Solutions through precision. Das ist das Motto der Ro-Ra Aviation Systems GmbH, dem etablierten Zulieferbetrieb für die globalen Luftfahrtindustrie. Die Kernkompetenzen liegen in der hochpräzisen Zerspanung komplexer Geometrien aus schwer zerspanbaren Materialien sowie im Design und der Assemblierung von Zug- und Druckstangen nach Kundenspezifikation. In diesem Markt ist Geschwindigkeit und Effizienz bei der Angebotslegung ein wesentlicher Wettbewerbsfaktor. Durch den Einsatz von Imnoo konnte Ro-Ra den Zeitaufwand in der Angebotsaufbereitung für Präzisionszerspanungsteile um 70% reduzieren.
Bevor Ro-Ra Imnoo einsetzte, mussten die sehr komplexen Anfragen und CNC Bauteile von erfahrenen Mitarbeitern im CAM programmiert und so die Maschinenlaufzeit ermittelt werden. Dieser Prozess war sehr aufwendig, teuer und blockierte wertvolle Ressourcen. Mit dem gezielten Einsatz von Machine Learning konnte das Team bereits nach zwei Monaten wesentlich entlastet werden. Die Folge war eine massive Kosteneinsparung, die der Business Development Manager Martin Riedl mit 1‘500 Stunden im Jahr beziffert. Dies entspricht einer Einsparung von ca. 50‘000 Euro im Jahr.
Geschwindigkeit und Vereinfachung des Anfrageprozesses bei Zerspanungsteilen
Vor der Einführung von Imnoo waren die Veratnwortlichen zwar etwas skeptisch aber auch neugierig, ob die neue Technologie mit künstlicher Intelligenz alle Versprechen halten kann. Es war aber klar, dass nicht nur der hochmoderne Maschinenpark mit über 26 Dreh- und Fräszentren, 7 Roboterstationen und 90% Automation, sondern auch die Automatisierung des Angebotsprozesses einen wesentlichen Erfolgsfaktor der Ro-Ra Aviation GmbH darstellt.
Um die die Verifizierung der künstlichen Intelligenz von Imnoo namens «Marvin» voranzutreiben gingen die Experten von Imnoo und Ro-Ra strukturiert vor. CNC Teile wurden nach Teile-Familien hochgeladen (Geometrie und Material) und mit Nachkalkulationen ergänzt. Sobald die Resultate gut waren, wurde eine weitere Teilefamilie hochgeladen. Dank dieser methodischen Vorgehensweise konnte bereits nach 100 Bauteilen die Treffsicherheit von «Marvin» verifiziert werden. Und nach 200 CNC Frästeilen im Archiv kann Ro-Ra Aviations Systems heute 80% ihrer Bauteile bis zu einer Präzision von 5% berechnen. Das hätte sich am Anfang niemand vorstellen können!
Heute werden angefragte CNC Teile via 3D Files per Drag&Drop ins benutzerfreundliche Imnoo Interface hochgeladen und die favorisierte Maschine sowie das Rohmaterial angewählt. «Marvin» kann dann nach wenigen Sekunden die Maschinenlaufzeit präzise kalkulieren. Dies ist auch deshalb möglich, weil Marvin mit den echten Maschinenzeiten des Unternehmens lernt und somit oftmals besser als die Mitarbeiter wie lange die Herstellung dauern wird. Dank Imnoo lassen sich konstantere Margen realisieren und Fehler minimieren.
Die Vorteile beim Einsatz von «Marvin»
Der wichtigste Grund für den Einsatz von Imnoo ist laut Martin Riedl das gute Preis-Leistungsverhältnis und die einfache Implementierung dieser nachhaltigen Technologie, welche sich automatisch dem eigenen Unternehmen anpasst. Zudem konnten die Kostenersparnisse bereits nach drei Monaten realisiert werden.
Als bestes Feature bezeichnet Ro-Ra Aviation den komfortablen Drag&Drop-Modus bei der Artikelkalkulation. Hilfreich ist für die Verantwortlichen zudem die Statistikfunktion der künstlichen Intelligenz, welche dem Nutzer übersichtlich anzeigt, wie gut «Marvin» in einzelnen Teilefamilien bereits ist und wo noch Daten hinzugefügt werden müssen. So kann das Team den Machine Learning Algorithmus nachvollziehen und gezielt mit weiteren Artikeln der gleichen Bauteilfamilie füttern, um bei ähnlichen Anfragen eine konkretere Schätzung zu erhalten. Für Martin Riedl ist klar, weshalb Ro-Ra Aviations gerne mit Imnoo arbeitet: “Geschwindigkeit und Vereinfachung des Anfrageprozesses bei Zerspanungsteilen ist ein wichtiger Erfolgsfaktor und die Leute arbeiten gern damit, weil es einfach cooler als Excel ist.”
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