{"id":4242,"date":"2022-12-29T14:29:11","date_gmt":"2022-12-29T14:29:11","guid":{"rendered":"https:\/\/xplain-data.devsys.at\/?p=4242"},"modified":"2025-11-27T12:59:05","modified_gmt":"2025-11-27T12:59:05","slug":"4242","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xplain-data.de\/de\/4242\/","title":{"rendered":"Pressemitteilung: 84 % weniger Ausschuss durch Causal AI bei Automobilzulieferer"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n<h2>84 % weniger Ausschuss: Kostensenkung in der Zylinderkopfhauben-Produktion durch KI-Algorithmen von M\u00fcnchner Startup<\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h3>M\u00fcnchen, 01.12.2022 \u2013 Durch den Einsatz von KI-Algorithmen des M\u00fcnchner Startup-Unternehmens Xplain Data GmbH ist es der Schw\u00e4bischen Werkzeugmaschinen GmbH (SW) gelungen, in der Fertigung von Zylinderkopfhauben die Ausschuss- und Nacharbeitsquote um 84 % zu senken. Xplain Data stellt ein Causal Discovery Verfahren zur Verf\u00fcgung, das bislang unbekannte Fehlerursachen aufdeckt und Produktionsprozesse optimiert.<\/h3>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]Profitiert davon hat die Liefer\u00ackette um die Schabm\u00fcller Automobiltechnik GmbH, einem bayerischen Automobilzulieferer mit Fokus auf Serienfertigung hochpr\u00e4ziser Bauteile. So konnte \u2013 durch die Behebung der identifizierten Ursachen &#8211; die Produktionsfehlerquote in der Zylinderkopfhauben-Herstellung auf 1,6 % reduziert werden.<br \/>\nEs stellte sich heraus, dass die Dichtheitspr\u00fcfung im Fertigungsprozess stark von der Bauteiltemperatur nach dem Waschvorgang abh\u00e4ngt: Eine kurze Wartezeit zwischen diesen Schritten ist entscheidend. Weiterhin zeigten sich deutliche Qualit\u00e4tsunterschiede in den Gussnestern der zugelieferten Rohteile. Aufgrund der Anlagenkomplexit\u00e4t lie\u00df sich dieser Ein-flussfaktor zuvor nur schwer pr\u00fcfen.<\/p>\n<p><em>\u201eDeloitte-Sch\u00e4tzungen zufolge erzeugt das produzierende Gewerbe jedes Jahr etwa 1.812 Petabyte (PB) an Daten \u2013 mehr als die meisten anderen Branchen. Die Industrie will diese Informationen nutzen, um kausale Zusammenh\u00e4nge zu verstehen und Probleme zu l\u00f6sen. SW hat den Schritt gewagt und unsere AI-Algorithmen implementiert \u2013 und gewonnen\u201c<\/em>, so Dr. Michael Haft, CEO Xplain Data GmbH.<\/p>\n<p>Im Hause Schabm\u00fcller ist vorgesehen, die genutzten Algorithmen weiter zu automatisieren:<\/p>\n<ul>\n<li>AI-Bot: Neu auftretenden Fehlerquellen durch ein laufendes Monitoring fr\u00fchzeitig entgegenzuwirken<\/li>\n<li>Integration zus\u00e4tzlicher Daten entlang des Lebenszyklus eines Werkst\u00fccks in die Analyse: von der Materialzusammensetzung beim Guss, bis hin zur weiteren Verarbeitung und Endmontage bei einem der f\u00fchrenden deutschen Automobilhersteller.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Ziel ist eine 360\u00b0-Perspektive. N\u00e4here Informationen zum Projekt<a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/SW_CaseStudy_Final_DE_220722.pdf\"> hier<\/a>.<\/p>\n<h4>Kausale Zusammenh\u00e4nge als kritischer Faktor bei der Prozessoptimierung<\/h4>\n<p>Das M\u00fcnchner Startup Xplain Data besch\u00e4ftigt sich seit 2015 mit der Entwicklung von Algorithmen, die in der Lage sind, urs\u00e4chliche Zusammenh\u00e4nge in \u201eReal World Data\u201c aufzusp\u00fcren (Causal Discovery) &#8211; und f\u00fcr intelligente Interventionen zu nutzen. So k\u00f6nnen z.B. Fehlerursachen beseitigt und gew\u00fcnschte Effekte erzeugt werden. Voraussetzung daf\u00fcr ist eine objektzentrierte Zusammenf\u00fchrung aller Unternehmensdaten, die durch Xplain Datas\u00b4 Object Analytics Database realisiert wird.