Automatisierung der Klassifikation von Bestellungen mit AI
Führende Hersteller von flexible Verpackung Filme in central Europe („der Kunde“) umgesetzt hat, die KI-Lösung für die automatische Klassifizierung der Aufträge in die Produktion Gruppe Produktion Kompatibilität. Das Projekt, umgesetzt in Zusammenarbeit mit der Aspecta, nutzt die Dienste von AWS und brachte Sie zu verbessern die Effizienz der Produktion Planung, Genauigkeit und Skalierbarkeit.
13. jún 2025 ┃ 6 minút čítania
Herausforderung
Vor der Einführung der Automatisierung standen die Hersteller einer zunehmenden Produktvielfalt und immer komplexeren Produktionsplanung gegenüber. Jeder Auftrag enthielt zahlreiche Parameter, die korrekt zugeordnet werden mussten, um Stillstände und Effizienzverluste zu vermeiden. In einer Umgebung mit hohem Auftragsvolumen führten daher selbst kleine Ungenauigkeiten zu erheblichen Verlusten an Zeit und Kapazitäten.
Zunehmende Komplexität des Portfolios: Hunderte von Produkten, definiert durch Kombinationen aus Schichten, Materialien und Druckarten, erforderten eine manuelle Klassifizierung.
Abhängigkeit von Experten: Der Prozess der Zuordnung von Aufträgen zu Produktionskompatibilitätsgruppen hing von erfahrenen Planern ab.
Geringe Skalierbarkeit: Die Erweiterung des Sortiments drohte die Produktion zu verlangsamen und die Kosten zu erhöhen.
Fehleranfälligkeit: Manuelle Zuordnungen führten zu Inkonsistenzen und Verzögerungen.
Die Lösung
Aspecta entwarf einen KI-Klassifikator auf AWS (SageMaker, Lambda, Glue, S3, API Gateway). Die Lösung wurde anstelle eines herkömmlichen regelbasierten Systems oder einer On-Premise-Anwendung gewählt, da sie ein schnelles Modelltraining, Skalierbarkeit und eine einfache Integration in die bestehenden Prozesse des Kunden ermöglicht. Die Cloud-Architektur von AWS minimiert die Wartungskosten und erlaubt eine kontinuierliche Verbesserung des Modells durch einen Feedback-Zyklus. Das Modell nutzt historische Auftragsdaten, Schichtparameter, Druckarten und Materialien, um automatisch die richtige Produktionskompatibilitätsgruppe zu bestimmen.
Die wichtigsten Komponenten der Lösung:
Datenebene: Zentrales Speicherrepository (S3), ETL-Pipeline (Glue / Lambda).
Modellierung: SageMaker mit XGBoost / LightGBM / CatBoost, metrics: Genauigkeit, F1, Verwirrung matrix.
Passform: SageMaker-Endpunkt oder Lambda + API Gateway für die Echtzeit-Vorhersage.
Integration: die API ist angeschlossen an das ERP/PLM.
Monitoring: CloudWatch, SageMaker Model Monitor, feedback-Schleife.
Sicherheit: IAM -, Verschlüsselungs-und audit-Protokolle.
Ergebnisse und Vorteile
Die Bereitstellung der Lösungen ergab messbare Ergebnisse, die bestätigen seine Vorteile in der Praxis. Die wichtigsten Leistung Indikatoren zeigen nicht nur die Verbesserung von Genauigkeit und Geschwindigkeit, sondern auch eine grundlegende Veränderung in der Wirksamkeit des gesamten Planungsprozesses.
Die Genauigkeit der Klassifizierung: 96.2 der Genauigkeit (Ziel ≥ 95 %).
Verarbeitung Zeit: 5-10 Minuten für ~7 Sekunden.
Operating Wirkung: schnellere Planung, weniger Fehler, mehr uniform allocation.
Skalierbarkeit: ohne die Notwendigkeit für manuelle Aktualisierungen zu Regeln.
„Die automatisierte Entscheidungsfindung hat unsere Planung beschleunigt und die Abhängigkeit vom Expertenwissen verringert.“
— Leiter des Planungsprozesses
Fazit
Das Projekt bestätigte, dass ein gut entwickeltes KI-Modell die Art und Weise, wie die Produktion auf die zunehmende Komplexität des Portfolios und die Nachfrage nach schnellen Entscheidungen reagiert, grundlegend verändern kann. Durch die Kombination aus Fachwissen, AWS-Cloud-Infrastruktur und Integration mit ERP-Systemen entstand eine Lösung, die nicht nur präzise und stabil, sondern auch betrieblich nachhaltig ist.
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