Robotik- und KI-Trends 2020: Vier Chancen für deutsche Industrieunternehmen

Zum Beginn des neuen Jahres fragen sich viele Unternehmen: Auf welche Technologien sollten sie 2020 setzen, um sich zukunftssicher aufzustellen? Der Automatisierungs- und Robotikexperte Omron hat die wichtigsten Robotik- und KI-Trends des kommenden Jahres zusammengestellt.

Bild: ©PhonlamaiPhoto/stock.adobe.com / Omron Electronics GmbH

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits seit einigen Jahren Hype-Thema in den verschiedensten Branchen. Omron sagt nun voraus, dass KI 2020 die nächste Stufe erreichen wird: Neue praxisnahe Lösungen für die industrielle Automatisierung sollten sich in diesem Zusammenhang darauf fokussieren, menschliche Intelligenz und Fähigkeiten zu ergänzen, Stichwort Augmented Intelligence statt Artificial Intelligence. Zudem sollte es vermehrt darum gehen, wie sich KI in der Fabrikhalle konkret und effizient einsetzen lässt und zugleich Nachhaltigkeit unterstützt. Im Fokus stehen Lösungen, die Mitarbeiter in der industriellen Automatisierung messbar unterstützen, die zugleich aber auch Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz verbessern.

Die folgenden KI-Entwicklungen sollten Unternehmen in Sachen Robotik und Industrieautomation laut Omron 2020 im Auge behalten:

1. Maschinendaten generiert ‚at the edge‘:

Eine neue Generation von Mitarbeitern im Bereich der industriellen Automatisierung wird künftig häufiger als je zuvor den Arbeitsplatz wechseln. Die neuesten Entwicklungen in den Fabriken fokussieren sich auf die Generierung und Sammlung von fundiertem Wissen und Datenerkenntnissen auf Maschinenebene – also ‚at the edge‘. Die Maschine kann von ihren menschlichen Bedienern lernen und anschließend die Leistung verbessern. Von KI kontrollierte Technologie, bzw. maschinelles Lernen, ermöglicht es, sowohl Produkt- als auch Gerätefehler vorauszusagen und dabei Daten zu nutzen, die von Geräten des Industrial Internet of Things (IIoT) erzeugt werden. Durch die Analyse kombinierter Daten können Anwender potenzielle Maschinenausfälle schnell vorhersagen, um Störungen und eine verschlechterte Produktqualität zu vermeiden.

2. Effizienzverbesserungen durch selbstlernende Algorithmen:

Mit dem Wechsel von der Massenanpassung zu einem High-Mix-Ansatz mit geringem Volumen (Losgröße 1) muss die Effizienz durch die Reduzierung menschlicher Fehler und Maschinenstillstandszeiten verbessert werden. KI sowie Lernalgorithmen können Maschinenführern helfen, bei jeder Umstellung das beste Ergebnis zu erzielen. Innovative Steuerungstechnik unterstützt Mitarbeiter darüber hinaus, Hand in Hand mit Robotern und Maschinen zu arbeiten, um Manufacturing Excellence zu erreichen. Dies wird durch den Einsatz einer breiten Palette von Anlagen zur Fabrikautomatisierung erreicht, die eine IIoT-fähige Produktion ermöglicht oder optimale KI-Algorithmen in den Anlagen implementiert. Mit KI ausgestattete Steuerung ist so konzipiert, dass sie Anzeichen von Unregelmäßigkeiten sofort erkennt. KI-Algorithmen der Maschinenautomatisierungssteuerung ermöglichen es ihr, die wiederholten Bewegungen von Geräten aus präzisen Sensordaten zu lernen. Dies wiederum liefert Rückmeldungen für die Zustandsüberwachung und die Echtzeitsteuerung von Maschinen.

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