Praktische Leitfäden für Fertigungs-KI

Produktübersicht

Produktrollen und Steuerungsablauf, für interne Prüfung druckbar

Unternehmen

Unsere Vision und Menschen

Lernen Sie Ingkle kennen: unsere Vision, Werte, Meilensteine, Menschen und Standorte in Cheonan und Suwon.

Unternehmen

Erfahrung in verschiedenen Fertigungsumgebungen.

Fertigungsdatengrundlagen in Halbleitermaterialien, Automobilindustrie, Stahl und vielfältigen Anlagenumgebungen.

Unternehmen

Forschung für die nächste betriebliche Herausforderung.

Daten- und KI-Technologien im Rahmen von Industrie- und KMU-Programmen entwickeln und demonstrieren.

NAZARE und NAVIS mit Ihren bestehenden Systemen verbinden.

NAZARE verbindet Anlagen-, MES-, ERP- und QMS-Daten. NAVIS nutzt dieselben Belege für Analyse und Maßnahmen. Entdecken Sie, wie die Produkte mit bestehenden Systemen zusammenarbeiten.

NAZARE und NAVIS innerhalb der Berechtigungen jedes Standorts betreiben.

NAZARE trennt Datenzugriff nach Standort und Benutzer. NAVIS verbindet die für jede Rolle benötigten Quellen, Werkzeuge und Freigabeverantwortlichen. Entdecken Sie getrennte Betriebs- und Ausführungsberechtigungen über mehrere Standorte hinweg.

Den Betrieb verstehen. Mit Freigabe handeln.

NAVIS ist eine agentische KI-Plattform, die Benutzer mit Fertigungsabläufen verbindet. Sie analysiert aktuelle Anlagendaten, Betriebsaufzeichnungen und in NAZARE strukturiertes Wissen und fordert nach Freigabe durch Verantwortliche über MCP die Ausführung an.

Von der Informationssuche zur nächsten Aufgabe.

Datenzugriff, Geschäftskontext und Modellinferenz als Werkzeuge für Agentenabläufe verbinden.

Die Belege prüfen. Die nächste Maßnahme freigeben.

Ziel und Belege in NAVIS prüfen und freigeben. NAVIS fordert über MCP die Ausführung an; NAZARE sendet Befehle an verbundene SPS. Den Anfragestatus getrennt von tatsächlichen Ergebnissen verfolgen.

Das jetzt Benötigte finden, ohne Handbücher durchzublättern.

Relevante Unterlagen und Arbeitskontext als Ausgangspunkt für betriebliche Agenten verbinden.

Ein Arbeitsbereich vom Anlagenzustand bis zum Maßnahmenergebnis.

Anlagenzustand, KI-Belege, freizugebende Arbeiten und Ausführungsergebnisse gemeinsam prüfen. Fünf Anlagendemos zeigen, wie Daten und Betriebswissen zu Maßnahmen führen.

Werksdaten. In Ihrer Fertigung nutzbar gemacht.

Präzise Anlagensignale, Produktions- und Qualitätsaufzeichnungen sowie Fachwissen in Ihrer eigenen Dateninfrastruktur verbinden. Mit laufender Überwachung und historischer Untersuchung beginnen und mit NAZARE zu KI und autonomer Fertigung weiterentwickeln.

Unterschiedliche Namen. Gemeinsame Bedeutung.

Gemeinsame Begriffe und Beziehungen verwalten, damit unterschiedliche Tag-Namen nicht jede Analyse von vorn beginnen lassen. AAS und MDR ordnen die Bedeutung von Anlagen und ihren Daten.

Den Zyklus finden, der sich anders verhält.

Jeden Produktionszyklus definieren und seine Signale mit einem Referenzlauf vergleichen. Veränderte Abschnitte in wiederholter Produktion finden, um Qualitäts- und Anlagenprüfungen zu priorisieren.

Belege zur Frage „Was hat sich verändert?“ finden

Druck, Temperatur, Strom und weitere Signale rund um ein Ereignis vergleichen. Ein kurzes Intervall im Detail untersuchen oder einen längeren Zeitraum aggregieren, um mögliche Ursachen einzugrenzen.

Unterschiedliche Maschinen. Ein Ort für ihre Daten.

SPS- und CNC-Signale mit Aufzeichnungen vorhandener Produktions- und Qualitätssysteme verbinden. Felder auswählen, eingehende Werte prüfen und dieselben Daten für Überwachung und Analyse wiederverwenden.

