Das Projekt auf einen Blick Herausforderung: inkonsistente und unvollständige Materialstammdaten Die Brückner Gruppe steht vor dem weit verbreiteten und dennoch kritischen Problem inkonsistenter und unvollständiger Materialstammdaten in F&E und Produktion. Ursache sind insbesondere unvollständige, inkonsistente und heterogene Materialdatensätze von externen Quellen wie Lieferanten. GenAI-basierte App zur Lösung dieses zentralen Problems Gemeinsam entwickelten und implementierten Zühlke und Brückner eine GenAI-basierte App, die dieses zentrale operative Problem löst und Brückners Position als zukunftsorientierter Branchenführer stärkt. Benutzerfreundliche Lösung spart Zeit und Ressourcen Das Ergebnis ist eine maßgeschneiderte und benutzerfreundliche Lösung, die nicht nur Datenmanager:innen, sondern auch Ingenieure:innen, die auf diese Daten angewiesen sind, wertvolle Zeit spart. In der Produktion sind verlässliche Daten ebenso wichtig wie die Materialien selbst. Brückner Maschinenbau, Marktführer in der Folienverstreckung mit innovativen Lösungen für verschiedene Branchen und Materialien, steht, wie viele andere Unternehmen, vor einer kritischen Herausforderung: eine ständig wachsende Datenbank mit über 500.000 Teilen, bei der die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz zu einer immer mühsameren Aufgabe wird.Aus verschiedenen Gründen, insbesondere aufgrund von Daten Dritter (z. B. aus Bibliotheken, Zertifikaten und Spezifikationen), Duplikaten, heterogener Nomenklatur und fehlenden Änderungsprotokollen, wird die Arbeit mit den Daten zunehmend fehleranfällig, ineffizient und damit kostspielig.Diese Herausforderung wird insbesondere für die hochqualifizierten Ingenieur:innen von Brückner zum wachsenden Problem, da sie oft wertvolle Zeit mit der Suche nach den richtigen Materialien verbringen oder z.B. wichtige Änderungsmitteilungen für Bauteile aufgrund von Duplikaten in der Datenbank verpassen. Das ursprüngliche Ziel des Projektes ist daher klar: Verbesserung der Datenkonsistenz und des Datenabrufs zur Vereinfachung der Arbeitsabläufe durch automatisierte Datenharmonisierung, damit sich die hochqualifizierten Ingenieure auf Aufgaben mit höherer Wertschöpfung konzentrieren können. „ Zühlke war für uns aufgrund der nachgewiesenen Erfolge in branchenspezifischen KI-Lösungen die erste Wahl. “ Thomas Grünäugl Engineering Electric - Material Planning, Brückner Maschinenbau Maßgeschneidertes User Interface und nahtlose Integration: Schlüssel zur Erschließung von GenAI Das Zühlke-Team beginnt damit, Brückner die spezifischen Vorteile von maßgeschneiderten Large Language Models (LLMs) für die Automatisierung der Datenqualität zu erläutern. Als Grundlage sammelt das Team die Anforderungen durch Nutzendeninterviews und Datenexploration. Die Lösung ist eine maßgeschneiderte Anwendung, die es den Nutzenden ermöglicht, Daten hochzuladen und sie mit Hilfe von LLMs zu korrigieren, um dann die verfeinerten Ergebnisse wieder in die Datenbank zu integrieren. Die Schlüsselinnovation war eine benutzerfreundliche App, die leistungsstarke KI-Tools für den täglichen Betrieb zugänglich macht und damit einen greifbaren Mehrwert für Brückner schafft, der über den Rahmen dieses einzelnen Projekts hinausgeht.Dabei liegt der Fokus nicht nur auf der Bereitstellung einer Lösung, sondern auch auf kontinuierlichen Tests (technische und Benutzerakzeptanztests) und stetiger Entwicklung. Das Zühlke-Team arbeitet eng mit dem Datenmanagement-Team von Brückner zusammen, um sicherzustellen, dass das System auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist und sich reibungslos in den Arbeitsablauf integrieren lässt. Das Projekt wird so in Rekordzeit umgesetzt, wobei bereits das Minimum Viable Product (MVP) eine vielversprechend hohe Genauigkeit erreicht. Greifbare Vorteile und eine Welle der Begeisterung Die Ergebnisse der Zusammenarbeit sind sowohl unmittelbar als auch weitreichend. Allein durch den MVP spart Brückner mehrere Stunden pro Woche, was einen