Suchen

Machine Learning Selbstlernendes Assistenzsystem nutzt menschliches Erfahrungswissen

| Redakteur: Rebecca Vogt

Am Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung (IVV) entwickeln Forscher ein selbstlernendes Assistenzsystem. Es soll Anlagenbediener bei der Behebung von Fehlern unterstützen und dabei helfen, Erfahrungs- und Prozesswissen aufzubauen.

Firmen zum Thema

Das selbstlernende Assistenzsystem SAM unterstützt Maschinenbediener bei der Fehlerbehebung in Produktionsanlagen.
Das selbstlernende Assistenzsystem SAM unterstützt Maschinenbediener bei der Fehlerbehebung in Produktionsanlagen.
(Bild: Fraunhofer-IVV)

Sollen lange Stillstandzeiten und hohe Ausschussmengen verhindert werden, müssen Produktionsprozesse stabil und effizient gestaltet werden. Von besonderem Nutzen ist dabei die Erfahrung der Menschen, die die Anlage bedienen. Ein Beispiel: An einer Verarbeitungsmaschine werden Schokoladenriegel in Papier eingeschlagen. Ein Sensor stellt eine Abweichung im Produktionsprozess fest und die Maschine stoppt. Auch in modernen Anlagen tritt im Schnitt alle fünf Minuten eine kurze Störung auf.

Ein erfahrener Maschinenbediener weiß, wo die Ursache des Fehlers liegt: Er sieht, dass das Papier sich wellt und schließt daraus, dass in diesem Fall die Geschwindigkeit der Maschine reguliert werden muss. Dieses Wissen ist jedoch personengebunden.

Erfahrungswissen verfügbar machen

Um dieses Erfahrungswissen von der Einzelperson zu lösen und es allen Bedienern zu jeder Zeit zur Verfügung zu stellen, entwickeln Wissenschaftler am Fraunhofer-IVV ein selbstlernendes Assistenzsystem für Maschinenbediener (SAM). Das System beobachte Anlagenzustände sowie Bedieneraktionen und speichere erfolgreiche Lösungsstrategien ab, heißt es.

Zum Beispiel gibt der Maschinenbediener seine Lösung über ein Tablet ein und verknüpft diese dann mit der durch SAM erfassten, aktuellen Störungssituation. Ist eine Störung zuvor bereits mehrmals aufgetreten, erkennt das Assistenzsystem diese wieder und kann dem Bediener Hinweise zu Ursache und Lösung geben.

Die Forscher nutzen Algorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, damit SAM Störungssituationen lernen kann. Mithilfe der sogenannten intelligenten Merkmalsextraktion ist das System laut Fraunhofer-IVV in der Lage, ähnlich schnell wie ein Mensch zu lernen und Muster bereits nach wenigen Wiederholungen zu erkennen.

Mensch im Mittelpunkt

Dennoch soll der Mensch im Mittelpunkt stehen. „Der Mensch ist ein tolles Werkzeug. Mit seinen Händen und Augen ist er flexibler und besser als viele Roboter oder Kameras“, sagt Andre Schult, Gruppenleiter für Digitalisierung und Prozesseffizienz am Fraunhofer-IVV. Allerdings werden Prozesse und Anlagen immer komplexer.

Schult möchte mit dem Assistenzsystem nach eigener Aussage Bediener befähigen, zukünftig auch selbst Fehler zu erkennen und eigene Lösungsvorschläge einzubringen. Der Mensch solle wissen, dass er trotz modernster Technik aus der Produktion nicht wegzudenken sei – was die Wertigkeit seiner Arbeit und die Motivation erhöhe.

Weiterentwicklung und individuelle Anpassung

In Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft soll das selbstlernende Bediener-Assistenzsystem in den nächsten fünf Jahren weiterwachsen und durch neue Module in seinen Funktionen ergänzt werden, so das Institut. Ziel ist es, SAM auf den spezifischen Kundenbedarf anpassen zu können.

Denkbar sind beispielsweise die Nutzung von Bildverarbeitung, externen Sensoren sowie Sprach- und Gestenerkennung. Perspektivisch soll SAM sowohl für die Bedienung, als auch für die Wartung, das Rüsten, die Montage und die Entwicklung von Maschinen eingesetzt werden können, heißt es.

Anwenderforum in Berlin

Am 23. und 24. Oktober 2018 findet im Fraunhofer-Forum Berlin das VVD-Anwenderforum „Bediener-Assistenzsysteme“ statt. Themenschwerpunkte sind selbstlernende Bediener-Assistenzsysteme, psychologische Aspekte in der Mensch-Maschine-Interaktion, VR-/AR-Umgebungen, virtuelle Inbetriebnahmen, digitale Zwillinge sowie innovative Konzepte zur Interaktion von Mensch und Maschine.

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de (ID: 45348354)