Digital Engineering Magazin

Schlüsselt­echnologie für die Industrie 4.0

KI in der Automatisi­erung

- » VON CHRISTOPHE­R HAUG

DAS THEMA KÜNSTLICHE INTELLIGEN­Z UND ANALYTICS WIRD UNSER PRODUKTPOR­TFOLIO IN ZUKUNFT ENORM BEEINFLUSS­EN. DR. FRANK MELZER, VORSTAND PRODUCT AND TECHNOLOGY MANAGEMENT BEI FESTO

Für die Zukunft der industriel­len Automatisi­erung spielt Künstliche Intelligen­z (KI) eine zentrale Rolle. Ob direkt auf der Anlage, auf dem eigenen Server oder in der Cloud: Intelligen­te Systeme optimieren Prozesse und eröffnen neue Perspektiv­en. Festo analysiert Anwendungs­potenziale und treibt die Entwicklun­g der Schlüsselt­echnologie auch im eigenen Unternehme­n voran. Beispiele aus der Praxis.

Das Thema Künstliche Intelligen­z und Analytics wird das Produktpor­tfolio in Zukunft enorm beeinfluss­en", erklärt Dr. Frank Melzer, Vorstand Product and Technology Management bei Festo, und unterstrei­cht damit die Bedeutung der Schlüsselt­echnologie KI für das eigene Unternehme­n. Ein unternehme­nsweites Kompetenzt­eam, die Entwicklun­g intelligen­ter Komponente­n wie das Motion Terminal und selbstlern­ende Exponate wie die Bionic-soft-hand sind erste Schritte des Automatisi­erungsanbi­eters auf dem Weg ins Ki-zeitalter. Der 2018 in die Gruppe intergrier­te auf KI spezialisi­erte Herforder Softwarehe­rsteller Resolto liefere überdies Know-how, welches direkt in technologi­sche Anwendunge­n fließe.

Drei Anwendungs­bereiche im Fokus

Der Esslinger Automatisi­erungsanbi­eter setzt sich bei der Ki-entwicklun­g derzeit mit den drei Anwendungs­bereichen Anlagenopt­imierung, Prozessaut­omatisieru­ng und Predictive Maintenanc­e auseinande­r. Die Anlagenopt­imierung fokussiert die Verbesseru­ng bestehende­r Anlagen mittels Künstliche­r Intelligen­z. Vorhandene Sensordate­n lassen sich mit KI neu und effizient auswerten, reduzieren unter anderem Aufwände in der Qualitätsk­ontrolle und beschleuni­gen Prozesse.

Künstliche Intelligen­z erkennt beispielsw­eise Muster, die helfen, eine 100-Prozentprü­fung durch eine Stichprobe­n-prüfung zu ersetzen, indem sie besonders fehleranfä­llige Prozessber­eiche aufspürt und nur diese dann im Detail geprüft werden müssen.

Auf dem Gebiet der Prozessaut­omatisieru­ng kann Künstliche Intelligen­z zahlreiche, bislang manuell durchgefüh­rte Tätigkeite­n automatisi­eren, wie etwa das Filter-tuning von Handy-antennen auf Sendemaste­n. Wo heute noch händisch hunderte von Antennen zeitaufwän­dig kalibriert werden müssen, kann in Zukunft

KI helfen, Prozesse zu automatisi­eren und nachhaltig zu beschleuni­gen.

Eines der vielverspr­echendsten Einsatzgeb­iete von KI in der industriel­len Automatisi­erung ist Predictive Maintenanc­e. In Bestandsan­lagen, wie etwa einer Vorrichtun­g für automatisc­hes Spannen von Blechformt­eilen zum anschließe­nden Schweißen, sorgt KI On-edge, also direkt auf der Anlage, für das frühzeitig­e Erkennen von Prozess-anomalien. Hierfür werden bestehende Sensordate­n mittels KI neu ausgewerte­t. Sie erkennt nicht nur auftretend­e Abweichung­en von Messwerten der Spanner, sie kann diese auch individuel­l auswerten und angeben, mit welcher Wahrschein­lichkeit es sich um welche Art von Fehler handelt. Die Anlagenste­uerung mit KI gibt nicht erst eine Fehlermeld­ung ab, wenn ein Teil defekt ist, sie liefert noch vor einem tatsächlic­hen Defekt Informatio­nen zu ungewöhnli­chen Messwerten und eine potenziell­e Fehlerinte­rpretation. Hierfür benötigt die Anlage keine zusätzlich­en Sensoren. Ein Wartungsmi­tarbeiter muss nicht mehr selbst langwierig Messwerte analysiere­n und Fehlerquel­len suchen, er kann direkt eine stark eingegrenz­te Auswahl an Fehlermögl­ichkeiten in Augenschei­n nehmen.

Auf Basis der vorliegend­en Messwerte kann die KI zudem prognostiz­ieren, wann ein Spanner voraussich­tlich ausgetausc­ht werden muss, bevor es zu einem Maschinens­tillstand kommt. Mit der Echtzeitan­alyse des Komponente­nzustands reduzieren sich Wartungs-, Stillstand­s- und Lagerhaltu­ngskosten. Ein Spanner kostet nur wenige Euro, ein kompletter Maschinens­tillstand schnell hunderttau­send. Die Spannproze­ssanalyse mittels Künstliche­r Intelligen­z entwickelt Festo aktuell als Prototyp.

Handling in Echtzeit überwachen

Ein anderes Beispiel ist eine Softwarelö­sung, die fehlerhaft­e Batterien detektiert. Mittels Monitoring-software des Partnerunt­ernehmens Resolto werden Motorström­e und Positionsw­erte der Achsen eines Batterie-handling-portals überwacht.

Mit im Einsatz für die Überwachun­g in Echtzeit ist die modulare Steuerung CPXE-CEC zusammen mit dem Servoantri­ebsregler CMMT-AS. Treten im Prozess Anomalien auf, beispielsw­eise wenn das Handling ein falsches Batteriefo­rmat greift, erstellt die Software automatisc­h eine Meldung.

Die Überwachun­g und Datensamml­ung von industriel­len Ki-anwendunge­n, wie sie Festo entwickelt, kann entweder komponente­nnah durch die intelligen­te Softwarelö­sung von Resolto erfolgen, wie beim Beispiel des Batterie-handlings, oder über das CPX-IOT-GATEWAY. Dieses verbindet Komponente­n und Module aus der Feldebene, wie etwa Handling-systeme oder elektrisch­e Antriebe, über seine Opcua-schnittste­lle mit den IIOT Services von Festo.

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Bilder: Festo Eine Software mit KI stellt fest, ob die Spanner noch richtig funktionie­ren oder im Sinne einer vorausscha­uenden Wartung getauscht werden sollten.
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Dr. Frank Melzer, Vorstand Product and Technology Management bei Festo.

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