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Fallstudie: KI-Plattform für Abfallmanagement für Hersteller von papierbasierten Produkten.



Ein führender Hersteller von papierbasierten Bechern, Behältern und Faltschachteln strebte danach, seinen Produktionsprozess durch fortschrittliche Datenanalyse und -visualisierung zu verbessern. Mit dem Ziel, nachhaltige Verpackungslösungen zu entwickeln und den Materialabfall während der Fertigungsprozesse zu reduzieren, stand der Kunde vor erheblichen Herausforderungen bei der Datenextraktion, -bereinigung und -analyse. Unsere Zusammenarbeit basierte auf dem Bedarf, Produktionsprozesse zu optimieren, Abfall zu verringern und die gesamte operative Effizienz zu steigern.


Brief Summary


  • Der Kunde, ein führender Hersteller im Bereich papierbasierter Becher, Behälter und Faltschachteln, begab sich auf eine transformative Reise, um seine Produktionsprozesse durch fortschrittliche Datenanalyse und -visualisierung zu verbessern. Ziel war es, innovative, nachhaltige Verpackungslösungen zu bieten und den Materialabfall in der Fertigung zu minimieren.


  • Sein Engagement für Nachhaltigkeit und Abfallmanagement wurde durch fortgeschrittene Datenanalyse und -visualisierung bekräftigt. Dies ermöglichte eine effektive Nachverfolgung von Abfallmengen, reduzierte Materialkosten und stärkte seine Nachhaltigkeitsmaßnahmen.


  • Konfrontiert mit erheblichen Herausforderungen bei der Datenextraktion, -bereinigung und -analyse konnten die bestehenden Systeme, einschließlich PostgreSQL, Syniti und AS400, keine systematische und verständliche Datenvisualisierung liefern. Manuelle Dateneingabefehler erschwerten zudem eine präzise Erfassung der Abfallmengen.


  • In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden definierten wir die Produktionsdatenverwaltung neu und setzten Datenbereinigungstechniken ein, um Anomalien zu korrigieren und Datenintegrität sicherzustellen. Dadurch konnten die Produktionsprozesse optimiert und die operative Effizienz gesteigert werden.


  • NeuroForge lieferte dem Kunden Echtzeit- und handlungsrelevante Erkenntnisse, die proaktive Eingriffe und reibungslose Abläufe ermöglichten. Das Ergebnis war eine signifikante Abfallreduktion, verbesserte Datenzuverlässigkeit und effizientere Entscheidungsprozesse.


Mission


Der Kunde ist seit Langem bestrebt, seinen ökologischen Fußabdruck zu verringern und seine betrieblichen Strategien an umfassenden Nachhaltigkeits- und Abfallmanagementzielen auszurichten. Durch die Fokussierung auf die Minimierung des Materialabfalls während der Fertigung verfolgt der Kunde nicht nur seine Verpflichtung zu nachhaltigen Praktiken, sondern stellt auch sicher, dass seine Prozesse wirtschaftlich effizient bleiben. Unsere Zusammenarbeit hat gezeigt, wie wir diese Ziele unterstützen können, indem wir Echtzeiteinblicke in die Abfallerzeugung liefern und so zielgerichtete Maßnahmen zur Reduktion von Abfällen und Optimierung der Ressourcennutzung ermöglichen.


Durch die Implementierung von Abfalldatenanalyse und -visualisierung konnte der Kunde Nachhaltigkeit nahtlos in seine zentralen Geschäftsprozesse integrieren. Dies trug nicht nur dazu bei, seine Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, sondern verbesserte auch die operative und finanzielle Leistungsfähigkeit, indem Kosten im Zusammenhang mit Materialverschwendung gesenkt wurden.


Herausforderungen


Im Produktionsprozess des Kunden fallen in mehreren Stufen naturgemäß Abfälle an. Um diesen Abfall weiter zu reduzieren, wollte der Kunde Einblicke in seine Abfallerzeugung gewinnen. Zu diesem Zweck wurde eine erste prototypische Lösung auf Basis von PostgreSQL, Syniti, Refine und PostgREST entwickelt, um Daten aus den AS400-Systemen zu analysieren. Dennoch traten verschiedene Probleme auf.


