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Industrielle Produktion

Aktuell

KI für Ingenieure beherrschbar machen

Künstliche Intelligenz (KI) steckt in Smartphones, Suchmaschinen oder Navigationsgeräten und erleichtert so den Alltag. Auch im Ingenieurwesen gibt es große Potenziale für deren Einsatz, wie in smarten Fabriken oder autonomen Fahrzeugen. Allerdings fehlt es an Verfahren, die das Verhalten der Systeme planbar und ihre Entscheidungen nachvollziehbar machen. Abhilfe schaffen soll das ‚Kompetenzzentrum für KI-Engineering‘ (CC-King) unter Federführung des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB mit Beteiligung des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und des FZI Forschungszentrums Informatik.

Autonome Bildverarbeitung beim BMW-Werk Steyr

Das BMW-Werk in Steyr, Österreich, ist das weltweit größte Motorenwerk der BMW-Gruppe. Das Werk nutzt die autonomen Bildverarbeitungssysteme von Inspekto. David Bricher, Doktorand bei BMW Steyr und Experte für Innovation und Digitalisierung, berichtet über nähere Einzelheiten dieser Partnerschaft.

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Bild: Resolto Informatik GmbH
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Bisher haben industrielle Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) aufgrund von Latenzzeiten und hohen Datenmengen bei der Cloudanbindung nur bedingt überzeugt. Entscheidend ist darum, KI direkt an die Maschine zu bringen und dort – direkt an der Quelle – Daten in Echtzeit zu interpretieren. Mit der Plattform Scraitec tut der KI-Spezialist Resolto genau dies, beispielsweise bei einem Haushaltsgeräte- oder Automobilhersteller.

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Bild: Senseering GmbH
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Mehrwert aus Daten schaffen

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Die Aufgabe der Produktionstechnik ist die Effizienzsteigerung verarbeitender und herstellender Methoden. Bereits in der Steinzeit wurden Faustkeile aus Stein zur Bearbeitung von Holz und tierischen Materialien eingesetzt. Später wurden Faustkeile zu Äxten und Speere weiterentwickelt oder durch neue Materialien revolutioniert. Doch für alle Zeitalter und Entwicklungsstufen galten dieselben ökonomischen Werte.

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Bild: ©pinkeyes/stock.adobe.com
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Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie auf dem Weg zur Smart Factory. Daher sollte sich auch der produzierende Mittelstand, oft als Rückgrat der deutschen Wirtschaft
bezeichnet, mit der Adaption von KI-Technologie befassen. Doch was machen KI-Systeme überhaupt anders als bisherige IT-Lösungen? Und welcher Nutzen erwartet die Anwender?

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Selbsterregte Schwingungen führen in der Zerspanung schnell zu einer schlechten Bearbeitungsqualität. Konservative Prozessstellgrößen beugen dem vor, kosten aber Produktivität. Dies kann sich nun mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) ändern. Mit dieser KI-Technologie können Werkzeugmaschinen aus dem Fertigungsprozess lernen, welche Stellgrößen geeignet sind und diese autonom anpassen.

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Im Zuge des weltweiten Wettbewerbsdrucks müssen Unternehmen ihre Fertigung immer flexibler gestalten und planen. Ein wesentliches Ziel der Fertigungsplanung stellt daher eine optimale Auslastung der Produktion dar. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei ein nützliches Werkzeug sein. Der Einsatz von Reinforcement Learning in der Fertigungsplanung soll dies veranschaulichen.

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