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Maschinenkonnektivität

Keine Angst vor Künstlicher Intelligenz in der Produktion

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iT Engineering Software Innovations GmbH
Klinkhammer Intralogistics GmbH
EVO Informationssysteme GmbH
FORCAM ENISCO GmbH

IIoT Building Blocks als hilfreiche Bausteine

Die Umfrageergebnisse dienten bei der Projektarbeit der Evaluation entwickelter Softwarefunktionalitäten, um den Maschinenbauern und -anwendern ein anpassbares und modulares System zur Datenspeicherung und -verwendung zur Verfügung zu stellen. Die IIoT Building Blocks sind ein dafür geeignetes Produkt, das iT Engineering Software Innovations anbietet, dessen Konzept eine stetige Weiterentwicklung und Erweiterung um nutzenstiftende Funktionalitäten vorsieht. Die IIoT Building Blocks ermöglichen durch eine Kombination aus Softwarekomponenten und Open-Source-Technik die Sammlung, Speicherung und Auswertung von Daten sowie die Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens im Rahmen der Produktion. Aufgegliedert in drei Bausteine unterstützen einzelne Komponenten den Prozess von der Sammlung der Daten bis zur Auswertung auch bei individuellen Anwendungsfällen. Darüber hinaus können damit Daten verschiedener Produktionsmaschinen übersichtlich zusammengeführt werden, um den heterogenen Strukturen auf dem Shopfloor gerecht zu werden.

Zwei Bausteine sind besonders wichtig

Einen großen Stellenwert hat dabei der Baustein Collect, der die schnelle und einfache Datenerfassung sichert. Dies ermöglichen drei selbstentwickelte Softwarekomponenten (Bild 4). 1. Der Data Collector erfasst große, hochfrequente Datenmengen auf dem Shopfloor. 2. Die Collector App richtet das System auf einfache Weise ein: etwa die Konfiguration von Dateninputs und -outputs sowie die Auswahl und Zuordnung der zu erfassenden Daten. 3. Der Browser unterstützt bei der Visualisierung und Auswahl von Variablen der Maschinensteuerungen.

Der zweite Baustein heißt Explore. Mit ihm werden relevante Daten optisch aufbereitet und strukturiert ausgewertet, während der eigentliche Nutzen der Daten im Baustein Improve entsteht. Die erfassten Daten werden dort statistisch ausgewertet, Korrelationen identifiziert und passende Machine-Learning-Modelle trainiert. Dabei dienen Open-Source-Tools zur Visualisierung und Anwendung von Methoden im Sinne von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML). Auf Basis der gewonnenen Informationen und Prognosen können die Prozesse optimiert, Wartungszyklen angepasst oder Fertigungsqualitäten erhöht werden. Somit sind die IIoT Building Blocks ein effizientes Werkzeug zur Umsetzung der im Rahmen der Umfrage als wichtig erachteten Anwendungsfälle.

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