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Automatisierung Die vier Trends der Künstlichen Intelligenz für 2020

| Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Reinhold Schäfer

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits seit einigen Jahren Hype-Thema in den verschiedensten Branchen.

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Omron glaubt, dass vier Trends der Künstlichen Intelligenz die Zukunft bestimmen werden.
Omron glaubt, dass vier Trends der Künstlichen Intelligenz die Zukunft bestimmen werden.
(Bild: Omron)

Viele Unternehmen fragen sich auf welche Technologien die Unternehmen setzen sollen, um sich zukunftssicher aufzustellen.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 im Jahr 2020 im Auge behalten:

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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 Technik, beziehungsweise 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.

3. Optimierte Entscheidungsfindung anhand visualisierter Daten:

Industrie 4.0 und IIoT ermöglichen die genaue Erfassung historischer Daten. Viele KI-Projekte haben jedoch Probleme mit der Visualisierung neuer Daten. Vorausschauende Wartungs- und Kontrolllösungen (Predictive Maintenance), wie beispielsweise Omrons Sysmac AI Controller, können die Steuerungsfunktionen von Fertigungslinien und -anlagen in Echtzeit mit der KI-Verarbeitung abgleichen. Der KI-Controller kann Unternehmen unterstützen, indem er neue und nicht historische Daten erzeugt, die zeitgestempelt und einfach zu visualisieren sind. Der Prozess der Rohdatenerfassung von Maschinen verläuft durch die KI-Steuerung „at the edge“ vollständig automatisiert. Dies führt zu einer höheren Datengenauigkeit und Konsistenz. Die Steuerung erstellt auch Datenmodelle anhand von Korrelationsanalysen und überwacht basierend auf diesen Modellen den Maschinenstatus. Ohne diese Automatisierung müssten Maschinenkonstrukteure und -betreiber in die Entwicklung eigener Analyse- und Optimierungsmöglichkeiten investieren.

4. Nachhaltige Techniken:

Das rasante Wachstum der Weltbevölkerung belastet die Umwelt immens. KI-gestützte kollaborative Roboter (Cobots) werden 2020 und darüber hinaus immer wichtiger, um diese Herausforderung zu stemmen. Oberstes Ziel ist es, gesunde und sichere Lebens- und Arbeitsbedingungen zu schaffen, die die Umwelt weniger belasten. Omron will mit seinem Portfolio an Robotern und KI, dazu beitragen nachhaltigere Arbeitsbedingungen in Fabriken zu schaffen. Montage- und Demontageroboter spielen hierbei eine wichtige Rolle. Die neue Generation von Robotern kann von Maschinenbedienern lernen (Sensing). Sie können mit dem TM Cobot (Control) von Omron an einer zirkulären Produktionslinie zusammenarbeiten. Sie sammeln intelligente und intuitive Daten über ihre Aktionen, bewerten die Daten mithilfe von Algorithmen, beraten den Mitarbeiter über die nächsten Schritte und implementieren effiziente Prozesse für jede Umstellung (Think).

„Lösungen, die zu einer integrierten, intelligenten und interaktiven Produktion beitragen, sind der Schlüssel zu Omrons Konzept ,innovative-Automation‘. Gemeinsam mit unseren Kunden wollen wir die effiziente und nachhaltige Fabrik der Zukunft, in der Roboter, KI und Mitarbeiter harmonisch zusammenarbeiten, Realität werden lassen“, sagt Tim Foreman, European R&D-Manager Omron Europe. „Wir können mithilfe hochmoderner Sensorik-, Steuerungs- und Robotiklösungen bemerkenswerte Effizienzsteigerungen erzielen und zugleich künstliche Intelligenz in der Produktion praktisch umsetzen.“

Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal maschinenmarkt.vogel.de

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