Smart Factory

Mit Machine Learning zur intelligenten Fabrik

Die Smart Factory basiert nicht nur auf Robotik und Automatisierungstechnologie, das Internet der Dinge und Machine Learning gehören ebenso dazu.

Komplexes Bauteil für die Industrie

Verschleiß an Bauteilen kann mit Machine Learning entdeckt werden.

Ein wichtiges Leitthema der Hannover-Messe war Künstliche Intelligenz (KI). Damit ist allerdings nicht die Hollywood-Version von KI gemeint, sondern Machine Learning, also die Auswertung von Daten mit lernfähigen Software-System. Das ist häufig nicht so spektakulär, aber in einigen Unternehmen bereits in den Alltag eingedrungen.

Passend dazu eine aktuelle Pressemitteilung des Digitalverbandes Bitkom: 12 Prozent der deutschen Industrieunternehmen nutzen heute bereits Künstliche Intelligenz im Kontext von Industrie 4.0. „Künstliche Intelligenz erobert die Fabriken im Eiltempo und ist die Basis für kontinuierliche Verbesserungen in der Fertigung. KI hat das Potenzial, die Industrie zu revolutionieren“, freut sich Bitkom-Präsident Achim Berg. Hauptziel dabei: Daten aus unterschiedlichen Quellen verknüpfen, Fehler vorhersehen und Probleme beheben.

Machine Learning und der digitale Zwilling

Vernetzung inklusive Sensorik (Industrial IoT) und Machine Learning sind wichtige Zutaten in der Industrie 4.0. Ohne die Anbindung an ein Kommunikationsnetz wäre eine Smart Factory nicht denkbar. Maschinen und Anlagen tauschen untereinander und mit einem zentralen Cloud-Rechenzentrum Daten aus –im industriellen Internet der Dinge (Industrial IoT).

Produktionsdaten aller Art sind Grundlage für die Steuerung aller beteiligten Prozesse. Sie fallen beim normalen Betrieb von Maschinen und Anlagen an oder werden durch zusätzliche Sensoren erhoben. Anschließend werden sie mit dem sogenannten digitalen Zwilling von Produkten oder Anlagen abgeglichen. Das ist die Computersimulation eines Bauteils oder des Gesamtprodukts inklusive aller Stationen der Herstellung. In der Smart Factory werden zuerst virtuelle Güter entworfen und anschließend ihre Produktion im Rahmen eines Computermodells optimiert.

Computermodelle steuern die Smart Factory

Die echte Fabrik legt erst dann los, wenn die virtuellen Prozesse richtig zusammenspielen. Dies führt dazu, dass zahlreiche Probleme bereits im Vorfeld auftauchen und in der Simulation gelöst werden können. Sobald die Produktion begonnen hat, dienen die digitalen Zwillinge als Computer-Repräsentation des gesamten Herstellungsprozesses. Sie werden über das Industrial IoT immer mit den aktuellen Daten aus Herstellung und von zusätzlichen Sensoren versorgt und können somit den Zustand in einer Smart Factory jederzeit anzeigen.

Trotz aller Vorkehrungen mit Computermodellen kann es auch in einer intelligenten Fabrik zu Störungen kommen: Maschinenverschleiß, Abweichungen im Mikrometerbereich oder veränderte Umgebungsbedingungen. Deshalb gehören zur Smart Factory auch Condition Monitoring und Predictive Maintenance (PM). Hinter diesen beiden Fachbegriffen verstecken sich zwei inzwischen gängige Anwendungen von Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz.

Früherkennung von Störungen in der Herstellung

Bei PM geht es um die vorausschauende Wartung und Instandhaltung: Machine Learning hilft in erster Linie dabei, Muster und Auffälligkeiten im Produktionsprozess zu erkennen. Damit identifiziert das Verfahren potentielle Störungen, bevor tatsächlich ein Schaden entsteht. Diese Verfahren sind bereits industrietauglich. Unternehmen wie IBM, Siemens oder General Electric bieten sie in ihrem Portfolio an.

Vorreiter beim Einsatz der vorausschauenden Wartung sind Energieversorger, die PM-Lösungen für die Überwachung und Wartung von Windrädern und Turbinen in Wasserkraftwerken einsetzen. Hierbei geht es in erster Linie darum, auffällige Vibrationen zu entdecken, die auf herannahende Probleme hinweisen. Das ist sicher keine Blockbuster-taugliche Anwendung von KI, doch sie erspart den Kraftwerksbetreibern Kosten in Millionenhöhe.

Bildquelle: Deutsche Messe

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