„KI verändert unsere Sensorlösungen grundlegend“

Wie verändert KI Ihre Sensorlösungen?

Künstliche Intelligenz verändert unsere Sensorlösungen grundlegend – sowohl in ihrer Funktionalität als auch in ihrer Rolle innerhalb automatisierter Systeme. Zukünftige Sensorgenerationen werden dank KI-gestützter Algorithmen in der Lage sein, sich selbst zu diagnostizieren und adaptiv auf veränderte Umgebungsbedingungen zu reagieren. Sie erkennen eigenständig, wenn ihre Signalgüte nachlässt oder eine Fehlfunktion vorliegt, und informieren den Anwender proaktiv. In einer weiterentwickelten Ausbaustufe könnten sich Sensoren sogar selbst neu kalibrieren – ein entscheidender Schritt hin zu autonomer, wartungsarmer Sensorik.

Darüber hinaus wandeln sich unsere Sensoren vom reinen Datenlieferanten zu intelligenten Beobachtern. Sie erkennen Muster in den Datenströmen, detektieren Anomalien und liefern dadurch wertvolle Informationen für die Optimierung von Prozessen, beispielsweise zur vorausschauenden Wartung oder zur Qualitätsüberwachung. Durch die Kombination mehrerer Sensorquellen und die Verarbeitung direkt am Edge entstehen neue Möglichkeiten, komplexe Zusammenhänge frühzeitig zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren.

Diese Entwicklung verändert nicht nur die technische Leistungsfähigkeit unserer Sensorik, sondern auch ihre strategische Bedeutung im Automatisierungsumfeld: Sensoren werden von reinen Datenlieferanten zu aktiven Mitgestaltern im Produktionsprozess. Sie übernehmen zunehmend Aufgaben, die bislang zentralen Systemkomponenten vorbehalten waren – etwa die eigenständige Bewertung von Zuständen, die Ableitung von Handlungsempfehlungen oder die Initiierung von Prozessanpassungen. Unsere Kunden profitieren dadurch von einer deutlich vereinfachten Nutzung und einem höheren Automatisierungsgrad, zum Beispiel durch intelligente Assistenzfunktionen, automatische Konfigurationen oder adaptive Systemreaktionen. So wird der Mehrwert unserer Lösungen schneller sichtbar und direkt nutzbar.

Wie profitieren Ihre Kunden von KI-gestützter Zustandsüberwachung?

Unsere Kunden profitieren auf vielfältige Weise von KI-gestützter Zustandsüberwachung. Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen können Maschinen- und Anlagenzustände kontinuierlich analysiert und bewertet werden, in Echtzeit und mit hoher Präzision. So lassen sich Abweichungen vom Normalbetrieb frühzeitig erkennen, bevor es zu ungeplanten Stillständen oder Qualitätsproblemen kommt.
Das ermöglicht eine vorausschauende Wartung, reduziert ungeplante Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer von Komponenten. Gleichzeitig können Wartungsmaßnahmen gezielter und effizienter geplant werden, was Zeit, Ressourcen und Kosten spart.

Haben Sie Beispiele für KI in der Qualitätssicherung?

Ja, wir sehen bereits heute spannende Einsatzmöglichkeiten von KI in der Qualitätssicherung, insbesondere dort, wo große Datenmengen ausgewertet oder komplexe Muster erkannt werden müssen. Ein Beispiel ist die visuelle Inspektion in der Fertigung: KI-gestützte Bildverarbeitung kann Oberflächenfehler, geometrische Abweichungen oder Montagefehler mit hoher Präzision erkennen – oft besser und schneller als ein menschlicher Prüfer.

Ein besonders innovativer Ansatz ist die Qualitätssicherung mit unserem ‚RadarImager‘. Dieses System erzeugt 3D-Radarbildstapel, die mit KI besonders effektiv ausgewertet werden können. Im Gegensatz zu klassischen optischen Verfahren erkennt der RadarImager auch verborgene Fehler, zum Beispiel innerhalb von Verpackungen oder hinter nicht-transparenten Materialien. So lassen sich beispielsweise Fremdkörper, Unvollständigkeiten oder strukturelle Abweichungen zuverlässig identifizieren, selbst unter schwierigen Umgebungsbedingungen wie Staub, Feuchtigkeit oder schlechten Lichtverhältnissen. Fehlt ein Schokoriegel in der Großpackung? Ist die Ketchup-Flasche unter dem Plastikdeckel auch sicher mit einer Membran verschlossen? Ist das Gurkenglas wirklich vakuumverschlossen? Der RadarImager hilft dabei, diese und mehr Fragen zu beantworten. Unser RadarImager-Team scherzt gern, dass sie mit ihrer Technologie sogar das Rätsel um Schrödingers Katze lösen könnten – wenn nur bekannt wäre, wo die Box steht...