Sehen, wie Erfassung und Speicherung laufen.

Verbundene Quellen, Speicherkapazität und Verarbeitungsstatus gemeinsam verwalten. Gemeinsame Ansichten und Richtlinien nutzen, wenn Maschinenzahl und Betriebsaufgaben wachsen.

Jedem Messwert seinen Fertigungskontext geben.

Ein Druckwert ist nützlich, wenn klar ist, zu welcher Maschine und Messstelle er gehört. Verknüpfen Sie Werke, Anlagen, Produkte und Signale, damit Menschen sie verstehen und KI sie heranziehen kann.

Den Zustand der Daten kennen, auf die Sie sich verlassen.

Fehlende, verspätete und außerhalb des Bereichs liegende Werte unterscheiden. Originalaufzeichnungen gemeinsam mit Verarbeitungskriterien verwalten, um das Vertrauen in die von Fachleuten und KI genutzten Daten zu stärken.

Wiederkehrende Datenaufbereitung reproduzierbar machen.

Werte nach Bedingungen bereinigen und berechnete Signale erstellen. Anlagenmesswerte und vorhandene Systemaufzeichnungen für ihren Verwendungszweck aufbereiten und wiederholte Arbeit vor der Analyse reduzieren.

Stillstands- und Wechselaufzeichnungen in Verbesserungen überführen.

Dokumentieren, warum eine Maschine stillstand, nicht nur wie lange. Wiederkehrende Stillstandsgründe und Komponentenwechselhistorie prüfen, um Möglichkeiten zur Reduzierung von Produktionsverlusten zu erkennen.

Werksdaten vor Ort halten. Kontrollieren, wer sie nutzen kann.

Lokal betreiben, wenn Werksdaten den Standort nicht verlassen dürfen. Anlagen und Funktionen nach Zuständigkeit zuweisen und Datenzugriff von Steuerungsberechtigungen trennen.

Mehr Maschinen. Mehr Historie. Den entscheidenden Moment finden.

Hochaufgelöste Signale von Hunderten Maschinen ergeben schnell eine umfangreiche Historie. NAZARE hält diese Daten vor Ort und fragt die benötigten Anlagen, Zeitfenster und Felder für laufende Nutzung und langfristige Analysen ab.

Aktuelle, präzise Signale in die Anomalieerkennung einspeisen.

Prozessspezifisches ML benötigt präzise Daten im Moment der Inferenz. NAZARE bereitet historische Trainingsdaten und aktuelle Signale auf; NAVIS verbindet Ergebnisse mit Betriebswissen, um Befunde zu erklären und Maßnahmen zu planen.

Fachliches Know-how in KI-nutzbare Daten überführen.

Was ist auffällig, was sollte zuerst geprüft werden und welche Maßnahme ist angemessen? Ingkle-Fachleute erfassen dieses Wissen durch Interviews und Werkzeuge und verknüpfen Anlagen, Komponenten, Signale, Kriterien und Maßnahmen. Das ist Fertigungsontologie.

Sehen, welche Maschine jetzt Aufmerksamkeit benötigt.

Von werksweiten Betriebszuständen zu einzelnen Maschinensignalen wechseln. Lauf-, Warte-, Stopp- und Alarmzustände gemeinsam sehen, um den Zeitaufwand für Maschinenkontrollen vor Ort zu reduzieren.

Fachliches Know-how in KI-nutzbare Daten überführen.

Daten von der Erfassung bis zur Nutzung verfolgen.

Datenflüsse und Zuständigkeiten anhand von Abtastung, Aufbewahrung, Abfragen und KI-Lasten gestalten.

Können Ihre Daten die entscheidende Frage beantworten?

Anhand von sechs praktischen Dimensionen bewerten, ob verbundene Daten für KI bereit sind.

Unbekannte Begriffe, einfach erklärt.

Plattformbegriffe im Kontext von Anlagendaten und betrieblicher Arbeit verstehen.

Verbesserungen anhand einheitlicher Kriterien messen.

Einheitliche Bedingungen und Bezugsgrößen vergleichen und Nutzung von betrieblichen Ergebnissen trennen.

Ein praktischer Weg zur Ordnung von Betriebswissen.

