Wie Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0 zueinanderfinden
- KI
- 19.4.2022
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Anwendungen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, sind nicht fest programmiert, sondern beruhen auf Algorithmen oder neuronalen Netzen, die mit großen Datenmengen trainiert wurden. Es gehört mit zum Wesen der KI, dass sie auch im laufenden Betrieb weiter „lernen“ kann, sprich: auf Basis aktueller Daten weiter optimiert wird. So kann die Produktionseffizienz weiter gesteigert, die Produktqualität verbessert werden. Daten sind der Treibstoff für die KI – und sie benötigt viel davon.
Das Sammeln, Speichern und Verarbeiten dieser Datenmengen benötigt hohe Rechenkapazitäten. Hier stößt die Automatisierungstechnik oft an Grenzen und zwingt Maschinenbauer, Kompromisse einzugehen. Eine Möglichkeit, die Restriktionen der verfügbaren Rechenpower zu umgehen, ist beispielsweise eine Konsolidierung von Daten. Doch dabei besteht die Gefahr, dass auch relevante Informationen verloren gehen und die Ergebnisse der KI darunter leiden.
Eine andere Taktik besteht darin, die KI nicht in der Maschine zu betreiben, sondern außerhalb. In Frage kommen beispielsweise Cloud-Plattformen oder Server im eigenen Rechenzentrum. Eine weitere Alternative hat sich mit Edge Computing etabliert, also leistungsstarke IT-Ressourcen in unmittelbarer Umgebung (Edge: „am Rand“) des Shop-Floors. Doch auch diese Strategie hat ihre Nachteile. So ist eine KI mittels Cloud-Computing aufgrund der hohen Latenzzeiten der entfernten Rechenzentren nicht für Real-Time-Steuerungen geeignet. Bei Vor-Ort-Installationen („On premises“), sei es im zentralen Rechenzentrum oder auf Edge-Servern, ist das Netzwerk ebenfalls ein kritischer Faktor: Bei Ausfall oder Schwankungen der Reaktionszeit droht ein Stillstand der Produktion.
Die Tücken der IT
Natürlich kann man am Markt leistungsfähige IT bekommen, die von Generation zu Generation CPUs mit geringeren Schaltzeiten und mehr Kernen bereitstellt. Tatsächlich gibt es Anbieter, die Standard-PC-Technik in schützende Gehäuse packen, um mit der enormen Rechenleistung in datenintensiven Industrie-4.0-Anwendungen zu punkten. Doch dies wird den Anforderungen der Industrie in mehrfacher Hinsicht nicht gerecht.
Denn nicht nur die einzelnen Komponenten sind nicht auf die harschen Umgebungsbedingungen und den hohen Grad an Ausfallsicherheit in der industriellen Fertigung ausgelegt. Auch eine der zentralen Forderungen der Industriekunden – die baugleiche Lieferfähigkeit über viele Jahre – ist so nicht zu erfüllen.
Genau dies ist auch ein generelles Hemmnis bei der Entwicklung von KI-Lösungen für die Industrie. Häufig sind die Algorithmen oder neuronalen Netze hardware-nah umgesetzt, auf State-of-the-Art-PC- oder Server-Technik. Bei einem solchen Ansatz erfolgt in der Regel mit jedem neuen Entwicklungssprung ein Wechsel auf die dann verfügbare Hardware. Damit erweist sich ein solches Konzept als nicht industrietauglich.
KI-Kompetenz für industrielle Anwendungen: das KEBA-Beispiel
KEBA hat diese Chance erkannt und beschlossen, selbst zu investieren. So entstand vor einigen Jahren ein KI-Kompetenz-Zentrum. Eigene Entwickler programmieren hier eine industrietaugliche KI-Plattform, die sowohl die Installation von KI-Anwendungen als auch deren Betrieb ermöglicht. Des Weiteren entstehen hier eigene KI-Lösungen auf Basis von KEBA-Automatisierungstechnik. Und nicht zuletzt leisten die Mitarbeiter des KI-Kompetenz-Zentrums auch Support, sowohl intern wie extern. Dabei deckt KEBA alle drei Felder des KI-Einsatzes ab:
- den Bereich IoT, in dem KI entweder On Premises oder in der Cloud betrieben wird, um Themen wie Digitalisierung, Datenanalyse und Smart Factory abzudecken;
- den Einsatz lokaler KI direkt in der Maschine oder in einem Produkt, beispielsweise um Maschinen autonomer und intelligenter zu machen, und
- den Bereich der Assistenzsysteme, die KI als intelligente Unterstützung von der Programmierung bis hin zur Bedienung nutzen, um Komplexität zu reduzieren und über intelligente Dialoge und KI-Unterstützung das Handling massiv zu vereinfachen.
