Priomonitor: KI-gestützte Auftragspriorisierung bei Friedrich Binder

Friedrich Binder GmbH & Co. KG · Deutschland

Fertigung & Industrie Produktion & Operations Optimierung & Planung Predictive Analytics/Machine Learning Effizienz & Kostensenkung Mitarbeiterentlastung Pilotprojekt

Der Schmuckkettenhersteller Friedrich Binder nutzt Machine-Learning-Modelle (Random Forest und ein tiefes neuronales Netz), um bei aufwendigen Produktionsschritten hunderte offene Aufträge automatisch nach Priorität zu sortieren.

Vertiefung

Bislang priorisierte ein Mitarbeiter manuell und zeitaufwendig, welche der mehr als 20.000 Artikel umfassenden Aufträge zuerst bearbeitet werden – abhängig von 11 Merkmalen wie Lieferterminen, Edelmetallgehalten und Lagerbeständen. Der auf Scikit-learn und TensorFlow basierende Priomonitor übernimmt diese Priorisierung automatisch und verarbeitet mehrere hundert Aufträge in Sekundenbruchteilen.