Künstliche Intelligenz

Übung macht den Meister

Von Jens Bartels · 2018

Durch Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens lassen sich anhand großer Datenmengen in der industriellen Produktion ganz unterschiedliche Vorhersagen treffen. Auf diese Weise ist eine Optimierung von Fertigungsprozessen möglich. Experten rechnen dadurch mit deutlichen Produktivitätszuwächsen.

Ein Roboter steht vor einem Fenster. Thema künstliche Intelligenz

In der intelligenten Fabrik sind Fertigungsprozesse vernetzt. Maschinen, Bauteile und Schnittstellen kommunizieren miteinander, insgesamt fallen im Rahmen der Fertigung riesige Datenmengen an. Um daraus sinnvoll zu nutzende „smarte Daten“ zu generieren, eignen sich Techniken aus dem Bereich des Machine Learning. Dank leistungsfähiger Rechenzentren und riesiger Speicherkapazitäten sind in den letzten Jahren große Fortschritte in diesem Bereich erzielt worden. Maschinelles Lernen macht es möglich, wichtige Merkmale und komplexe Beziehungen aus großen Mengen von Daten zu extrahieren und dadurch auf Basis von Algorithmen Vorhersagen zu treffen. Das Teilgebiet im Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) basiert auf Mustererkennung und besitzt zugleich die Fähigkeit, selbstständig Wissen aus Erfahrungen zu erzeugen.

Produktivitätszuwachs erzielen

Wer auf maschinelles Lernen setzt, kann die Ertragsraten auf Maschinen-, Produktions- und Anlagenebene signifikant verbessern und dadurch die Produktivität um einige Prozentpunkte steigern. Benötigt wird dafür neben einer umfangreichen Datensammlung eine IT-In­frastruktur, die auf Verfahren im Bereich von KI und Machine-
Learning-Workloads eingestellt ist. Techniken aus diesem Bereich besitzen auch das Potenzial, die Produkt- und Servicequalität zu optimieren, indem sie festlegen, welche internen Prozesse, Arbeitsabläufe und Faktoren am meisten dazu beitragen, festgelegte Qualitätsziele zu erreichen.

Künstliche Intelligenz: Griff in die Kiste lernen

Ein anderes Beispiel für den Einsatz von KI liefert das Fraunhofer IPA. Mithilfe des Maschinellen Lernens werden in dem Institut die Objekterkennung und die Vereinzelung ungeordnet herumliegender Bauteile derzeit immer weiter verfeinert. So entsteht im Forschungsprojekt „DeepGrasping“ aktuell eine virtuelle Lernumgebung. Darin üben Roboter bereits vor ihrer Inbetriebnahme unterschiedlichste Greifprozesse an den Werkstücken, mit denen sie später im operativen Betrieb arbeiten sollen. „Dank verbesserter Algorithmen und neuer Sensortechnik können Industrieroboter nun selbst flache, unsortiert gelagerte Blechteile erkennen und greifen“, sagt Felix Spenrath. „Die Informationen, die moderne 3D-Sensoren liefern, werden also optimal genutzt“, ergänzt der Experte des Fraunhofer IPA. Neuronale Netze lernen aus diesen simulierten Griffen und verbessern auf diese Weise ihr Prozesswissen kontinuierlich.

Wussten Sie schon, dass …

Durch den Einsatz von KI-basiertem maschinellem Lernen könnte die Automobilindustrie laut einer aktuellen Studie der Unternehmensberatung McKinsey bis 2025 insgesamt 215 Milliarden US-Dollar an Mehrwert schöpfen. Die größten Einsparpotenziale sehen die Analysten in den Bereichen:

  • Produktion (61 Milliarden Dollar)

  • Einkauf (51 Milliarden Dollar)

  • Intralogistik (22 Milliarden Dollar) 

  • Marketing und Vertrieb (31 Milliarden Dollar)

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