<br \/>\nErste Erfolge verzeichnete Xplain Data mit der \u201eRoot Cause Analysis\u201c im Gesundheitsbereich. Nun konnte Xplain Data in Zusammenarbeit mit SW erstmals Analysemethoden aus dem Gesundheitswesen auf Produktionsdaten \u00fcbertragen: Hier geht es darum, Ursachen f\u00fcr Produktionsfehler zu erkennen und zu eliminieren sowie Maschinen vorausschauend zu warten. Die erste reale Anwendung in der Industrie stellte sich als gro\u00dfer Erfolg heraus, an den nun weiter angekn\u00fcpft wird.<\/p>\n<h4>Auch in der Industrie anwendbar: KI-Verfahren aus dem Gesundheitswesen<\/h4>\n<p>Durch die patentierten Xplain Data Verfahren konnten im Gesundheitsumfeld, basierend auf umfangreichen Patientendaten, potenzielle kausale Zusammenh\u00e4nge von gew\u00f6hnlichen Korrelationen unterschieden werden. So wurden z.B. unerw\u00fcnschte Nebenwirkungen von Medikamenten identifiziert, Risiken f\u00fcr zuk\u00fcnftige Erkrankungen aufgedeckt oder Versicherungsanbieter bei CRM, Tarifgestaltung und Angeboten zur Erh\u00f6hung der Lebensqualit\u00e4t unterst\u00fctzt.<br \/>\nDie Herausforderung dahinter ist \u00e4hnlich: Millionen von Patienten m\u00fcssen mit unz\u00e4hligen verschriebenen Medikamenten, gestellten Diagnosen, Krankenhausaufenthalten und zahlreichen unterschiedlichen Datenquellen in Zusammenhang gebracht werden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Pressekontakt:<\/strong><\/p>\n<p><em><strong><br \/>\nXplain Data GmbH<\/strong> <\/em><br \/>\n<em>Gr\u00fcnlandstr. 27 <\/em><br \/>\n<em>D-85604 Zorneding<\/em><br \/>\n<em>www.xplain-data.com<\/em><\/p>\n<p><em><strong>Monika Roy<\/strong><br \/>\n<\/em><em>Marketing &amp; Kommunikation<\/em><br \/>\n<em>Monika.Roy@xplain-data.com<\/em><\/p>\n<h4>\u00dcber Xplain Data<\/h4>\n<p>Die Xplain Data GmbH, gegr\u00fcndet 2015, fokussiert sich auf die Entwicklung innovativer Technologien im Bereich Machine Learning und K\u00fcnstliche Intelligenz. Die Xplain Data Algorithmen erm\u00f6glichen es Unternehmen aller Branchen, die wenigen, potenziell kausalen Zusammenh\u00e4nge in ihren \u201eReal World Data\u201c zu erkennen, die sich hinter einer F\u00fclle belangloser Korrelationen verbergen. Anwender k\u00f6nnen mit diesen Erkenntnissen \u00fcber Ursache und Wirkung in ihre Gesch\u00e4ftsprozesse eingreifen, um Fehlerursachen zu beseitigen oder einen gew\u00fcnschten Effekt zu erzielen. Zu den Xplain Data Kunden z\u00e4hlen f\u00fchrende Unternehmen aus Maschinenbau und Produktion sowie aus dem Gesundheitswesen, die die Technologien neben anspruchsvollen Datenanalysen z. B. auch f\u00fcr Predictive Maintenance, Ertragsoptimierung und Versorgungsanalysen nutzen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-4243\" src=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/PR-Dez22-300x95.png\" alt=\"\" width=\"502\" height=\"159\" srcset=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/PR-Dez22-300x95.png 300w, https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/PR-Dez22-600x189.png 600w, https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/PR-Dez22.png 605w\" sizes=\"(max-width: 502px) 100vw, 502px\" \/><\/p>\n<p><strong>Bildunterschriften:<\/strong><br \/>\n1. Beispiel aus der Fertigung: Darstellung des Produktionsflusses, um fehlerhafte Teile nachzuverfolgen<br \/>\n2. Dr. Michael Haft, CEO Xplain Data GmbH[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text] 84 % weniger Ausschuss: Kostensenkung in der Zylinderkopfhauben-Produktion durch KI-Algorithmen von M\u00fcnchner Startup [\/vc_column_text][vc_column_text] M\u00fcnchen, 01.12.2022 \u2013 Durch den Einsatz von KI-Algorithmen des M\u00fcnchner Startup-Unternehmens Xplain Data GmbH ist es der Schw\u00e4bischen Werkzeugmaschinen GmbH (SW) gelungen, in der Fertigung von Zylinderkopfhauben die Ausschuss- und Nacharbeitsquote um 84 % zu senken. 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