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Künstliche Intelligenz

Einzug der KI in den Maschinenbau

16. Juli 2019, 00:30 Uhr   |  Rainer Mümmler, Philipp Wallner

Einzug der KI in den Maschinenbau
© Fotolia, Alexander Limbach

Die Anzahl an realen KI-Projekten im Maschinen- und Anlagenbau ist noch sehr überschaubar. Mit einer neuen Generation an ­Ingenieuren und vor allem mit dem Markteintritt entsprechender Entwicklungswerkzeuge wird sich dies schon bald ändern.

Das Thema der Künstlichen Intelligenz (KI) fasziniert den Menschen seit Ewigkeiten. Was, wenn Maschinen eines Tages intelligent genug sind, um die Erde zu übernehmen, und wir Menschen ihnen als Sklaven dienen müssen? Das ist der Stoff, aus dem zahlreiche Romane und Hollywood-Klassiker gemacht sind. Die Realität sieht allerdings ganz anders aus. Viel weniger spektakulär auf den ersten Blick – doch bei genauerem Hinsehen aus industrieller Sicht mindestens ebenso relevant.

Seit Jahren steigen die Anforderungen an flexiblere Produktionssysteme infolge immer kürzerer Zyklen am Verbrauchermarkt. Während eine klassische Produktionsanlage in der Vergangenheit einmal in Betrieb genommen durchaus 20, 30 oder mehr Jahre immer dasselbe Produkt gefertigt hatte, wird heute von modernen Produktionssystemen – also den Maschinen, der Automatisierungstechnik, der Sensorik – erwartet, dass sie flexibel auf neue Anforderungen aus dem Markt reagieren können – immer mit dem ultimativen Ziel der ‚Losgröße 1‘ vor Augen.

Mit klassischer Programmierung, Parametrierung und Inbetriebnahme ist dem nur schwer beizukommen. Abhilfe könnten zukünftig Methoden der Künstlichen Intelligenz schaffen, die es der Anlage und deren Komponenten erlauben, sich durch kontinuierliches Lernen an neue Gegebenheiten anzupassen – ganz ähnlich wie wir Menschen. Doch bis dahin ist es noch ein weiter Weg, der noch einige Jahre in Anspruch nehmen wird. Nichtsdestotrotz haben bereits heute Methoden der Künstlichen Intelligenz ihren Weg in ausgewählte industrielle Applikationen gefunden.

Eine Vorreiterrolle nehmen dabei Anwendungen für die vorausschauende Wartung – Predictive Maintenance – ein. Während in frühen Applikationen ausschließlich vordefinierte Schwellwerte – etwa für bestimmte Frequenzen im System – überwacht wurden, kommen mittlerweile immer öfter KI-Technologien wie Machine Learning zum Einsatz, um das Bewertungssystem des Algorithmus flexibel zu trainieren. Gemessene Daten aus dem Produktiveinsatz – inklusive jener Fälle, die zu Fehlern oder gar zum Ausfall der Anlage geführt hatten – werden dem Machine-Learning-Algorithmus zur Verfügung gestellt, um automatisiert ein entsprechendes KI-Modell zu erstellen. Entwicklungsplattformen wie Matlab stellen dem Entwickler dafür zahlreiche unterschiedliche Machine-Learning-Methoden sowie Apps für die Auswahl und das Trainieren zur Verfügung.

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1. Einzug der KI in den Maschinenbau
2. Der Wegbereiter: Predictive Maintenance
3. Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
4. Simulation ein Muss
5. Die KI-Fachleute von morgen

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