MADDOX4Paper
MADDOX4Paper ist ein System von der Papierindustrie für die Papierindustrie und setzt sich aus den zwei Modulen Bedienerassistenz MADDOX und Expertenassistenz DIVE zusammen. Mit dem System werden Produktionsprozesse überwacht, Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und Abweichungen vom optimalen Maschinenlauf schnell identifiziert und Prognosen erstellt. Hinweise werden dann situationsgerecht an den Maschinenbediener ausgegeben und Wissen abteilungsübergreifend verfügbar gemacht.
MADDOX4Paper ist ein System von der Papierindustrie für die Papierindustrie und setzt sich aus den zwei Modulen Bedienerassistenz MADDOX und Expertenassistenz DIVE zusammen. Mit dem System werden Produktionsprozesse überwacht, Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und Abweichungen vom optimalen Maschinenlauf schnell identifiziert und Prognosen erstellt. Hinweise werden dann situationsgerecht an den Maschinenbediener ausgegeben und Wissen abteilungsübergreifend verfügbar gemacht.
MADDOX adressiert folgende Herausforderungen der Branche: Fachkräftemangel, aufwändige Problemlösungen und Wissensaustausch. Es wurde bei LEIPA in Schwedt an der PM5 im letzten Jahr eingeführt. Über diverse mittlerweile angelegte Wissenskarten wird das Wissen schichtübergreifend verfügbar gemacht und bedarfsgerecht angezeigt. Das System nutzt eine strukturierte Wissensdatenbank, um Lösungen bereitzustellen. Durch den Vergleich mit vergangenen Fällen können Bediener gezielt auf mögliche Fehlerursachen hingewiesen und effizient durch den Problemlösungsprozess geführt werden.
DIVE schafft durch die Anwendung moderner KI- und Analytics Tools Transparenz in Produktions- und Geschäftsprozessen. Zum Beispiel kommen KI-Tools zur Erstellung von Softsensoren zum Einsatz und es werden Hinweise auf mögliche Fehlerursachen gegeben. Der Golden Run fokussiert sich auf die automatisierte Anzeige von Abweichungen zu optimalen Maschinenläufen. Aus mehreren 100 Prozessparametern werden mögliche Fehlerursachen priorisiert verfügbar gemacht. DIVE unterstützt die gezielte Analyse großer Datenmengen und identifiziert Abweichungen in Echtzeit. So können potenzielle Störungen frühzeitig erkannt und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden, um den optimalen Maschinenlauf sicherzustellen.
Lehrstuhl für International Production Engineering and Management
Universität Siegen
Department Maschinenbau
Siegener Straße 152
D-57223 Kreuztal
Email: sekretariat.ipem@uni-siegen.de