Mit den Entitäten, Beziehungen und Regeln beginnen, die für eine wiederkehrende Frage benötigt werden.

Festlegen, was der erste Versuch nachweisen soll.

Eine gezielte Bewertung des betrieblichen Nutzens gestalten, die über reine Anbindung hinausgeht.

Spritzguss · Gleiche Rezeptur. Warum fallen mehr Teile durch?

Sollwerte erzählen nicht die ganze Geschichte. Formtemperatur, Kühlung und Füllverhalten mit Prüfergebnissen desselben Zyklus verknüpfen.

Prüfsystem · Mehr fehlerhafte Teile – oder veränderte Prüfbedingungen?

Mehr Ausschuss bedeutet nicht automatisch, dass der Prozess geändert werden sollte. Bildqualität, Prüfeinstellungen und vorgelagerte Produktion über die Teileidentität verknüpfen.

Bearbeitungszentrum · Werkzeugwechsel zu früh – oder zu spät?

Das Werkzeugalter allein zeigt den tatsächlichen Zustand nicht. Last und Vibration desselben Schnittabschnitts mit Werkzeughistorie und gemessener Teilequalität verbinden.

Presse · Höhere Kraft. Werkzeugproblem oder Materialänderung?

Ein Kraftalarm allein reicht nicht für die Entscheidung, was geprüft werden sollte. Gute Zyklen, Werkzeugnutzung und Materiallose für dasselbe Produkt vergleichen.

Fertigungsroboter · Gleicher Schweißpfad. Warum ändert sich die Qualität?

Daten von Robotern verbinden, die Produkte durch Schweißen und Montage herstellen. In diesem Schweißbeispiel Strom, Spannung und Teilepositionierung mit Prüfergebnissen verknüpfen, um betroffene Nähte zu finden und Prüfungen zu priorisieren.

Den Ausgangspunkt Ihrer Branche für Fertigungs-KI finden.

Halbleiter, Displays, Automobilindustrie, Elektronik, Verteidigung und staatliche Forschungsinstitute. Eine gemeinsame Datengrundlage mit dem Prozesswissen jedes Standorts verbinden.

Weniger Zeit mit dem Sammeln von Versuchsdaten verbringen. Auf die Forschung konzentrieren.

Spezialmessgeräte, Prüfanlagen und Versuchsaufzeichnungen verbinden. Eine sichere Umgebung für große Rohdatenmengen, vergleichende Analysen und KI-Forschung schaffen.

Konzentrieren Sie sich mit Ingkle auf die Dienste und Lösungen, die Sie auszeichnen.

Anlagenanbindung, Speicherung, Abfragen und Skalierung wiederholen sich an jedem Kundenstandort. Nutzen Sie NAZARE als gemeinsame Dateninfrastruktur und konzentrieren Sie sich auf die Geschäftsfunktionen, Analysen und KI-Dienste, die Ihre Kunden benötigen.

Antworten vor dem Start.

Anbindung, Produktumfang, bestehende Systeme, KI-Einführung und Betrieb prüfen.

Welche Serverkapazität benötigt Ihr Standort?

Nach Tags, Raten, Aufbewahrung, Parallelität und Verfügbarkeit dimensionieren, nicht allein nach Anlagenzahl.

Eine Produktkonfiguration für Ihre Anforderungen wählen.

Einen Umfang von der Datenerfassung über Betriebsanalysen bis zu KI-Agenten wählen.

Den Betrieb nach der Einführung planen.

Support für Stabilität der aktuellen Version oder fortlaufende Produktverbesserungen wählen.

Wenn Ihr Prozess ein maßgeschneidertes Prognosemodell benötigt.

Spezialisierte Prognose- oder Klassifikationsmodelle nach Prüfung von Daten- und Validierungsanforderungen abgrenzen.

Den ersten Umfang klar festlegen.

Produktlieferung, Integration, Datenaufbereitung und Betriebszuständigkeit trennen.

Mit einem Problem beginnen, bevor das ganze Werk verändert wird.

Klärung, gezielte Validierung, Betriebsübergabe und Erweiterung durchlaufen.

Mit staatlichen und kommunalen Programmen auf Fertigungs-KI vorbereiten.

Die nationalen Forschungsprogramme, Smart-Factory-Projekte mit Fertigungs-KI und Cheonan–Chungnam-Programme von Ingkle erkunden und einen Einführungsweg für Ihr Werk finden.