Die Herausforderung
Vor der Automatisierung stand der Hersteller vor einer wachsenden Produktvielfalt und einer immer anspruchsvolleren Produktionsplanung. Jeder Auftrag enthielt zahlreiche Parameter, die korrekt zugeordnet werden mussten, um Stillstände und Effizienzverluste zu vermeiden. Bei hohem Auftragsvolumen führten bereits kleine Ungenauigkeiten zu erheblichen Zeit- und Kapazitätsverlusten.
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Wachsende Komplexität des Portfolios: Hunderte Produkte, definiert über Kombinationen aus Schichten, Materialien und Drucktypen, mussten manuell klassifiziert werden.
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Abhängigkeit von Spezialisten: Die Zuordnung der Aufträge zu Produktionskompatibilitätsgruppen hing von erfahrenen Planern ab.
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Geringe Skalierbarkeit: Eine Erweiterung des Sortiments drohte die Produktion zu verlangsamen und die Kosten zu erhöhen.
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Fehlerrisiko: Die manuelle Zuordnung führte zu Inkonsistenzen und Verzögerungen.
Die Lösung
Aspecta hat einen KI-Klassifikator auf AWS entworfen (SageMaker, Lambda, Glue, S3, API Gateway). Statt eines klassischen regelbasierten Systems oder einer On-Premises-Anwendung wurde diese Lösung gewählt, weil sich Modelle so schnell trainieren lassen, die Lösung skalierbar ist und sich einfach in die bestehenden Prozesse des Kunden integrieren lässt.
Die Architektur auf AWS hält den Wartungsaufwand gering und erlaubt eine kontinuierliche Verbesserung des Modells über einen Feedback-Loop. Das Modell nutzt historische Auftragsdaten, Schichtparameter, Drucktypen und Materialien, um die richtige Produktionskompatibilitätsgruppe automatisch zu bestimmen.
Die wichtigsten Bestandteile der Lösung:
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Datenschicht: zentraler Speicher (S3), ETL-Pipeline (Glue / Lambda).
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Modellierung: SageMaker mit XGBoost / LightGBM / CatBoost, Metriken: Accuracy, F1, Confusion Matrix.
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Bereitstellung: SageMaker Endpoint oder Lambda mit API Gateway für Echtzeitprognosen.
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Integration: API-Anbindung an ERP und PLM.
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Monitoring: CloudWatch, SageMaker Model Monitor, Feedback-Loop.
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Sicherheit: IAM, Verschlüsselung, Audit-Logs.
Ergebnisse und Nutzen
Der Einsatz der Lösung hat messbare Ergebnisse gebracht, die ihren Nutzen in der Praxis belegen. Die wichtigsten Kennzahlen zeigen nicht nur mehr Genauigkeit und Geschwindigkeit, sondern auch eine deutliche Effizienzsteigerung im gesamten Planungsprozess.
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Klassifizierungsgenauigkeit: 96,2 % (Ziel: mindestens 95 %).
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Bearbeitungszeit: von 5 bis 10 Minuten auf rund 7 Sekunden.
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Wirkung im Betrieb: schnellere Planung, weniger Fehler, einheitlichere Zuordnung.
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Skalierbarkeit: ohne manuelle Aktualisierung von Regeln.
„Automatisierte Entscheidungen haben unsere Planung beschleunigt und die Abhängigkeit von Expertenwissen verringert.“ – Leiter Planung
Fazit
Das Projekt hat bestätigt, dass ein gut konzipiertes KI-Modell grundlegend verändern kann, wie die Produktion auf wachsende Portfoliokomplexität und den Bedarf an schnellen Entscheidungen reagiert. Aus der Kombination von Fachwissen, AWS-Infrastruktur und der Anbindung an ERP-Systeme ist eine Lösung entstanden, die genau und stabil ist und sich zugleich nachhaltig betreiben lässt.
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