Prozesse

AUNDE (Alternative Darstellung mit Demonstrator)

Lernförderliches KI-Varianzmanagement für die Textilproduktion

Qualität

Heimbach

Kl-gestützte Datenanalyse, Visualisierung und Prognose von Einflussgrößen auf Pressfilze in der Papierproduktion

Wissen

FEG

KI lernt mit – damit Erfahrungswissen bleibt.

Prozesse

Reiners + Fürst

Mit KI zur Nachfrageprognose in der Textilindustrie

Prozesse

Neusser Formblech

Wenn Produktionsplanung zur Teamarbeit zwischen Mensch und KI wird

Prozesse

AUNDE

Lernförderliches KI-Varianzmanagement für die Textilproduktion

Wissen

Essedea

Attraktive Arbeitsplätze durch lernförderliche KI: Wissen sichern und Fachkräfte gewinnen

Prozesse

Müller Maschinentechnik

Intelligente Auftragsreihenfolge: KI entlastet die Montageplanung

Qualität

GKD

KI-gestützte Bildanalyse zur Qualitätskontrolle metallischer Filter

Qualität

AIRCONCEPT

Roboter- und KI-gestützte Serienfertigung von Faserverbundteilen

Qualität

Verseidag

Deep Learning für die Textilindustrie: Automatisierte Fehlerklassifikation in der Warenschau

Wissen sichern & transferieren

Durch demographischen Wandel und Fachkräftemangel müssen Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um das Wissen von erfahrenen Mitarbeitenden zu sichern. Mit KI-Anwendungen lässt sich vor allem implizites Erfahrungswissen erfassen, verarbeiten und für andere zugänglich machen. Das Wissen bleibt im Unternehmen verfügbar, auch wenn Mitarbeitende ausfallen oder das Unternehmen verlassen.

Prozesse planen & flexibilisieren

Eilaufträge, Fristen, sowie begrenzte Ressourcen führen zu Konflikten bei der Auftrags- und Personalplanung. KI bietet Betrieben die Möglichkeit flexibler und vorausschauender zu planen. Darüber hinaus können Produktionsprozesse verbessert werden, indem KI-generierte Empfehlungen in Prozesse eingebunden werden. Somit kann auf wechselnde Produktionsbedingungen reagiert werden.

Qualität sichern & steigern

Um höchste Produktqualität zu gewährleisten, setzen viele Unternehmen nach wie vor auf manuelle Qualitätskontrollen. Diese sind allerdings oft monoton und zeitaufwändig, sodass Mitarbeitende mentaler und körperlicher Belastung ausgesetzt sind. Durch KI können manuelle Prüfprozesse teilweise automatisiert werden, Mitarbeitende werden entlastet und neue Kapazitäten für andere, kreative und wertschöpfende Aufgaben entstehen.