Erstens gab es Datenherausforderungen: Die Komplexität der Abläufe in den AS400-Systemen führte zu einem komplexen Datenschema. Dies erschwerte es, festzustellen, ob Anomalien auf Datenprobleme oder Programmierfehler zurückzuführen waren. Zudem war die Anwendung noch nicht für den produktiven Einsatz optimiert, sondern existierte lediglich als Prototyp ohne etabliertes Change- und Release-Management. Die manuelle Dateneingabe im AS400 erschwerte außerdem die Berechnung der Abfallmengen, da Mitarbeiter gelegentlich vergaßen, notwendige Daten einzugeben.


Trotz dieser Hürden benötigte der Kunde dringend verwertbare Erkenntnisse, um seiner Verantwortung für umweltbewusste Fertigung nachzukommen und die Abfallquoten zu senken. Er benötigte eine Lösung, die vorhandene Daten durch Indikatoren für potenzielle (Daten- und Produktions-)Fehler bereinigen, Daten effizient verarbeiten und speichern sowie in benutzerfreundlichen Dashboards visualisieren konnte – und das alles innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens.


Lösung


Unsere Zusammenarbeit mit dem Kunden führte zu einer Lösung, die genau auf die genannten Herausforderungen in der Datenanalyse und der korrekten Abfallberechnung zugeschnitten war. Durch mehrere Interviews und Workshops mit den Geschäfts- und Technikteams des Kunden stellten wir sicher, dass die Lösung praxisnah, zukunftsfähig und auf den Arbeitsalltag abgestimmt ist. Um dies zu erreichen, definierten wir die Art und Weise, wie Produktionsdaten in PostgreSQL verwaltet wurden, neu. So konnte der Kunde tiefere Einblicke gewinnen und seine Produktionsprozesse effektiver optimieren.


Der erste Schritt bestand in einer sorgfältigen Bewertung der bestehenden Systeme und Datenflüsse. Die Produktionsdaten, hauptsächlich in AS400-Systemen gespeichert und anschließend für Analysezwecke in PostgreSQL kopiert, erforderten eine umfangreiche Vorverarbeitung. Da die Daten in AS400 nicht für Analysezwecke ausgelegt waren, war es herausfordernd, korrekte Abfallwerte zu berechnen.


Gemeinsam mit dem Kunden entwickelten unsere Experten einfache, aber wirkungsvolle KPIs, um sowohl echten Abfall als auch Datenfehler zu erkennen. Durch das Hervorheben dieser Datenprobleme befähigten wir die Anwender, Unstimmigkeiten in ihrer Prozessdokumentation zu identifizieren und zu beheben, anstatt potenzielle Probleme zu übersehen. Für verschiedene Produkttypen analysierten wir die Prozesse und entwarfen Algorithmen, um die Abfallmenge präzise zu berechnen. Mithilfe dieser Algorithmen konnte das System Eingangs- und Ausgangswerte erfassen und daraus einen „Abfall“-Koeffizienten ableiten.


Die Neugestaltung der Datenmodelle war entscheidend, um den Umgang mit den Daten zu verbessern. Wir arbeiteten eng mit dem technischen Team des Kunden zusammen, um jeden Produktionsschritt abzubilden und wichtige Eingangs- und Ausgangsvariablen zu identifizieren. Die überarbeiteten Modelle enthielten diese Variablen und stellten klare Beziehungen zwischen ihnen her. Dabei entstanden neue Datenschemata in PostgreSQL, die sowohl hinsichtlich Speicher- als auch Abfrageeffizienz optimiert waren. Um die Leistung noch weiter zu steigern und gleichzeitig die Entwicklung des Produktions-Dashboards zu erleichtern, setzten wir cube.js ein, um eine semantische Datenschicht auf unser optimiertes PostgreSQL-Schema aufzubauen.



