Künstliche Intelligenz für die Industrie 4.0

KI revolutioniert Industrie und Automatisierung. Was ist heute schon möglich? Wohin geht der Trend?

Die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) sind spätestens seit 1997 in der breiten Öffentlichkeit angekommen, als Weltmeister Garry Kasparow im Schach vom IBM-Großrechner Deep Blue geschlagen wurde. Seitdem häufen sich Beispiele, in denen Computer beim Lösen komplexer Aufgaben dem Menschen überlegen sind.

Die Lösungsstrategien von KI passen nahtlos zum Anspruch der Industrialisierung, nämlich immer mehr in immer weniger Zeit herzustellen. Und während im Zuge der Automatisierung das Nachempfinden der Anatomie des Werkers lange maßgeblich war, orientiert sich die Entwicklung heute an den neuronalen Prozessen des menschlichen Gehirns. Beschleunigt wird die Entwicklung der KI vor allem durch zwei Faktoren: Erstens steigt die zur Verfügung stehende Rechenleistung exponentiell an. Und zweitens wächst gleichzeitig die Fähigkeit, Umweltinformationen durch immer besser und kleiner werdende Sensoren als Messdaten aufzunehmen.

Vorausschauende Wartung

Schon heute wird KI intensiv in der sogenannten Predictive Maintenance genutzt. Hier werden aus wiederkehrenden Zuständen in einem Fertigungsprozess Daten verglichen, Korrelationen abgeleitet und Schlüsse gezogen. Ziel ist es, per Algorithmus daraus Wahrscheinlichkeiten für potenzielle Störungen abzuleiten und diese bereits vor ihrem Eintreten zu beheben. So können Stillstandzeiten vermieden und Wartungsphasen flexibler im Fertigungsprozess berücksichtigt werden.

Intelligentere Qualitätssicherung

Wenn es um höchste Materialqualität geht, schauen KI-basierte Kontrollsysteme heute oft genauer hin: Programmierte Sensoren scannen zum Beispiel die Oberflächen von Turbinenblättern auf Haarrisse – und benötigen dafür nur ein Viertel der Zeit gegenüber einer manuellen Prüfung. Als lernende Systeme steigern sie diese Effizienz nach ihrer Implementierung noch weiter und beseitigen damit einen häufig anzutreffenden Engpass in der Hochpräzisionsfertigung.

Reaktionsschnelle Logistik

Künstliche Intelligenz in der Lagerlogistik eröffnet Unternehmen und ihren Kunden große Potenziale. Denn um Lieferungen am nächsten Tag zu ermöglichen, muss die Warenwirtschaft mit mehr als nur der neusten Technik ausgestattet sein. Es braucht intelligente Algorithmen, die aus Daten der Vergangenheit ableiten, wie sich das Bestellverhalten in Zukunft entwickeln wird. Im Idealfall erkennt KI so bereits in der Intralogistik, dass bestimmte Güter regelmäßig benötigt werden und ordert automatisiert, noch bevor die Ware knapp wird. So lassen sich nicht nur Produktionsprozesse effizienter gestalten. Letztlich ist nur durch den Einsatz von KI ein Servicelevel zu erreichen, das Unternehmen wie Amazon schon heute so erfolgreich macht.

Kollaborative Robotik

Insbesondere bei monotonen und gefährlichen Tätigkeiten können Menschen durch kollaborative Roboter als Assistenzsysteme entscheidend entlastet werden. Da die sogenannten Cobots ohne Schutzvorrichtungen in gleichen Bereichen wie der Mensch eingesetzt werden, unterliegt ihre Steuerung auch in puncto Sicherheit höchsten Anforderungen. Durch den Einsatz lernender Systeme können beispielsweise Bilder von angeschlossenen Kameras sowie Positionsdaten aus der Arbeitsumgebung verarbeitet und verknüpft werden. Damit entsteht eine sogenannte semantische Karte, die durch maschinelles Lernen ununterbrochen wächst. Auf dieser Basis verteilt das System anschließend die Aufgaben angemessen auf den Roboter und die anderen Tools, um den Menschen optimal bei seiner Arbeit zu unterstützen.

Das bringt die Zukunft

Ob digital oder mit der industriellen Fertigung vernetzt, autonom, unterstützend oder kooperativ: KI-Systeme entwickeln sich kontinuierlich weiter. In der ersten Generation (1980er Jahre) lag der Fokus auf der Entschlüsselung logischer Zusammenhänge. Die zweite KI-Generation (seit 2006) setzt verstärkt auf Input, sprich Wahrnehmung und Sensorik sowie daraus abgeleitete Lernprozesse. Für die Zukunft sehen Experten die Abstraktionsfähigkeit im Fokus. Das heißt, Künstliche Intelligenz wird dank immer ausgereifterer, vielschichtiger Lernalgorithmen wie Deep Learning und Machine Learning erstmalig in der Lage sein, abstraktes Wissen in Entscheidungsprozesse einzubinden. So entsteht Künstliche Intelligenz, die in der Lage sein wird,  Zusammenhänge zu erklären und Erlerntes zu transferieren. Das das wird die möglichen Einsatzmöglichkeiten in absehbarer Zeit weiter rasant ansteigen lassen!

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