließlich widmet sich das Linie Sequencing der Aufgabe, Auftragseingänge zu erfassen, diese in Schmelzgruppen zusammenzufassen und für die nächsten 24 Stunden die optimale Sequenz einer ausgewählten Gruppe von Schmelzen für die Stranggießanlage zu berechnen. „Für die Berechnung von Schmelzen und der Schmelzenfolge erstellt das Modul eine optimierte Gesamtkostenfunktion, die die Übergangskosten an der Stranggießanlage und im Stahlwerk mit den auftragsspezifischen Vorgaben des Kunden abgleicht“, so SMS digital. Zentrales Element der Berechnung sei ein Reinforcement-Learning-Algorithmus (Verstärkendes Lernen), in den praktisch alle möglichen Kostenkomponenten sowie technische und Best-Practice-Vorgaben einflössen. Das Modul generiere daraufhin eine Empfehlung zur Schmelzsequenz, die von dem Bediener manuell angepasst und nachvollzogen werden könne.
SMS digital: Scheduling App begünstigt „hochmoderne Werkstoffe“
Chris Heuschkel, Senior Vice President und General Manager der Manufacturing Business Unit von Noodle.ai, fasst zusammen: „Unserem Ziel, Ausschuss und Verschwendung zu reduzieren, kommen wir so ein ganzes Stück näher. Denn mit diesen Lösungen, die wir auf unserer Hochleistungs-Rechenplattform trainieren, ist es möglich, Kosten-Nutzen-Analysen für betriebliche und prozessbedingte Abläufe zu erstellen, die deutlich detailliertere und verlässlichere Ergebnisse liefern als Analysen, die allein auf regelbasierter Software und menschlicher Einschätzung beruhen.“ Bernhard Steenken, CEO von SMS digital, fügt hinzu: „Nur mit solchen Entwicklungen, die die SMS group als Systemlieferant mit ihren Partnern entwickelt, können unsere Kunden wirtschaftlich und umweltoptimiert hochmoderne Werkstoffe herstellen.“
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Quelle, Foto: SMS digital
