Zusam­men­ar­beit von Mensch und Maschine

Künst­li­che Intel­li­genz als Part­ner des Men­schen – wie sich dies in einem Indus­trie 4.0‑Umfeld umset­zen lässt, zeigt das Part­ner­kon­sor­ti­um der Smart­Fac­to­ryKL-Indus­trie 4.0‑Produktionsanlage auf der Han­no­ver Mes­se. Dabei wer­den drei Sze­na­ri­en vor­ge­führt, die nur durch den Ein­satz von Künst­li­cher Intel­li­genz und Aug­men­ted Rea­li­ty (erwei­ter­ter Rea­li­tät) über­haupt effi­zi­ent rea­li­sier­bar sind: vor­aus­schau­en­de War­tung, Fern­war­tung und Wis­sens­ma­nage­ment. In allen Fäl­len geht es dar­um, dass gro­ße Daten­men­gen schnell und zuver­läs­sig erfasst, aus­ge­wer­tet und dem Men­schen zweck­ge­bun­den und gefil­tert zur Ver­fü­gung gestellt wer­den – eine Leis­tung, die der Mensch ohne tech­ni­sche Hil­fe so nicht erfül­len kann.
Um KI in der Pro­duk­ti­on sinn­voll nut­zen zu kön­nen, müs­sen zuerst Daten gesam­melt wer­den. Hier han­delt es sich zum Bei­spiel um Maschi­nen­da­ten wie Druck, Tem­pe­ra­tur, Durch­fluss, Vibra­ti­on etc., mit deren Hil­fe ihr Zustand über­wacht wer­den soll (Con­di­ti­on Moni­to­ring). Die dabei über Sen­so­ren und Edge Devices gene­rier­ten Daten­men­gen sind zu groß, um sie mit rein mensch­li­cher Leis­tung schnell aus­zu­wer­ten und zu inter­pre­tie­ren. Erst wenn die gesam­mel­ten Daten durch geeig­ne­te mathe­ma­ti­sche Ana­ly­se­me­tho­den (Data Ana­ly­tics) in der Cloud ver­ar­bei­tet und die Ergeb­nis­se an den Anla­gen­be­trei­ber zurück­ge­schickt wer­den, kann man einen Nut­zen aus ihnen zie­hen und zum Bei­spiel einen dro­hen­den Maschi­nen­aus­fall vor­her­sa­gen. Die­ser Aus­fall kann durch eine vor­aus­schau­en­de War­tung im Vor­feld beho­ben wer­den, was wie­der­um den Anla­gen­still­stand und Repa­ra­tur­zei­ten minimiert.
Die­sen Use Case „Pre­dic­ti­ve Main­ten­an­ce“ zeigt das Part­ner­kon­sor­ti­um der Smart­Fac­to­ryKL-Indus­trie 4.0‑Produktionsanlage auf der Han­no­ver Mes­se. Aug­men­ted Rea­li­ty ist hier­bei eine viel­ver­spre­chen­de Tech­no­lo­gie, um Mit­ar­bei­ter am Ort des Gesche­hens durch den War­tungs­pro­zess zu füh­ren. Erprobt ist zum Bei­spiel der Ein­satz von Daten­bril­len: Dabei wer­den dem Werker Infor­ma­tio­nen und Arbeits­an­wei­sun­gen in die Bril­le pro­ji­ziert, sodass er gleich­zei­tig bei­de Hän­de für die Aus­füh­rung der Arbeits­schrit­te frei hat. Somit wird eine intui­ti­ve und ver­bes­ser­te Feh­ler­be­he­bung ermög­licht. Auch die Mög­lich­kei­ten der Fern­war­tung wer­den durch die Nut­zung von KI ver­ein­facht wer­den, in dem zum Bei­spiel ein Inge­nieur vom Büro aus den Tech­ni­ker vor Ort unterstützt.

Use Case KI-basier­tes Wissensmanagement

Auch für die Wei­ter­ga­be von wert­vol­lem Know-how der dienst­äl­te­ren Mit­ar­bei­ter an jün­ge­re Kol­le­gen eig­net sich die Nut­zung von Künst­li­cher Intel­li­genz. Der erfah­re­ne Beschäf­tig­te soll künf­tig wich­ti­ge Schrit­te bei der Ein­rich­tung, Bedie­nung oder Repa­ra­tur von Anla­gen mit Hil­fe von Kame­ras auf­zeich­nen kön­nen. Bei dem uner­fah­re­ne­ren Mit­ar­bei­ter kom­men dann über die Daten­bril­le KI-Tools zur Bil­d­er­ken­nung zum Ein­satz. So erhält er die rich­ti­gen Arbeits­an­wei­sun­gen mit Hil­fe der Aug­men­ted Rea­li­ty in der Daten­bril­le ange­zeigt und kann sei­ne Arbeit effi­zi­en­ter ausführen.
„Durch die Erwei­te­rung der Fähig­kei­ten des Men­schen und den Ein­satz von neu­en, KI-basier­ten Schnitt­stel­len kön­nen wir den Auto­ma­ti­sie­rungs­pro­zess wei­ter den­ken und den Men­schen in die kom­ple­xen Abläu­fe inte­grie­ren. Ziel ist es dabei, nicht mehr den Men­schen an die Maschi­nen, son­dern die Auto­ma­ti­sie­rung an den Men­schen anzu­pas­sen und Maschi­nen zu unse­rem nütz­li­chen Beglei­ter zu machen“, so das Fazit von Ruskowski.
Gemein­schafts­stand von Smart­Fac­to­ryKL und dem Deut­schen For­schungs­zen­trum für Künst­li­che Intel­li­genz (DFKI) auf der Han­no­ver Mes­se: Hal­le 8, Stand D18