AG 2087 Automatisierung mit künstlicher Intelligenz

Bedarfsgerechte Technologien reibungslos einführen, Mitarbeiter qualifizieren, mit intelligenter Automatisierung flexibel und wirtschaftlich fertigen.

Wie können die Daten, die auf den unterschiedlichsten Ebenen im Zusammenhang mit der Produktion genutzt werden, Anwendung finden, um Automatisierungslösungen Intelligenter zu gestalten? Hierzu muss sowohl die Infrastruktur als auch die Softwareumgebung betrachtet werden. Intelligente Assistenzsysteme wie Sprachassistenten oder im Smart-Home-Bereich begleiten uns bereits und basieren darauf, dass die Daten über eine stabile Breitbandverbindung zu einem Rechenzentrum gesendet, dort verarbeitet und die Steuerungssignale zurückgesendet werden.

Diese Systeme werden jedoch nicht für die Produktion eingesetzt, da ein robuster 24/7 Betrieb nicht vorgesehen ist. Wenn bspw. Alexa™ nicht funktioniert, ist das zwar für die Nutzerin oder den Nutzer ärgerlich, aber im Vergleich zu einem Produktionsausfall und dessen Folgen zu vernachlässigen. Eine der größten Herausforderungen für die „Intelligente Automatisierung“ ist die zuverlässige Nutzung von „Künstlichen Intelligenz (KI)“-Technologien für die Automatisierung.

Mögliche Themen, die u.a. behandelt werden:

Zur Entwicklung einer „Intelligenten Automatisierungslösung“ muss die Übertragbarkeit bestehender KI-Lösungen betrachtet werden. Es muss herausgearbeitet werden, wo die Potenziale und die Grenzen der Technologien liegen. Ein Algorithmus, der Go spielen kann, fräst nicht auf einmal Laufräder von Pumpen. Ein künstliches neuronales Netzt (KNN) lernt auch nur das, was man ihm beibringt. Durch den Einsatz von Automatisierungslösungen, die intelligent Daten verarbeiten und diese zur Steuerung einer Anlage einsetzen, werden neue Anforderungen an des Gesamtsystem gestellt.

Wie kann der Entscheidungsprozess der „Intelligenten Automatisierung“ für Anwenderinnen und Anwender transparent gestaltet werden und wie müssen die entsprechenden Benutzerschnittstellen dargestellt werden?

Eine weitere Fragestellung lautet, wie sich neue Anlagen in das bestehende Umfeld einfügen lassen, bzw. wie Bestandsanlagen befähigt werden können, mit einem intelligenteren Umfeld zu kooperieren.

Aktuelle Fragen in der Automatisierung:

• Herausforderungen Brown-Field vs. Green-Field?
• Sollen intelligente Lösungen zentral oder dezentral aufgebaut werden?
• Welche „KI“-Technologien können sinnvoll eingesetzt werden?
• Welche Anforderungen werden an die Infrastruktur gestellt?
• Wo liegen „zurzeit“ die Grenzen der „KI“?
• Wie flexibel wird meine Automatisierung?
• Wie lernt meine Automatisierungslösung?
• Wie berechne ich die Wirtschaftlichkeit meiner Automatisierungslösung?
• Was ist Embedded Machine Learning, KNN, etc.?
• Was ist Echtzeit und was bedeutet das für meine Infrastruktur?
• Wie spielen Industrie 4.0 und Automatisierung erfolgreich zusammen?
• Was ist Maschinentransparenz?
• Welche Kompetenzen brauchen meine Mitarbeiter im Umgang mit „Intelligenten Automatisierungslösungen“?
• Wie führen wir Automatisierungstechnologie prozessgerecht ein?

Die Themen der einzelnen Arbeitssitzungen legen Sie mit den Kollegen aus den anderen teilnehmenden Firmen in der Gründungssitzung fest!

Die Arbeitsgemeinschaft wird fachlich von Herrn Prof. Dr.-Ing Daniel Schilberg geleitet. Daniel Schilberg ist Professor für Robotik und Mechatronik an der Hochschule Bochum, Prodekan für Forschung und Mechatronik des Fachbereichs Mechatronik und Maschinenbau, Externer Prüfer der University of Limerick (Irland) im Bereich Mechatronik, Geschäftsführer des Mechatronik-Zentrums NRW sowie Dozent an der Tongji University, Shanghai, China im Rahmen der CDHAW (Chinesisch-Deutsche Hochschule für Angewandte Wissenschaften) und freiberuf-licher Technologieberater. Zuvor war er Juniorprofessor an der RWTH Aachen University mit dem Thema Interoperabilität von heterogenen Systemen und als Technologieberater bei Nets ’n‘ Clouds – Consulting für Technologieentwicklung und Organisationsoptimierung GmbH tätig. Er setzte „Intelligente Automatisierungs-projekte“ bei OEMs der Automobil-/und chemischen -industrie um und entwickelte maßgeschneiderte Lösungen für den eigentümergeführten Mittelstand.