Präzise Planungsdaten für den Maschinenbau dank Machine Learning

Herausforderung

Ein deutscher Mittelserienfertiger für Werkzeugsysteme mit rund 400 Mitarbeitern stand vor der Herausforderung, dass viele Planungsdaten für die Produktion sowie vor- und nachgelagerte Bereiche ungenau und Stammdaten fehlerhaft gepflegt waren. Dadurch bedingt fehlte Planungsstabilität und Termine konnten häufig nicht eingehalten werden.

Lösung

Es wurde ein Regressions-/Machine-Learning-Algorithmus entwickelt, mithilfe dessen anhand von Arbeitsgang- und BDE-Informationen Arbeitsgangdauern genau vorhergesagt werden können.

Mehrwert

  • Eine durchschnittlich 30% präzisere Schätzung der Arbeitsgangdauern.
  • Schnelle Identifikation von Datenqualitäts- und Prozessproblemen bei der Betriebsdatenerfassung.

Highlights

  • Algorithmus lernt aus über 1.000.000 BDE-Buchungen und hunderttausenden abgeschlossenen Arbeitsgängen.
  • Zusätzlich berücksichtigt er dutzende relevante Eingangsgrößen wie aktuelle Ressourcen, Material oder Stammdaten.
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