FEG
November 2021 – Oktober 2026
KI lernt mit – damit Erfahrungswissen bleibt
Die Produktion implantierbarer Medizintextilien stellt besonders hohe Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit entlang der gesamten Prozesskette. Insbesondere im Spinnprozess entsteht durch die Vielzahl miteinander verknüpfter Parameter eine komplexe Datenbasis, die für eine gezielte Auswertung bislang nur eingeschränkt nutzbar ist.
Im Use Case FEG werden vorhandene Prozess- und Qualitätsdaten systematisch erschlossen und intelligent miteinander verknüpft. Ziel ist es, bislang schwer zugängliche Zusammenhänge sichtbar zu machen und die Grundlage für eine kontinuierliche, datenbasierte Prozessoptimierung in der industriellen Praxis zu schaffen.
Bedarf
Die Garnproduktion für Medizintextilien erfordert höchste Qualität und Prozesssicherheit. Komplexe Wechselwirkungen zwischen Maschinen- und Prozessparametern erschweren jedoch eine gezielte Fehleranalyse. Zudem bleibt wertvolles Erfahrungswissen oft unstrukturiert und schwer zugänglich.
Umsetzung
Im Use Case FEG wird eine datengetriebene Prozessüberwachung aufgebaut. Ein Machine-Learning-basierter Softsensor analysiert Prozess- und Qualitätsdaten und prognostiziert relevante Garnqualitäten. Ergänzend wird eine Wissensdatenbank entwickelt, die Erfahrungswissen systematisch erfasst und nutzbar macht.
Nutzen
Mitarbeitende werden von zeitaufwendiger Fehlersuche entlastet und bei fundierten Entscheidungen unterstützt. Transparente Zusammenhänge verbessern die Prozessqualität und reduzieren Ausschuss. Gleichzeitig wird Expertenwissen dauerhaft gesichert und die Grundlage für eine lernförderliche Produktion geschaffen.