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KI in der Praxis

RWTH-Start-up macht die Zerspanung smart

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Zentrale Cloud-Dienste haben durchaus ihre Tücken

Bislang setzen Unternehmen bei der Entwicklung ihrer KI-gestützten Qualitätskontrolle auf zentrale Cloud-Dienste, um teure Anfangsinvestitionen für eine lokale digitale Infrastruktur zu vermeiden, wie die Forscher weiter wissen lassen. Die große Menge an Produktionsdaten, die in der Cloud gespeichert werden, befinden sich jedoch außerhalb der unternehmenseigenen Kontrolle und sind darum auch größeren Datenschutz- und Datensicherheitsrisiken ausgesetzt. Zusätzlich könnten die fortlaufenden, serviceabhängigen Gebühren von Cloud-Diensten langfristig für die Unternehmen zu teuer werden. Das maschinelle Lernverfahren des Federated Learning ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen aber, die Vorteile von KI für ihre Qualitätskontrolle zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz und die Datensicherheit ihrer sensiblen Produktionsdaten zu gewährleisten. Denn die Daten verbleiben sicher auf lokalen Servern, während sie für das dezentrale, kollaborative Training von noch leistungsstärkeren KI-Modellen verwendet werden können. Über mehrere Unternehmensstandorte hinweg wird das KI-Modell in einem Netzwerk lokaler Geräte und Unternehmensserver trainiert, ohne dass die Fertigungsdaten die lokalen Datenbanken verlassen. Nur die Modellparameter würden an einen zentralen Server gesendet, wo sie aggregiert und zu einem globalen Modell zusammengeführt würden, so dass die Datenhoheit bei den Unternehmen verbleibt.

Zerspaner können ihren Datenspeicherort wählen

Traut macht klar: „Real World AI umfasst drei Komponenten – die Datenerfassung mittels Sensorik, die Sammlung der Informationen in einem geschützten Datenraum und die anschließende Auswertung beziehungsweise das Training von KI-Algorithmen. Datamatters kümmert sich, wie es weiter heißt, bei Projekten in der Regel um die Erfassung der Daten und stellt die benötigten technisch abgesicherten und rechtssicheren Datenräume bereit. Der Kunde könne dann entscheiden, ob er die KI-Auswertung in diesen Datenräumen oder auf seinen eigenen Servern vornehmen will.

Die „intelligente Zerspanung“ ist übrigens Teil des Forschungsprojekts „FL.IN.NRW“, das von der Europäischen Union und dem Land Nordrhein-Westfalen im Rahmen des EFRE/JTF-Programms NRW 2021-2027 gefördert wird (Europäischer Fonds für regionale Entwicklung EFRE und Fonds für den gerechten Übergang, Just Transition Fund JTF). Das Projekt läuft bis 2027.

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