Aus diesem umfassenden Ansatz heraus entstand eine KI-Lösung, die universell einsetzbar ist und allen Anforderungen der Industrie gerecht wird, baugleiche Lieferfähigkeit, Unterstützung vor Ort und Updates über einen langen Zeitraum.
KI-Accelerator für die Industrie: AI Control
Die von KEBA entwickelte Lösung mit „AI Control“ (nach der englischen Bezeichnung für künstliche Intelligenz, Artifical Intelligence, benannt) umfasst sowohl Hard- wie auch Software. Die Hardware, die den üblichen Anforderungen einer industriellen Umgebung entspricht, besteht aus einem KI-Erweiterungsmodul, das äußerlich mit seinen zahlreichen Schnittstellen einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) ähnelt.
So stehen Interfaces für Gigabit-Ethernet, EtherCat- und CAN-Feldbusse zur Verfügung, USB- und Audio-Anschlüsse sowie ein SD-Slot zur Erweiterung des Speichers. Im Inneren arbeiten verschiedene ARM-Prozessoren sowie eine DPU (Data Processing Unit), die für die KI-Beschleunigung und die Kommunikation mit der gesamten Sensorik verantwortlich ist. Hinzu kommt eine offene Software-Plattform, die Entwicklung wie auch Betrieb der KI-Anwendungen ermöglicht.
Die gesamte Branche befindet sich mitten in einer Transformation, die sowohl die Steuerungs-Weltals auch die Programmier-Welt betrifft
Darüber hinaus unterstützt KEBA seine Partner bei der digitalen Transformation und der Entwicklung eigener KI-Anwendungen. Die Erfahrung zeigt, dass bei den Industriekunden, die sich derzeit mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktion befassen, in der Regel gut ausgebildete Data Scientists und Programmierer zu finden sind, die Erfahrungen mit den im KI-Umfeld üblichen Programmiersprachen wie Python oder Frameworks wie TensorFlow mitbringen.
Ein neuronales Netz oder einen Algorithmus zu modellieren und auf eine CPU, GPU oder DPU (Data Processing Unit) zu bringen, ist das eine. Sie in einem Maschinen-Kontext sauber zu implementieren, ist jedoch mit einigen Herausforderungen verbunden. So gilt es, einen zuverlässigen Dialog mit der Steuerungstechnik zu etablieren und dafür zu sorgen, dass die Fähigkeiten und Mehrwerte der KI erkannt und genutzt werden können.
Hier haben sich die Mitarbeiter des KI-Kompetenz-Zentrums von KEBA in den vergangenen Jahren einen Wissensvorsprung erarbeitet, von dem Maschinenbauer heute profitieren können.
Anhand selbst entwickelter Demo-Maschinen und Roboter können die KI-Experten von KEBA zeigen, wie intelligent und autonom eine Maschine werden kann und welche Fähigkeiten „AI Control“ zur Verfügung stellt. Sie kennen die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Industrie-4.0-Umfeld aufs genaueste – aber auch deren Grenzen.
So finden Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0 zusammen
Was die Automatisierung und Digitalisierung der industriellen Produktion betrifft, befindet sich die gesamte Branche mitten in einer Transformation, die sowohl die Steuerungs-Welt als auch die Programmier-Welt betrifft. Am Anfang standen zunehmende Vernetzung und die Analyse immer größerer Datenmengen, nun setzt sich die Entwicklung fort bei KI-Anwendungen wie Predictive Maintenance oder neuen Trends wie skill-based programming.
Der Bedarf der Industrie nach immer flexibleren Maschinen hat den Trend zum Einsatz von KI ausgelöst. Dieser wird nun immer weiter befeuert, zum einen durch neue, industrietaugliche Lösungen, wie AI Control, zum anderen durch die Unterstützung der Verbände, wie beispielsweise des VDMA oder der Plattform Industrie 4.0, die mit Use-Cases- und Best-Practice-Beispielen ebenfalls den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Industrie unterstützen.
Mit der Beschleunigung dieses Trends steigt auch der Wettbewerbsdruck im Maschinenbau. Schon in den kommenden zwei bis drei Jahren wird sich der Einsatz von KI-Anwendungen in der industriellen Produktion erheblich ausweiten, und KEBA ist bereit, seinen Beitrag zu diesem Wandel zu leisten.
