Vorhersage von Reaktionszeiten in der Prozessindustrie
Die Herausforderung
Unser Kunde Ingredion wollte seine Anlagenkapazität durch datengetriebene Vorhersagen optimieren.
Reaktionszeiten in der Produktion wurden von Mitarbeitern auf Basis von Erfahrungen, in Prozess Laboranalysen, und Excel-Daten gesteuert.
Die Hypothese:
- Mitarbeiter sind eher defensiv um das Produkt nicht zu kurz reagieren zu lassen.
- Mit präzisen Vorhersagen könnte man Kapazität der Anlagen erhöhen und den spezifischen Energieverbrauch senken.
Neue Ära der Produktionsintelligenz
Bei Ingredion, einem führenden Unternehmen in der Lebensmittelindustrie, stand ein innovativer Prozess bevor. Jahrelang verließ sich Ingredion auf die Erfahrung seiner Anlagenfahrer, umfangreiche Laboranalysen und herkömmliche Excel-Tabellen, um Produktionsprozesse zu steuern. Doch in einer immer komplexer werdenden Domäne, die sich ständig weiterentwickelt, war es an der Zeit, einen Schritt weiterzugehen – hin zu datengetriebenen Lösungen. In diesem Fall ein Assistenzsystem, das die optimalen Reaktionszeiten vorhersagt.
Die Herausforderung: Optimierung durch Daten
Ingredion stand vor einer entscheidenden Herausforderung: Wie konnte das Unternehmen seine Anlagenkapazität maximieren und gleichzeitig den Energieverbrauch minimieren? Die traditionellen Methoden waren gut, aber nicht gut genug. Manuelle Schätzungen neigten dazu, auf Nummer sicher zu gehen, was vermutlich zu weniger effizienten Betriebsabläufen führte.
Unsere Lösung: KI als Game-Changer
Hier kam unser Team ins Spiel. Unsere gemeinsame Hypothese war einfach, aber innovativ: Mit präzisen KI-gesteuerten Vorhersagen könnten wir Ingredion helfen, die Kapazität der Anlagen zu steigern und den Energieverbrauch zu senken. Wir entwickelten ein fortschrittliches KI-Modell, das in der Lage war, Produktionsabläufe präziser und schneller als je zuvor vorherzusagen.
Der Durchbruch: Messbare Ergebnisse
Die Ergebnisse sprachen für sich: Unsere Vorhersagen waren im MVP durchschnittlich 5 bis 10 Minuten genauer als die Schätzungen der Anlagenfahrer. Dies führte zu einem beeindruckenden Anstieg des Anlagendurchsatzes um 5-10%. Diese Optimierung bedeutete auf alle Werke ausgerollt mehrere Millionen Euro zusätzlichen Reingewinn pro Jahr. Noch beeindruckender war, dass der Vorhersagefehler unseres Modells innerhalb der Messtoleranz der Proben lag – also kaum noch besser werden konnte.
Die Zukunft von Ingredion mit KI
Diese Transformation markiert den Beginn einer datengetriebenen Strategie bei Ingredion – in Kooperation mit Ailio sind die Daten und KI die treibenden Kräfte hinter effizienteren, gewinnbringenderen und nachhaltigeren Produktionsprozessen. Als Partner von Ingredion sind wir stolz darauf, diese Reise zu begleiten und freuen uns darauf, die Grenzen dessen, was mit Data-Science möglich ist, weiter zu verschieben.
Business Value
- Vorhersage im Schnitt zwischen 5 bis 10 Minuten Kürzer als vom Anlagenfahrer geschätzt
- Steigerung des Anlagendurchsatzes von 5% bis 10% möglich > Mehrere Millionen € Gewinn pro Jahr
- Vorhersagefehler des Modells in der Größenordnung der Messtoleranz der Proben
Ingredion & Ailio auf der Solutions in Hamburg
Webinar mit der Digital Excellence Group zum Use-Case
Unsere Mission
- Ailio entfesselt das Potenzial deiner Daten
- Wir beraten ehrlich und ohne Buzzword-Bingo
- Unser Motto: Machen statt schnacken!
- End-to-End Lösungen vom Prototypen zur Produktion aus einer Hand
Das Projektvorgehen
-
#1 Potenzial erkennen
Wir lernen uns kennen und Ailio erstellt eine kostenlose Potenzialanalyse. -
#2 Workshop
Gemeinsam definieren wir ein in 1-3 Monaten lieferbares Leuchtturmprojekt mit hohem Business Value. -
#3 Data Sprint
Ailio analysiert Ihre Datenbasis und baut mit geringem Aufwand ein erstes Proof of Concept. -
#4 MVP
Nach erfolgreichem Data-Sprint bringen wir den Use Case auf die Straße. -
#5 Full Release
Gemeinsam optimieren wir die Erfolgsmetriken und Rollen unsere Lösung unternehmensweit aus.
© 2022 Ailio GmbH
