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KI auf dem Weg in die Industrie - Raus aus der Routine

Sawyer mit ClicksmartAlles im Griff mit einem Klick

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KI auf dem Weg in die IndustrieRaus aus der Routine

Künstliche Intelligenz erweitert das Potenzial der Automatisierung. Auch in der Robotik ist absehbar, dass sich mit KI neue Aufgabenstellungen automatisieren lassen, ohne dass sie dafür programmiert werden müssen.

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Künstliche Intelligenz wird auch industrielle Abläufe verändern

Technologien rund um Künstliche Intelligenz (KI) bereichern schon heute unseren Alltag, etwa bei der Bild- und Spracherkennung. Technisch ist der Hintergrund komplex: KI beruht im Wesentlichen auf der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und auf dem Erkennen von Mustern. Im industriellen Umfeld bieten KI-Algorithmen neue Möglichkeiten, denn die Anforderungen der Produktion gehen über die derzeitigen, repetitiven Roboterapplikationen hinaus.

In vielen Bereichen des täglichen Lebens hat KI bereits spektakuläre Lösungen für Probleme hervorgebracht, die mit konventionellen Ansätzen nur schwer bis gar nicht lösbar waren. Dazu zählen Bild- und Spracherkennung oder sicheres Bezahlen mit Kreditkarten. Auch in der Robotik ist absehbar, dass sich mit KI neue Aufgabenstellungen automatisieren lassen, ohne dass sie dafür programmiert werden müssen. KI ist längst nicht die Antwort auf jedes Problem; der Programmieraufwand kann kleiner, die Bedienung einfacher und Prozesse flexibler werden. Entscheidend ist die Frage, was produziert werden soll. „Produktneutrale Fertigungszellen“, wie es sie im Smart Production Center von Kuka bereits gibt, sind flexibel. So können heute Autotüren und morgen Waschmaschinen produziert werden. Produktionsanlagen dieser Art lassen sich schnell und unkompliziert auf neue Anforderungen umstellen.

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Ein Muster aus vielen Daten
Produktionsmittel und Bauteile werden zunehmend miteinander vernetzt – das ist Industrie 4.0. KI hilft dabei, die so ermittelten Daten effektiv zu nutzen. Die entsprechenden Anwendungen benötigen dafür große Datenmengen. Um die verfügbaren Daten effektiv nutzen zu können, leiten die vernetzten Maschinen und Roboter ihre Daten beispielsweise an eine Software oder Cloud-Anwendung weiter. Aus der Datenmenge identifizieren KI-Algorithmen bestimmte Muster und Auffälligkeiten. Dadurch werden allgemeine Informationen über den Produktionsprozess gewonnen, etwa über Abläufe in der täglichen Fertigung sowie über bevorstehende Wartungsarbeiten. Mit dieser „Predictive Maintenance“ ist es möglich, drohende Störungen im Vorfeld zu erkennen und deshalb gar nicht erst entstehen zu lassen.

Die große Herausforderung an intelligente Maschinen besteht darin, Aufgaben zu lösen, die nur schwer als mathematische Regeln zu formulieren sind – zum Beispiel Spracherkennung oder das Erkennen und Einordnen von Bildern und Gesichtern.

Maschinelles Lernen für produktneutrale Fertigung
Bisher waren Roboter weitgehend für repetitive Anwendungen prädestiniert. Sie führen mit gleichbleibend hoher Präzision und Wiederholgenauigkeit ihre vorgegebenen Aufgaben aus. Die Produktion der Zukunft stellt zunehmend komplexe Anforderungen. Als eine Spielart der KI hilft maschinelles Lernen dabei, Robotersysteme für die flexible Fertigung fit zu machen. Dabei geht es darum, Daten zu interpretieren, Korrelationen zu finden und daraus Informationen abzuleiten.

In der modernen Produktion sind Abläufe effizient und präzise aufeinander abgestimmt; selbst kurze Störungen oder Stillstandzeiten haben enorme wirtschaftliche Folgen. Maschinelles Lernen und KI haben das Potenzial, Produktivität und Verfügbarkeit bei laufender Produktion zu optimieren. Weitere Verbesserungen ergeben sich bei Prozessqualität, Taktzeit, Energieverbrauch und den Wartungsintervallen. Möglich wird das durch eine zentrale Planung. Eine Software, die auf KI-Algorithmen fußt, steuert eigenständig den Produktionsprozess. Allerdings nicht nach heutigem Verständnis, indem sie den Maschinen vorgibt, wie etwas zu produzieren ist. Vielmehr plant die Software, was zu tun ist und berücksichtigt dabei Takt- und Lieferzeiten. Für die Umsetzung ist nur noch entscheidend, welche Produktionsressourcen zur Verfügung stehen.

KI fördert neue Formen der MRK
Neben diesen technischen Änderungen können auch völlig neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine entstehen. Einfach mit Maschinen zu sprechen, um sie zu programmieren oder sie im Notfall anzuhalten, ist durchaus denkbar. Genauso wie die dynamische Bilderkennung für das Programmieren durch Vormachen. Weitere Anwendungsmöglichkeiten sind intelligente Service-Szenarien, die über Augmented-Reality-Brillen direkt am Roboter gezeigt werden, oder Tablets, die über einen Roboter geführt werden und dabei Informationen anzeigen. pb

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