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Automatisierung

Maschinelles Lernen verändert die Abläufe in der Fabrik

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KI bringt Zusatznutzen im Maschinenbau

Um große Datenmengen lokal an der Werkzeugmaschine verarbeiten zu können, setzt der Maschinenbauer auf Edge Computing. Das maschinennahe Verarbeiten der Daten erspart dem Anwender Kosten beim Speichern oder Übertragen. Große Datenmengen nämlich lassen sich so schon vorab vor Ort auf ihre relevanten Daten hin abklopfen, um dann ausschließlich diese wenigen, aber wichtigen Daten in eine Cloud zu übertragen.

Eine solche Edge-Applikation auf Basis Künstlicher Intelligenz ist Analyze Myworkpiece/Vision von Siemens: eine Software, die anhand eines Kamerabildes erkennt, ob das richtige Werkstück auch in der korrekten Position im Bearbeitungsraum liegt. Schneller und besser, als es der Mann an der Maschine je kann. Erst wenn das Werkstück korrekt liegt, läuft die Maschine zum Bearbeiten an.

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Die dabei verwendete KI bringt zudem weiteren Nutzen: Sie überprüft den Verschleiß von Werkzeugen, dokumentiert alle Bilddaten und sichert somit die Prozessqualität. Die Applikation ist auf Maschinenbediener zugeschnitten, sodass auch der Werker ohne großes Spezialwissen von Künstlicher Intelligenz profitieren kann.

Wenngleich in der Fabrik die Zukunft für Künstliche Intelligenz erst beginnt, gibt es bereits zahlreiche Applikationen zum Verbessern der Maschinenverfügbarkeit und Prozessoptimierung. In den Sinumerik-Steuerungen von Siemens überprüfen zum Beispiel Optimierungsalgorithmen, ob Werkzeuge optimal angeordnet sind, um die Zugriffszeiten und damit die Fertigungszeit weiter verkürzen zu können. Wichtig für den Anwender: Die verwendeten Applikationen müssen nicht allein von Siemens kommen, auch Anwender und Maschinenbauer haben die Möglichkeit, eigene Anwendungen zu entwickeln, die auf die individuellen Anforderungen der Maschine abgestimmt sind.

Spracherkennung gibt es seit knapp 40 Jahren. Um damals Maschinen per Sprache steuern zu können, musste man die dazu erforderliche Elektronik aufwendig auf die Stimme ihres Herrn trainieren. Nur vereinzelt gab es damals sprachgesteuerte Anwendungen. Dank Künstlicher Intelligenz ist das heute anders, wie Alexa und Siri zeigen. Warum also nicht auch Maschinen per Sprache intuitiv steuern? Eine Technologiestudie von Trumpf zeigt, wie es gehen kann. „Künstliche Intelligenz ist die nächste Stufe der Automatisierung und eine Schlüsseltechnologie für die vernetzte Industrie. KI macht die Produktion mit unseren Lasern in Zukunft noch effizienter, einfacher und anpassungsfähiger“, verspricht Christian Schmitz, der bei Trumpf für die Lasertechnik zuständige Geschäftsführer. Der Anlagenbediener kann direkt in ein Mikrofon sprechen: „Türe öffnen!“, „Starte den Markiervorgang!“ oder „Wie viele Produkte hast du heute markiert?“. Die Laseranlage antwortet und führt den Sprachbefehl aus.

Der Nutzen ist deutlich erkennbar. Für unerfahrene Bediener entfällt die oft komplizierte händische Befehlseingabe. Außerdem kann der Werker schon während des Sprachbefehls parallel das nächste Bauteil vorbereiten oder aus der Maschine entnehmen. Das spart Zeit und macht produktiver.

Maschinen per Sprache intuitiv steuern

In einem nächsten Schritt wollen die Trumpf-Entwickler die Bedienbarkeit der Markierungsanlage weiter vereinfachen. Noch muss der Anlagenbediener, damit auch das richtige Markierprogramm startet, der Maschine sagen, welches Teil er eingelegt hat. In Zukunft soll die Anlage per Sensorik und Bilderkennungssoftware selbst erkennen, welches Bauteil zu markieren ist. Es wählt das entsprechende Programm dann auch selbst aus. Und: Egal, wie das Bauteil eingelegt ist, die Maschine ist so intelligent, dass sie den Laser automatisch an die richtige Position fährt, bevor sie mit dem Markiervorgang beginnt.

KI erspart unnütze und weite Wege

Möglichst kurze Wege zurücklegen, die Forderung gilt nicht allein für die Fabrik. Transportwege zu optimieren – eine Domäne Künstlicher Intelligenz –, ist eine wichtige Aufgabe im Materialfluss und in der Logistik. „Alfred“ nennt Thyssenkrupp sein KI-Projekt bei Material Services. Es soll dazu beitragen, Transportwege zu optimieren, um so den Transport Tausender Tonnen Material im Jahr einzusparen. Werkstoffe sollen somit schneller an den richtigen Standorten verfügbar sein. Mittelfristig will man bei Material Services in der Lage sein, sämtliche Prozesse entlang der Lieferkette flexibler zu gestalten. In der Praxis lassen sich spezifische Kundenanforderungen an die Liefergeschwindigkeit, an die Preisgestaltung oder an die Materialqualität besser berücksichtigen. Klaus Keysberg, Vorstandsvorsitzender von Thyssenkrupp Material Services, ist überzeugt: „Künstliche Intelligenz ist eine der Technologien, die im Werkstoffhandel künftig entscheidend zur Wettbewerbsfähigkeit beitragen wird.“

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