KI und jetzt? Der Spurhalteassistent für die industrielle Fertigung

Das Thema Künstliche Intelligenz nimmt immer mehr an Bedeutung zu. Die Einsatzmöglichkeiten von KI scheinen fast grenzenlos zu sein. Die Bundesregierung schätzt den Anteil an der künftigen Wertschöpfung bis 2025 auf über einem Drittel der Gesamtleistung.

Was KI heute schon in der industriellen Fertigung leisten kann, erläuterte unser Geschäftsführer Christian Friedrich am 22. September im Forum „Was kann KI?“ des Fördervereins der Hochschule Ruhr West (HRW).

Bisher ging es darum aus Daten in Verbindung mit Regeln und Heuristiken neue Informationen zu gewinnen, die sogenannte Business Intelligence. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Maschine Learning geht es heute darum aus Daten und Informationen neue Regeln und Logiken zu generieren. Der große Vorteil dieser neuen Methodik besteht darin, dass gefundene Regeln und Logiken sogar für bisher noch nicht erlebte und bekannte Zustände Ergebnisse liefern.

statmath als Teil der ifm-Unternehmensgruppe

Seit Anfang 2019 ist die statmath GmbH offiziell Teil der ifm-Unternehmensgruppe, die die HRW, als Mitglied im gemeinnützigen Förderverein, unterstützt.

Die ifm-Unternehmensgruppe verschafft ihren Kunden überhaupt die Möglichkeit, Daten mithilfe von Sensoren zu erfassen. Das reine Sammeln von Daten stellt jedoch keinen Mehrwert für Unternehmen dar. Erst mithilfe umfangreicher Datenanalysen sowie der wissenschaftlichen Erstellung von Algorithmen, also dem Aufbau Künstlicher Intelligenz, lassen sich anhand von historischen digitalen Spuren und Vergangenheitsdaten zielgenaue Prognosen für die Zukunft erstellen. So kann es gelingen, Wirtschaftlichkeit und Leistungsfähigkeit eines Unternehmens zu erhöhen.

„Als statmath sind wir zusammen mit ifm in der Lage die Bedürfnisse am Markt zu identifizieren, Sensordaten geschickt zu erfassen und durch KI in skalierbare Lösungen für die Industrie zu verwandeln,“ erklärt Christian Friedrich.

Die DataScience Toolbox

Ein großer Schritt von statmath und ifm in diesem Jahr ist die Integration des ersten KI-Moduls in moneo, der IIoT-Plattform für die Industrie und Fertigung.

Die DataScience Toolbox ermöglicht die automatische Überwachung, Optimierung von Maschinen und Anlagen sowie die Echtzeit-Bewertung der Fertigungsqualität. Anhand von ifm-Sensordaten und Prozessparametern des Systems erkennt der SmartLimitWatcher, das erste Tool der DataScience Toolbox, automatisch und frühzeitig Anomalien. Hierzu wird eine kritische Prozessgröße (Zielvariable) in Bezug auf die Fertigungsqualität oder den Anlagenzustand (z.B. Temperatur, Durchfluss, Schwingung, Strom, etc.) permanent überwacht. Der SmartLimitWatcher berechnet dann anhand der erfassten Daten mithilfe gängiger KI-Methoden ein geeignetes mathematisches Modell zur Beschreibung der erfassten Realität. Der Kunde hat anschließend noch die Möglichkeit individuelle Warn- und Alarmgrenzen (niedrig, mittel, hoch) zu definieren, die in der Applikation angezeigt werden. So kann schnell auf Abweichungen innerhalb des Produktionsprozesses reagiert und durch eine optimale Früherkennung entsprechend proaktiv gehandelt werden.

Monitoring of compressed air systems

Am Beispiel von Druckluftsystemen erläuterte Christian Friedrich die Vorteile der dynamischen Prozessüberwachung mithilfe des SmartLimitWatchers. Druckluftsysteme sind in fast jeder Fertigung vorhanden und sehr anfällig für kleinste, unbemerkte Leckagen, außerdem gehören sie zu den teuersten Energieformen. Daher ist die KI-gestützte Überwachung von Druckluftsystemen entscheidend für die effiziente Aufrechterhaltung der gesamten Fertigung.