Ein zentraler Bestandteil der Lösung war die Entwicklung eines maßgeschneiderten Dashboards, das auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten war. Unter Einsatz moderner Frontend-Technologien wie React.js und Refine schufen wir eine intuitive Oberfläche zur Visualisierung von Echtzeit-Produktionsdaten. Das Dashboard bot einen umfassenden Überblick über die Produktionsprozesse, inklusive Schlüsselleistungsindikatoren (KPIs) wie Produktionsausstoß, Abfallmengen und Effizienzmetriken. Unsere Lösung ermöglichte den Anwendern, in einzelne Datenpunkte hineinzuzoomen, um detaillierte Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen.


Um den Übergang von einer Entwicklungs- zu einer produktiven Umgebung sicherzustellen, setzten wir auf Docker zur Containerisierung und Docker Swarm zur Orchestrierung. Dieser Ansatz sorgte für einen schlanken und automatisierten Bereitstellungsprozess, minimierte das Fehlerrisiko und erhöhte die Systemzuverlässigkeit. Mit Hilfe von Azure DevOps-Pipelines für Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) konnten Updates schnell getestet und bereitgestellt werden. Diese Automatisierung beschleunigte die Entwicklung und stellte sicher, dass das System robust und anpassungsfähig blieb.


Ein wesentlicher Erfolgsfaktor war, dass das Personal des Kunden die neue Lösung effektiv nutzen konnte. Wir boten grundlegende Schulungen an, in denen wir wichtige Anwendungsmöglichkeiten des Dashboards erklärten, und stellten kompaktes Dokumentationsmaterial bereit. Zudem etablierten wir einen kontinuierlichen Support- und Wartungsservice, sodass sich der Kunde auch künftig auf NeuroForge als technischen Partner verlassen kann.


Dieser gemeinsame Einsatz erfüllte nicht nur die unmittelbaren Anforderungen des Kunden, sondern schuf auch ein skalierbares Fundament für zukünftiges Wachstum und Innovation. Das Echtzeit-Dashboard lieferte umsetzbare Erkenntnisse, mit deren Hilfe Entscheider Ineffizienzen schnell erkennen und beheben konnten. Die überarbeiteten Datenmodelle und automatisierten Datenverarbeitungsprozesse stellten sicher, dass Produktionsdaten korrekt und jederzeit für Analysen verfügbar waren.


Outcome


Die Partnerschaft mit NeuroForge veränderte grundlegend die Herangehensweise des Kunden an die Produktionsdatenanalyse. Das neue System stellte ihm ein Live-Echtzeit-Dashboard zur Verfügung, das seine Fähigkeit zur Überwachung und Optimierung der Produktionsprozesse erheblich verbesserte. Die Ergebnisse umfassten:


  • Verbesserte Möglichkeiten, Abfall in jeder Produktionsstufe nachzuverfolgen und zu reduzieren, was zu Kosteneinsparungen führte.

  • Automatisierte Datenbereinigung und Anomalieerkennung erhöhten die Zuverlässigkeit der Produktionsdaten.

  • Verschlankte Prozesse und Echtzeiteinblicke ermöglichten effizientere Abläufe und bessere Entscheidungsfindung.


Der Erfolg dieses Projekts erfüllte nicht nur die Erwartungen des Kunden, sondern übertraf sie. Wir sind überzeugt, dass diese Zusammenarbeit unser Engagement und unsere Fachkompetenz im Bereich maßgeschneiderter KI- und Datenlösungen unterstreicht, die nachweisbare Geschäftsvorteile liefern.


Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Produktionsprozesse mithilfe fortschrittlicher Datenanalyse zu optimieren, verfügt NeuroForge über die nötige Expertise, um Ihre Ziele zu erreichen. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie wir Ihr Unternehmen mit innovativen, individuell angepassten Lösungen stärken können.

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