Künstliche Intelligenz in der Produktion
Die zunehmende Digitalisierung der Industrie auf ihrem Weg zur Industrie 4.0 stellt die Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendungen in der Produktion in den Fokus. KI-Algorithmen und maschinelles Lernen revolutionieren die Fertigung und den Maschinenbau. Roboter und intelligent gesteuerte Maschinen optimieren nicht nur die Produktionsprozesse, sondern bieten auch innovative Anwendungen für die Wartung des Anlagenparks. Doch neben dem immensen Potenzial der KI ergeben sich auch neue Herausforderungen, wenn es darum geht, die Intelligenz in Maschinen zu integrieren und große Datenmengen effektiv zu nutzen. Die Integration von KI erfordert ein tiefes Verständnis der Technologien.
Die rasante Digitalisierung hat auch in der Industrie die Ära Künstlicher Intelligenz eingeläutet. Unter dem Schlagwort KI werden zahlreiche Konzepte, Technologien und Anwendungen zusammengefasst, die die Fertigung revolutionieren. Die Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz liegt jedoch viele Jahre zurück. Bereits 1955 stellte ein Team von Wissenschaftlern einen wegweisenden Antrag für ein Seminar am Dartmouth College. Ihr Ziel war es, eine Maschine zu entwickeln, die in der Lage ist, Fähigkeiten wie Sprachverarbeitung, Abstraktion und Selbstoptimierung zu simulieren. Damals noch Science-Fiction, heute eine unverzichtbare Komponente in der modernen Fertigung.
Wie KI-Anwendungen die industrielle Produktion revolutionieren
Was verbirgt sich hinter dem Begriff „Künstliche Intelligenz“? KI in der Produktion eröffnet ein Universum an Möglichkeiten. Maschinen und Roboter, ausgestattet mit Künstlicher Intelligenz, optimieren nicht nur Prozesse, sondern sind auch in der Lage, Datenmengen zu analysieren und die prädiktive Instandhaltung (Predictive Maintenance) durchzuführen. Sensoren überwachen den Zustand der Maschinen, während intelligente Technologien potenzielle Ausfälle vorhersagen und Wartungsarbeiten planen.
Seit der Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 und den dort festgelegten Grundannahmen über Künstliche Intelligenz haben sich die grundlegenden Konzepte und Algorithmen kontinuierlich weiterentwickelt. Die Vielfalt der Künstlichen Intelligenz manifestiert sich in verschiedenen Unterbereichen, die je nach Ausrichtung unterschiedliche Anwendungen und Technologien umfassen.
Zu den Schlüsselbereichen der KI gehören:
- Maschinelles Lernen (Machine Learning)
- Neuronale Netzwerke (Neural Networks)
- Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)
- Genetische Algorithmen (Genetic Algorithms)
- Rechnerische Kreativität (Computational Creativity)
Besonders das maschinelle Lernen erweist sich als bedeutender Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere in der Produktion und Fertigung. Hier geht es um die Analyse von Daten durch computergestützte Systeme, die eigenständig Zusammenhänge erkennen und entsprechende Aktionen auslösen können. Die Disziplin des Machine Learning ist eng mit dem Bereich Big Data verbunden, da im digitalen Zeitalter immer mehr Daten erzeugt werden, die mit herkömmlichen Methoden kaum zu bewältigen sind.
Die Konvergenz von Informations- und Produktionstechnologie hat zur industriellen Automation und der Entstehung eines industriellen Internet der Dinge geführt, in dem CNC Maschinen, Anlagen und Prozesse zunehmend vernetzt sind. Die dadurch generierten Daten stellen einen wertvollen Rohstoff dar. Nun gilt es, diese Daten effizient zu nutzen und einen Mehrwert für Kunden zu generieren.
Wie die KI Daten in Wissen verwandelt
Das Interesse an Künstlicher Intelligenz ist riesig – und das aus gutem Grund. Es ist kein Geheimnis, dass aus den gewonnenen Daten wertvolles Wissen generiert werden kann, das einen echten wirtschaftlichen Mehrwert bietet. Dieses Potenzial erstreckt sich sowohl auf die Fertigung selbst als auch auf alle vor- und nachgelagerten Prozesse. Insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens bietet die KI eine Fülle von Anwendungsmöglichkeiten, die alle Bereiche der Wertschöpfungskette betreffen.
Daten sind sozusagen der Treibstoff für neue Anwendungen im maschinellen Lernen. Sie werden zu einem wertvollen Rohstoff, der kontinuierlich neue Einsatzszenarien des Machine Learning versorgt. Insbesondere in der Optimierung und Automatisierung von Prozessen liegen derzeit immense Chancen. Daten ermöglichen die Generierung zusätzlicher Informationen, was neues Produkt- und Prozesswissen zur Folge hat. Dies wiederum leitet einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess ein, der in einer Endlosschleife fortgeführt und ständig optimiert werden kann.
KI-Anwendungen in Fertigung und Produktion
Die KI-gestützte Späneentsorgung von DMG MORI setzt neue Maßstäbe in der Fertigungsindustrie. Späne sind eine häufige Ursache für Maschinenstillstände und Störungen. Der „AI Chip Removal“ analysiert die Späneproduktion mithilfe Künstlicher Intelligenz und sorgt automatisch für die Entsorgung der Späne.
Die technische Grundlage bilden zwei hochauflösende Kameras im Inneren der Maschine, die kontinuierlich klare Aufnahmen des Arbeitsraumes liefern. Anhand dieser Bilder analysiert das System für die „KI-gestützte Späneentsorgung“ die Späneansammlungen und lernt die Arbeitsbedingungen immer besser kennen. So ermittelt die Künstliche Intelligenz die optimale Reinigungsmethode. Sie passt die Ausrichtung der Kühlmitteldüsen automatisch an die Position der Späne an und gewährleistet – sofern nötig – eine ideale Späneentsorgung.
KI-gestützte Späneentsorgung
Künstliche Intelligenz für den Effizienzvorsprung in der Produktion
Die Nutzung Künstlicher Intelligenz zur Datenanalyse wird immer wichtiger für die Effizienz von Fertigungsprozessen und gewinnt daher auch bei DMG MORI mehr und mehr an Bedeutung. Das Ziel ist es, durch die Kombination von KI und einer „Spiegelung“ der Ergebnisse in digitalen Zwillingen, die Leistungsfähigkeit, Präzision und Wirtschaftlichkeit von Werkzeugmaschinen, Automatisierungslösungen und Bearbeitungsprozessen deutlich zu verbessern. Durch die Erstellung von digitalen Abbildern der Maschinen und Prozesse können Simulationen durchgeführt werden, um potenzielle Probleme vorherzusehen und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Die KI spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse und Interpretation der Simulationsergebnisse.
DMG MORI nutzt Künstliche Intelligenz in vielfältiger Weise, um die Leistung seiner CNC-Maschinen zu verbessern und Fertigungsprozesse wirtschaftlicher zu gestalten. Damit ist das Unternehmen ein Vorreiter in der Integration von KI-Technologien und nimmt maßgeblich Einfluss auf die Zukunft der Fertigungsindustrie.