Pumpen Pumpen-Produktions-Kapazitäten besser planen mit KI

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Das mittelständische Unternehmen Dickow Pumpen aus Waldkraiburg hat im Rahmen eines KI-Anwendungsprojekts gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg eine KI-basierte Lösung zur Prognose von Fertigungszeiten entwickelt. So kann der Pumpenhersteller seine Kapazitätsplanung verbessern und Fertigungsaufträge zuverlässiger kalkulieren.

Die Firma Dickow Pumpen beschäftigt rund 210 Mitarbeitende und ist auf die Entwicklung, Herstellung und Wartung von Industriepumpen für anspruchsvolle Einsatzbereiche spezialisiert. Die Produkte kommen unter anderem dort zum Einsatz, wo höchste Zuverlässigkeit gefragt ist, beispielsweise bei der Betankung von Flugzeugen. Die Fertigung ist dabei von einer hohen Variantenvielfalt geprägt: Unterschiedliche Bauteile werden auf verschiedenen Anlagen gedreht, gefräst und montiert – oft in individuellen Konfigurationen. Diese Komplexität sorgt für Herausforderungen bei der Planung von Bearbeitungs- und Rüstzeiten.

Gleichzeitig beschäftigt sich Dickow bereits seit längerem mit den Möglichkeiten der Digitalisierung und KI. „Der digitale Wandel und die Digitalisierung hat unser Unternehmen extrem interessiert. Es wurde ständig darüber gesprochen und wir wollten unbedingt in die Richtung etwas unternehmen“, berichtet Reinhard Schossig, Abteilungsleiter IT bei Dickow Pumpen. Auf der Suche nach einem passenden KI-Anwendungsfall wandte er sich mit den beiden Geschäftsführern Alexander Hammer und Dr.-Ing. Wolfgang Schmitz an das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg. Zusammen mit KI-Trainer Sebastian Maier vom Fraunhofer IGCV wurde ein konkreter Use Case identifiziert: die Prognose von Fertigungszeiten auf Basis vorhandener Produktionsdaten.

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Aus unstrukturierten Daten wird Mehrwert

Ziel war es, bereits vor Produktionsbeginn möglichst zuverlässige Aussagen darüber treffen zu können, wie lange einzelne Aufträge voraussichtlich andauern werden. Grundlage dafür bildeten die im Unternehmen vorhandenen Produktionsdaten aus dem BDE-System. Dabei zeigte sich, dass sich nicht nur diese strukturierten Daten nutzen lassen, sondern relevante Informationen auch in Freitextfeldern wie Tätigkeitsbeschreibungen und Artikeltexten vorhanden sind. Diese unstrukturierten Daten wurden mit Methoden des Natural Language Processing (NLP) ausgewertet, ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache beschäftigt. Insgesamt konnte so eine deutlich breitere Datengrundlage geschaffen werden.

Anschließend wurde eine KI-Anwendung mithilfe eines Regressionsmodells entwickelt, die aus früheren Fertigungsaufträgen lernt und daraus Prognosen für neue Aufträge ableitet. Die Ergebnisse können direkt für die Kapazitätsplanung und Kalkulation genutzt werden. Zudem lassen sich die prognostizierten Zeiten später mit den tatsächlich erreichten Werten vergleichen. Abweichungen werden dadurch schneller sichtbar und können gezielt analysiert werden. Für die praktische Anwendung im Unternehmen wurde eine Benutzeroberfläche implementiert.

Starthilfe für die Pumpen-KI

KI-Trainer Sebastian Maier erläutert dazu: „Die Datengrundlage bei der Firma Dickow Pumpen war eine sehr gute Basis für diese KI-Modelle, allerdings wird diese Anwendung in Zukunft durch immer neu entstehende Daten immer besser, immer weiter trainiert, und dadurch wird der Use Case viel sinnvoller angewendet.”

Für Dickow Pumpen war das Projekt zugleich ein wichtiger Schritt, eigenes Know-how im Umgang mit KI aufzubauen. „Ich sehe es als Starthilfe von Herrn Maier [vom Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg] für uns, um selbst eine Dickow-KI bei uns im Haus betreiben zu können“, sagt Reinhard Schossig.

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Durch das Projekt wird beispielhaft aufgezeigt, dass KI gerade für mittelständische Unternehmen großes Potenzial liefert. Wenn bereits wertvolle Datenbestände vorhanden sind, können diese mit überschaubarem Aufwand für neue Anwendungen nutzbar gemacht werden, anstatt bestehende Prozesse komplett neu aufzusetzen. Daraus werden konkrete Vorteile für den Betriebsalltag gewonnen.

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