Ausgangslage und Problemstellung
In der Flachglasproduktion führten hohe Prozesskomplexität, heterogene Datenquellen und stark erfahrungsabhängige Entscheidungen zu Qualitätsabweichungen, ineffizienten Abläufen und begrenzter Skalierbarkeit.
Unsere Lösung
Mit einem KI-gestützten Operator Guidance System (OGS) haben wir eine zentrale Plattform zur Erfassung, Verknüpfung und Analyse von Maschinen-, Sensor- und Qualitätsdaten implementiert. Physikalisch fundierte Datenmodelle, ML-Pipelines und integriertes Operator-Feedback ermöglichten eine kontextbasierte Prozessführung in Echtzeit.
Ergebnis
Der Kunde gewann deutlich höhere Transparenz, stabilere Prozesse und eine kontinuierliche Qualitätsverbesserung. Entscheidungen wurden datenbasiert unterstützt und nachhaltig skalierbar gemacht.
Das Projekt schuf die Grundlage für eine lernende, adaptive Produktion – effizient, robust und zukunftssicher.
