Das Potenzial von Daten ausschöpfen: Der Anfang ist gemacht.

Die Zukunft des Röntgengeschäfts liegt in den digitalen Daten. Neben den eigentlichen Röntgendaten stehen uns immer mehr Datenquellen zur Verfügung. Unsere Herausforderung: Diese Daten effektiv nutzen, um einen Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen.

Das Potenzial liegt vor allem im sogenannten Data-Post-Processing. Dort werden aus den durch Röntgen gewonnenen Daten wertvolle Informationen für die Kunden gezogen. Nur mit besonderen Fähigkeiten in Datenanalyse und -auswertung lässt sich dieser Datenschatz heben und zu Information machen, auf deren Basis sich Entscheide treffen lassen.

Ein wichtiger strategischer Schritt für Comet war daher die Akquisition des kanadischen Software-Unternehmens Object Research Systems (ORS) Ende letzten Jahres. ORS bringt genau diese besonderen Fähigkeiten im Post-Processing mit und ergänzt so die bestehende Kompetenz im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

“Wir haben seit mehreren Jahren das Team ’Data Science & Technology’ in Hamburg. Unsere Stärke ist das Verständnis der Anwendungen beim Kunden und die automatische Fehlererkennung durch Bewertung der Bilddaten. Die Stärke von ORS liegt bei der Implementierung von Data-Science-Lösungen, die z. B. auf Machine Learning beruhen können – ein schönes Match der Kompetenzen”, sagt Christian Driller, Vice President R&D, X-Ray Systems.

Das bestehende Team bei X-Ray Systems arbeitet schon lange an einfachen, automatisierten Bedienkonzepten für Röntgensysteme und kennt die Bedürfnisse der Kunden in Automobil, Luftfahrt und Elektronik wie kaum jemand sonst. Die Datenanalyse-Experten von ORS sind spezialisiert auf 3-D-Visualisierung und Bildanalyse, was sich in ihrem Erfolg mit dem Produkt “Dragonfly” widerspiegelt. Die Früchte der ersten gemeinsamen Zusammenarbeit werden sich demnächst in Form eines “Guided Workflows” im Elektronikbereich zeigen.

“Wenn ich sehe, wie unsere Data-Science-Experten in Montreal und in Hamburg beginnen miteinander zu interagieren, weiss ich, dass wir ein hohes gemeinsames Potenzial haben. Jetzt ist es aber erst einmal an der Zeit, die Menschen zusammenzubringen und dafür zu sorgen, dass die Zusammenarbeit Spass macht. Dann werden unsere innovativen Köpfe Erfolge generieren, die unsere Erwartungen weit übertreffen.”

Produktivität erhöhen – Produkteigenschaften und Prozessfehler voraussagen

“Eine der grössten Herausforderungen unserer Kunden ist die Geschwindigkeit der Produktion stetig zu erhöhen und dabei Ausschuss zu vermeiden. Hier stehen die Firmen in einem internationalen Wettbewerb und müssen durch innovative Produktionsprozesse stetig die Grenzen des Machbaren erweitern”, so Christian Driller.

Wir können hier in zwei Bereichen unterstützen: erstens bei der Vorhersage der Produkteigenschaften, indem wir zukünftig für unsere Kunden zunehmend bessere und umfassendere Informationen zu ihren Produkten bereitstellen. Beispielsweise darüber, wie ein fehlerhaftes Bauteil in den nachfolgenden Prozessschritten noch zu retten ist oder wie die wesentlichen Produkteigenschaften ausfallen werden. Ein gutes Beispiel dafür ist die Leistung einer Batterie oder deren Güteklasse. So könnte man sehr frühzeitig und ohne weitere Prüfschritte “Sortierungen” vornehmen, welche die nachfolgenden Produktionsschritte bestimmen und damit Blindleistung vermeiden.

Zweitens indem wir Abweichungen in der Stabilität der Prozesse voraussagen. Nicht nur Produktverhalten soll in Zukunft durch Data-Science-Disziplinen wie z. B. Machine Learning vorausgesagt werden können, auch der Produktionsprozess selbst wird überwacht werden. Ist diese Stufe erreicht, werden darauf aufbauend Vorhersagen zum Prozess getroffen, sodass frühzeitige Warnungen präventive Steuerungsmassnahmen erlauben.

Wichtig ist: Solche Lösungen entstehen nicht allein, sondern in der Fertigung gemeinsam mit unseren Kunden und deren Daten. Der Weg dorthin dürfte das gemeinsame Team aus Montreal und Hamburg noch eine Weile beschäftigen. Doch das Wichtigste, der Anfang, ist gemacht.

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