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05.06.2019

Künstliche Intelligenz: Meilensteine in Lemgo

Wissenschaftsprojekt mit hohem Potenzial für KI erfolgreich beendet

 Künstliche Intelligenz (KI) in produzierenden Unternehmen einzusetzen, bedeutet mehr Effizienz und Flexibilität, weltweite Kommunikation in Echtzeit und sogar den Blick in die Zukunft, was Beeinträchtigungen oder Ausfälle angeht. Daher gilt das Thema KI im industriellen Umfeld als entscheidende Größe bei der unternehmerischen Existenzsicherung im Wettbewerb auf globalen Märkten. Grund genug für die Forscherinnen und Forscher von Fraunhofer in Lemgo, sich diesem Zukunftsthema intensiv zu widmen. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) als Vorhaben der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) geförderte Projekt „AgAVE“ wurde erfolgreich abgeschlossen.

Das Ergebnis war kein Roboter mit leuchtend roten Augen, sondern ein Assistenzsystem für die Produktion. Zwei Jahre forschten Wissenschaftler vom Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo und vom Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme (IMMS) in Ilmenau gemeinsam an der Entwicklung eines Industrie 4.0-konformen Assistenzsystems – einem weiteren Meilenstein zur KI in der Fabrik der Zukunft.

Das entwickelte Assistenzsystem überwacht modulare Produktionsanlagen im laufenden Betrieb und stellt so reibungslose Prozesse sicher. Durch eine geschickte, logisch-mathematisch komplexe Analyse der Daten der Produktionsanlagen, kann das Assistenzsystem eine Aussage über den aktuellen Zustand der Maschine geben. Der schlaue Code kann nun Fehlerursachen in den Maschinen und Anlagen erkennen, verstopfte Rohre von Bedienfehlern unterscheiden und Defekte oder Ausfälle erkennen. Über OPC UA, einen Standard für den plattformunabhängigen Datenaustausch, können die Informationen weltweit in Echtzeit abgerufen werden.

Das Besondere an der Entwicklung aus Lemgo ist, dass jedes verteilte Produktionsmodul von einem eigenen Assistenzsystem überwacht wird. Unterschiedliche sogenannte subsymbolische, intelligente Algorithmen erkennen Anomalien, bewerten die Bedeutung für das Gesamtsystem und bündeln die Informationen an die übergeordnete, sogenannte symbolische KI. Diese KI kann die Anlagendaten dann zu nützlichen Informationen und Handlungsanweisungen für den Bediener verarbeiten und mit diesem kommunizieren bzw. vor bevorstehenden Ausfällen warnen.