Welche Rolle spielt Edge AI bei Balluff?

Edge AI spielt bei Balluff eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Daten direkt dort zu verarbeiten, wo sie entstehen – also am Sensor oder in unmittelbarer Nähe zum Prozess. Dadurch können Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden, etwa zur Anomalieerkennung, zur Qualitätssicherung oder zur vorausschauenden Wartung. Das ist besonders wertvoll in zeitkritischen Anwendungen und in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität.

Gleichzeitig reduziert Edge AI die Datenlast in übergeordneten Systemen und erhöht die Datensicherheit, da sensible Informationen lokal verarbeitet werden. Für unsere Kunden bedeutet das: schnellere Reaktionen, höhere Prozesssicherheit und mehr Flexibilität bei der Integration in bestehende Automatisierungsarchitekturen.

Welche Herausforderungen sehen Sie in der Integration in Brownfield-Anlagen?

Die Integration von KI in Brownfield-Anlagen bringt besondere Herausforderungen mit sich, vor allem, weil bestehende Maschinen und Steuerungen häufig nicht für moderne Datenverarbeitung ausgelegt sind. Es fehlen oft standardisierte Schnittstellen, ausreichende Rechenkapazitäten oder eine konsistente Datenqualität und -struktur, um KI-Modelle zuverlässig betreiben zu können.

Balluff begegnet diesen Herausforderungen mit modularen, nachrüstbaren Lösungen – zukünftig etwa mit intelligenten Sensoren und Netzwerkmodulen mit Edge-Funktionalität, und bereits heute mit externen Auswerteeinheiten wie beispielsweise dem ‚Condition Monitoring Toolkit‘ für Zustandsüberwachungslösungen. Diese Komponenten lassen sich flexibel in bestehende Anlagen integrieren und ermöglichen es unseren Kunden, auch in älteren Produktionsumgebungen von KI-gestützten Funktionalitäten zu profitieren, ganz ohne umfassende Infrastrukturänderungen.

Wie begleiten Sie Kunden bei der Einführung?

Wir begleiten unsere Kunden vor allem durch technologisch vorbereitete Produkte, die den Einstieg in KI-gestützte Anwendungen erleichtern. Dazu gehören Sensoren und Netzwerkmodule mit Edge-Funktionalität sowie Auswerteeinheiten, die sich flexibel in bestehende Anlagen integrieren lassen und die notwendige Datenbasis für KI-Anwendungen bereitstellen.

Darüber hinaus stehen wir unseren Kunden beratend zur Seite – etwa bei der Auswahl geeigneter Komponenten, bei der Dateninterpretation oder bei der Integration in bestehende Automatisierungsarchitekturen. In enger Zusammenarbeit mit Partnern und Integratoren schaffen wir so die Voraussetzungen dafür, dass unsere Kunden KI-Technologien schrittweise und praxisnah in ihre Produktionsprozesse einführen können.

Welche Trends in Bezug auf KI sehen Sie für die Sensorik in Zukunft?

Wir beobachten, dass sich die Sensorik durch KI sowohl technologisch als auch strategisch fundamental wandelt. Die fortschreitende Digitalisierung und die Dezentralisierung der Steuerung führen dazu, dass Sensoren zunehmend mit Edge AI und Embedded Intelligence ausgestattet werden und direkt am Ort des Geschehens Entscheidungen treffen. Das ermöglicht eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit, reduziert die Systemkomplexität und schafft neue Freiheitsgrade in der Automatisierung.
Gleichzeitig gewinnen KI-gestützte Verfahren zu Predictive Maintenance, Machine Learning und Condition Monitoring an Bedeutung: Sensoren erkennen Anomalien, bewerten Zustände und ermöglichen eine vorausschauende Wartung, bevor es zu Ausfällen kommt. Im Kontext der Hyperautomation werden sie Teil durchgängig digitalisierter Prozesse und übernehmen Aufgaben wie Selbstdiagnose, automatische Kalibrierung oder die Ableitung von Handlungsempfehlungen.

Diese Entwicklungen ebnen den Weg für autonome Systeme, in denen Produktionsprozesse mit minimaler menschlicher Intervention ablaufen. Sensoren liefern nicht nur die Datenbasis, sondern übernehmen zunehmend auch Steuerungsfunktionen, zum Beispiel in selbstoptimierenden Produktionslinien oder bei der intelligenten Umplanung von Abläufen in Echtzeit.

Ergänzt wird dieses Bild durch Trends wie Computer Vision, Self-Optimizing Production und Multi-Sensor-Fusion, die neue Anwendungsmöglichkeiten und ein höheres Maß an Systemintelligenz eröffnen. Sensorik wird damit nicht nur leistungsfähiger, sondern auch strategisch relevanter – als aktiver Mitgestalter autonomer, resilienter und wartungsarmer Produktionsumgebungen.