1. Einblick in die reale Produktion
Ein Filmbeitrag zeigt die Ausgangssituation bei AUNDE, zentrale Herausforderungen und die Ziele der KI‑Einführung.
Produktionsprozesse flexibler steuern - KI liefert Parameterempfehlungen
prozesse
KI verbessert Kaschierprozesse
Die AUNDE Achter & Ebels GmbH setzt künstliche Intelligenz ein, um Produktionsprozesse in der Textilverarbeitung transparenter und datenbasiert steuerbar zu machen. Ausgangspunkt ist die Zusammenführung bislang verteilter Prozess-, Umwelt- und Qualitätsdaten in einer gemeinsamen Informationsbasis.
Darauf aufbauend entsteht ein KI-gestütztes System, das Zusammenhänge zwischen Prozessparametern und Qualität sichtbar macht und daraus fundierte Empfehlungen ableitet. Die Lösung dient als Entscheidungsunterstützung und ergänzt das bestehende Erfahrungswissen der Mitarbeitenden. Durch die enge Einbindung von Produktion, Qualitätssicherung und Management entsteht ein praxistaugliches Arbeitssystem, das Wissen systematisiert und im Produktionsalltag nutzbar macht.
Steckbrief
Branche:
Automobilzulieferer
Anzahl der Mitarbeitenden:
190
Produktart/-palette:
Technische Textilien, Oberflächenmaterialien und Sitzbezüge
Standort:
Mönchengladbach, Deutschland
Demonstrator:
Bedarf
Beim Kaschieren werden textile Materialien thermisch miteinander verbunden – ein komplexer und kostenintensiver Prozess. Entscheidungsrelevante Daten liegen jedoch oft unvollständig oder verteilt vor, wodurch Transparenz fehlt und Qualitätsrisiken entstehen.
Umsetzung
Ein KI-Modell analysiert historische Prozess-, Umwelt- und Qualitätsdaten und prognostiziert die Produktqualität. Darauf basierend berechnet ein Optimierungsalgorithmus geeignete Parameter für die Maschineneinstellung und stellt diese als Empfehlungen bereit.
Nutzen
Die KI erhöht die Prozesstransparenz und unterstützt fundierte Entscheidungen. Qualitätsrisiken werden reduziert, Erfahrungswissen strukturiert weitergegeben und die Einarbeitung neuer Mitarbeitender erleichtert.
Demonstrator
Der AUNDE‑Demonstrator macht die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der industriellen Praxis anschaulich und erlebbar. Am Beispiel der Flammkaschierung zeigt er, wie komplex KI‑Projekte tatsächlich sind – von technischen Voraussetzungen über organisatorische Prozesse bis hin zur Einbindung der Mitarbeitenden. Damit veranschaulicht er, warum KI kein „Plug & Play“ ist und welche Faktoren für eine erfolgreiche Umsetzung entscheidend sind.
So funktioniert der Demonstrator
Im Zentrum des Exponats stehen vier interaktive Stationen, die Besucher:innen selbst durchlaufen können:
2. Comic – Warum KI kein „Plug & Play“ ist
Ein anschaulich gestalteter Comic erklärt den Einführungsprozess von KI auf niedrigschwellige Weise. Er macht typische Hürden und wichtige Erkenntnisse sichtbar und zeigt: Ohne strukturierte Daten, angepasste Prozesse und die Einbindung der Mitarbeitenden entfaltet KI keinen Nutzen. Gleichzeitig wird der menschzentrierte Ansatz von WIRKsam deutlich.
3. Interaktive Projektreise
Ein klickbares Interface führt durch die wichtigsten Projektphasen – von der Prozessanalyse über Datenaufnahme und Prototyping bis zur KI Modellierung. Expert:innenstimmen erläutern die einzelnen Schritte und geben Einblicke in Best Practices.
4. Demo Interface – Blick ins Anwendungssystem
Der Demonstrator zeigt zudem das Dashboard der entwickelten Lösung. Es visualisiert die Zusammenführung von Maschinen , Qualitäts und Umgebungsdaten und schafft so mehr Transparenz im Produktionsalltag. Das Interface vermittelt einen realitätsnahen Eindruck der späteren Anwendung.
Transparenz als Grundlage für menschzentrierte KI
Der Demonstrator verdeutlicht, wie die systematische Zusammenführung von Produktions-, Qualitäts- und Umgebungsdaten erfolgreiche KI-Anwendungen ermöglicht. Durch zusätzlich erfasste Ereignisdaten werden qualitätsrelevante Prozessbedingungen erstmals nachvollziehbar. Auf dieser Datengrundlage erkennt ein KI-Modell Zusammenhänge zwischen Prozesseinstellungen und Produktqualität und unterstützt Mitarbeitende mit Empfehlungen. So bleibt die Entscheidungshoheit beim Menschen, während Prozessverständnis, Lernen und kontinuierliche Verbesserungen gefördert werden.