Künstliche Intelligenz Probleme lösen auf die intelligente Art

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Alle reden von Künstlicher Intelligenz – doch die Industrie hält sich mit dem Einsatz von KI-Technologien noch zurück. Dabei ist der Einstieg in diese Zukunftstechnologie weniger kompliziert als viele denken.

Tech-Riesen wie Amazon oder Google nutzen Künstliche Intelligenz (KI) bereits seit längerer Zeit weitreichend und sichern sich hierdurch signifikante Wettbewerbsvorteile – in der Industrie sieht das bislang noch anders aus: Die Steuerung KI-basierter Systeme braucht Knowhow und Expertise; also Spezialisten, die genau verstehen, was sie tun. Auch deshalb findet KI bislang nur in Nischenanwendungen Einsatz, wo sich die Kosten für den Einstieg durch den Nutzen rechtfertigen lassen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht autonome Systeme

KI-gestützte Systeme können beispielsweise eigenständig herausfinden, was zu ihrem Stillstand geführt hat – wofür Sensoren alleine nicht ausreichen. Um wirkliche Systemautonomie zu erreichen, ist unterstützende künstliche Intelligenz erforderlich. Mithilfe intelligenter Algorithmen können Maschinen anspruchsvolle Analysen durchführen, die mit der Funktion des autonomen Nervensystems verglichen werden können.

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Warum finden sich trotz dieser Vorteile bislang nur wenige KI-Beispiele aus dem Industriealltag?

• Erstens wird KI häufig zu allgemein angewendet,

• zweitens wissen viele nicht, wie mit der komplexen Datenflut umgegangen werden soll, die ein derart pauschaler Ansatz erzeugt.

Wer KI im eigenen Betrieb einsetzen will, sollte sich daher zunächst fragen, welches Problem gelöst oder welche Verbesserung erreicht werden soll. Daher sollte mit einem kleinen und sehr spezifischen Problem begonnen werden. Anschließend müssen die relevanten Daten gesammelt und zeitsynchron gespeichert werden. Hierbei dürfen keine Informationen verloren gehen. Nutzen entsteht durch die folgende Datenanalyse. Unternehmen, die an Omron herantreten, fragen mittlerweile konkret, wie KI bei Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle oder Prozessoptimierung unterstützen kann.

Maschinen und Menschen smarter machen

KI kann Maschinen und Menschen smarter machen: Der erfahrene Mitarbeiter schult die Maschine – und die Maschine schult den ungelernten Mitarbeiter. Omron forscht z. B. in seinen Automation Centre an KI-gesteuerten Maschinen, die Bediener auffordern, Produkte zu montieren und Arbeitsschritte zu dokumentieren. So lassen sich Methoden und Arbeitstechniken ideal an andere Bediener vermitteln. Zudem kann mittels KI kontrolliert werden, welche Aktionen ein Bediener an der Maschine durchführen sollte, um Fehler zu vermeiden.

Künstliche Intelligenz

Den Blick ins Gehirn des Digitalen Zwillings wagen

KI ist kein Allheilmittel

Aber: Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel. Es ist nicht sinnvoll, vorschnell zu technischen Lösungen zu greifen, wenn es auch einfacher geht. Ist etwa bei einem Förderband ein Abschnitt beschädigt oder verbogen, lässt sich dieses Problem mechanisch identifizieren und lösen. KI hingegen kann speziell bei weniger offensichtlichen, verborgenen und individuellen Herausforderungen einen Mehrwert bieten.

• Beispiel Lebensmittelindustrie: Hier arbeitet Omron mit einem Kunden an der Verbesserung von Dichtungsqualität und Siegelintegrität. Mithilfe eines KI-Ansatzes beim Versiegelungsprozess werden die Haltbarkeit des Produkts um mehrere Tage verlängert und fehlerhafte Versiegelungen minimiert.

• Beispiel Automotive: Omron Automotive Electronics Italy (A.E.I.), das pro Jahr über 30 Millionen Komponenten für den weltweiten Automobilmarkt produziert, hat seine Fertigungsabläufe überarbeitet und nutzt jetzt Datenanalyse für das intelligente Echtzeit-Management kritischer prozessbasierter Fehler. In einem ersten Schritt wurde dabei die Produktionslinie für G8HN-Leistungsrelais aufgerüstet. Der eingesetzte „i-BELT Data Service“ verantwortet dabei die KI-bezogene Datenerfassung und -verarbeitung in der Maschine. Um KI in maschinengerechter Echtzeit zu nutzen, unterstützt der AI-Controller von Omron direkt am Prozess.
  Grundlage dieser weltweit ersten KI-Lösung, die „at the edge“ arbeitet, ist der Sysmac NY5 IPC beziehungsweise die NX7 CPU. Der KI-Controller ermöglicht es, Anomalitäten im Prozess sehr genau zu erkennen und sofortiges Feedback geben zu können.

Klein anfangen

Mit einem auf Skalierung ausgelegten technischen Lösungs- und Service-Portfolio können digital fortgeschrittene Unternehmen KI etwa für zum Identifizieren und Schulen von Best Practices, für die Vorhersage von Fehlern oder Überwachung von Betriebsbedingungen nutzen. Firmen wiederum, die noch am Beginn ihrer digitalen Reise stehen, können die Möglichkeiten von KI erforschen.

Bei der Auswahl neuer Maschinen sollten Unternehmen darauf achten, dass diese über die erforderlichen Funktionen verfügen, Daten künftig für KI-Zwecke bereitzustellen; Unternehmen müssen dabei nicht genau wissen, welche Daten sie benötigen: Sie sollten sich darauf konzentrieren, welche Verbesserungen sie in ihrem Prozess erreichen wollen. Es lohnt sich, klein anzufangen und Schritt für Schritt Reife für mehr Wettbewerbsstärke und Effizienz zu gewinnen.

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