erheblichen Effizienzgewinn darstellt. Zudem ist das System in der Lage, Hunderte von Dateneinträgen innerhalb der ersten Woche zu korrigieren. Neben diesen unmittelbaren Vorteilen sorgt die Lösung bei Brückner für eine Welle der Begeisterung. Die erfolgreiche Anwendung von LLMs zur Verbesserung der Datenqualität löst nicht nur ein dringendes Problem, sondern öffnet auch Türen für zukünftige KI-Initiativen im gesamten Unternehmen. The Story continues: Steigerung von Produktionseffizienz und Qualität mit KI Aufbauend auf der erfolgreichen Zusammenarbeit sind wir sehr stolz darauf, Brückner bei weiteren Projekten auf ihrem Transformationsweg zu unterstützen. Gemeinsam verbessern wir die Vorhersagbarkeit und Kontrolle der Folienqualität im Produktionsprozess von Brückner. Die hohe Komplexität des Produktionsprozesses, mit Dutzenden von Materialtypen und Hunderten von Maschinenparametern, macht es zu einer Herausforderung, die gewünschten Qualitätseigenschaften der Folie zuverlässig zu erreichen.Das Team nutzt KI, um die Folienqualität bereits im Vorfeld der Produktion zuverlässig vorherzusagen und zu beeinflussen und so Abfälle zu reduzieren und die Gesamteffizienz zu verbessern. Explainable AI liefert datenbasierte Einblicke in den Produktionsprozess und fördert so ein tieferes Verständnis des Produktionsprozesses sowie mehr Transparenz und Vertrauen in die KI-Modelle.Insbesondere sind die KI-Modelle in der Lage, wichtige zugrundeliegende physikalische Mechanismen zu erfassen, um auf der Grundlage von Maschinen- und Materialparametern genaue Vorhersagen über die Produktqualität zu treffen. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für KI-basierte prädiktive Assistenten, die in Zukunft entwickelt und die Produktionsprozesse in Echtzeit unterstützen werden. „ Zühlkes Rolle ist entscheidend. Das Team kombiniert tiefes Branchen-Know-how, umfangreiche Expertise in Applied KI und einen userzentrierten Ansatz, um uns von der Strategie bis zur Implementierung zu begleiten. “ Wolfgang Zintz Head AI, Brückner Maschinenbau Der erste Schritt ist entscheidend, denn der echte Nutzen steckt hinter dem Hype Die Partnerschaft von Brückner und Zühlke führt innerhalb weniger Wochen zu Design, Entwicklung, Testing und Implementierung erfolgreicher Lösungen. Diese lösen nicht nur kritische operative Herausforderungen, sondern stärken auch die Position von Brückner als zukunftsorientierter Marktführer in seinem Sektor. Für andere Unternehmen, die mit ähnlichen Datenqualitätsproblemen konfrontiert sind, liegt die Erkenntnis auf der Hand: Mit der richtigen Technologie, dem richtigen Ansatz und dem richtigen Partner können selbst die größten Herausforderungen in Chancen für Wachstum und Innovation transformiert werden.Für Unternehmen, die wie Brückner neue Technologien in großem Maßstab nutzen möchten, um ähnliche Probleme zu lösen, ist die explorative Nutzung von KI-gesteuerten Lösungen ein Schritt hin zu echtem Nutzen.Sie möchten mehr KI Use Cases entdecken, die echten Nutzen für Ihr Unternehmen bringen? Besuchen Sie unsere Themenseite „KI in der industriellen Wertschöpfungskette“. Unsere Case Studies Industrie Nachhaltigkeitsvision und -ziele für zukunftsweisende Logistik Mehr erfahren Liebherr logo Industrie Liebherr steigert operative Effizienz mit I/O-Modulen der nächsten Generation Mehr erfahren Industrie Transformation eines Chemiekonzerns zur datengetriebenen Organisation Mehr erfahren Alle Case Studies aufrufen Schaffen Sie echte Veränderung mit Zühlke. Sprechen Sie uns gleich an. Jetzt anfragen
„ Zühlke war für uns aufgrund der nachgewiesenen Erfolge in branchenspezifischen KI-Lösungen die erste Wahl. “ Thomas Grünäugl Engineering Electric - Material Planning, Brückner Maschinenbau
„ Zühlkes Rolle ist entscheidend. Das Team kombiniert tiefes Branchen-Know-how, umfangreiche Expertise in Applied KI und einen userzentrierten Ansatz, um uns von der Strategie bis zur Implementierung zu begleiten. “ Wolfgang Zintz Head AI, Brückner Maschinenbau