web inspection and customer complaints from SAP for previous production orders are also included in the analysis. This allows us to assign sensor data to ‘good’ and/or ‘bad’ production. This information is then used to train a model. The result is Artificial Intelligence – a bundle of algorithms and mathematical formulas that map the patterns and relationships of a wide range of data. This model is then integrated into our process data visualization, so that production quality can ultimately be predicted, corrected and improved, with the help of current sensor and OCS data. SAP-Einführung bei SÜDPACK Grootegast Am 1. Januar war das GoLive – und damit auch an unserem Standort in Grootegast ein wichtiger Schritt in Sachen Digitalisierung getan. Denn nach rund einem Jahr akribischer Vorbereitung ist die SAP-Einführung in der gesam- ten Auftragsabwicklung am niederländischen SÜDPACK Standort wie geplant und ohne Störungen über die Bühne gegangen. Damit ist der Standort jetzt von der Kundenbestellung über die Produktion bis zur Rechnungsstellung kom- plett in das ERP-System von SÜDPACK eingebunden. Was die Integration allerdings deutlich aufwendiger im Vergleich zu anderen Standorten werden ließ, waren insbesondere die komplexen Folienstrukturen mit vielen Arbeitsschritten, die damit verbundene stammdatenseitige Diffe- renzierung und nicht zuletzt auch völlig unterschiedliche, veraltete Systeme. Zusätzlich machte die stattliche Anzahl an Funktionen die Planung nicht ein- facher. Zu den integrierten Modulen zählen u.a. Finanzen, Controlling, Master Data, Sales & Distribution, Produktionsplanung, Einkauf & Beschaffung, Mate- rialmanagement, Lagerverwaltung, IT und Qualitätsmanagement. SAP implementation at SÜDPACK Grootegast The system went live on January 1 – thereby achieving an important digitiza- tion step at our site in Grootegast. Because after around a year of meticulous preparations, SAP was implemented as planned and without any disruption for the entire order processing at SÜDPACK’s Dutch site. The site is now fully integrated into SÜDPACK’s ERP system, from customer ordering, through pro- duction, to invoicing. What made this integration much more time-consuming compared to other sites, however, were our complex film structures with many work steps, asso- ciated master data differences and last but not least, totally different, outdated systems. In addition, the significant number of functions also hindered our planning. The integrated modules include finance, controlling, master data, sales & distribution, production planning, purchasing & procurement, mate- rials management, warehouse management, IT and quality management. 12 IT Künstliche Intelligenz Die Entwicklung künstlicher Mechanismen mit dem Ziel, menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, ist für uns hochspannend – und zugleich der Schlüssel, um riesige Datenmengen in Zukunft überhaupt managen und aus dieser Datenflut konkrete Geschäftsstrukturen, Modelle, Werte und Innova- tionen ableiten zu können. Am staatlich geförderten KI-Zirkel, dem Digitalisie- rungszentrum Ulm, beschäftigen sich seit einiger Zeit Markus Seilkopf, Michael Ziesel, Roman Korntheuer und Simon Gruber mit dem Thema künstliche Intelligenz und ihren Einsatzmöglichkeiten bei SÜDPACK. Ziel ist es, geeignete Anwendungsszenarien im Unternehmen zu identifizieren und entsprechende Lösungen auszuarbeiten. Am Beispiel unseres ersten Anwendungsfalls „Intelligente Extrusion“ wird deutlich, dass KI die Qualität der Produktion überprüfen und über mögliche Fehler frühzeitig informieren kann. Das Projekt „Digitalisierung Multifol“ ist daher ein wichtiger Vorreiter – und wird später auf weitere SÜDPACK-Bereiche ausgeweitet. Zunächst wird eine große Menge an historischen Daten benötigt. Sie ent- stammen der SÜDPACK-Prozessdatenplattform, die bereits seit 2014 die Daten vieler Maschinen und Subsysteme erfasst und speichert. In die Betrachtung fließen zusätzlich die Fehlerinformationen aus der OCS-Bahninspektion eben- so wie die Kundenreklamationen aus SAP für vergangene Produktionsaufträge. Damit können wir die Sensordaten einer „guten“ bzw. „schlechten“ Produktion zuordnen. Anschließend wird mit diesen Informationen ein Modell trainiert. Das Ergebnis ist die Künstliche Intelligenz – ein Bündel aus Algorithmen und mathematischen Formeln, die die Muster und Beziehungen der unterschied- lichsten Daten abbilden. Das Modell wird dann in die Prozessdatenvisualisie- rung integriert, so dass sich mit Hilfe aktueller Sensor- und OCS-Daten letztlich die Qualität der Produktion vorhersagen, korrigieren und optimieren lässt. Artificial Intelligence The development of artificial mechanisms aimed at emulating human-like intelligence is extremely exciting for us – and also key to being able to manage huge amounts of data in future, and then deriving specific business structures, models, values and innovations from this flood of data. At the state-funded AI Circle, Digitalisierungszentrum Ulm, Markus Seilkopf, Michael Ziesel, Roman Korntheuer and Simon Gruber have been addressing the topic of Artificial Intelligence and its possible uses at SÜDPACK for some time. The aim is to identify suitable application scenarios within the company and develop appro- priate solutions. T I Based on our initial application, ‘intelligent extrusion’, it is clear that AI can mo- nitor production quality and provide information about possible errors at an early stage. The ‘Multifol digitization’ project is therefore an important proto- type – and will subsequently be extended to other SÜDPACK divisions. First of all, a huge amount of historical data is required. This comes from the SÜDPACK process data platform that has been recording and storing data from many machines and sub-systems since 2014. Error information from OCS