Indsutrieanzeiger 03.2021
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TECHNIK & WISSEN «<br />
Der MES-Anbieter Industrie<br />
Informatik untersucht derzeit,<br />
welchen Nutzen KI als Modul für<br />
die Fertigungsplanung bieten kann.<br />
realen Abläufen und Erfahrungen in der Produktionsplanung<br />
stammt. Beim sogenannten maschinellen<br />
Lernen werden Planungsaktionen und deren Ergebnisse<br />
berechnet und anschließend im ‚Optimizer‘ bewertet.<br />
Diese Bewertungen erfolgen anhand komplexer<br />
Algorithmen, die verschiedene Zielfunktionen als<br />
Grundlage nutzen. Feinplaner können dabei auf ein<br />
breites Spektrum dieser Zielfunktionen wie Kosten -<br />
reduktion, Verkürzung der Auftragsdurchlaufzeit,<br />
Optimierung der Rüstdauer und -kosten oder Minimierung<br />
von Auftragsverzug zurückgreifen.<br />
„Industriebetriebe verfolgen in der Regel mehr als<br />
nur ein Optimierungsziel. Diese müssen mittels gewichteter<br />
Zielfunktionen aufeinander abstimm- und<br />
parallel verfolgbar sein. Nur dann kann eine KI-<br />
Lösung den komplexen Anforderungen einer Smart<br />
Factory gerecht werden“, präzisiert Falkner.<br />
Mit einer initialen Planungssituation und der definierten<br />
Gesamtzielfunktionen als Basis kann sich der<br />
‚Optimizer‘ nun an die Arbeit machen. Das bedeutet,<br />
dass nicht-optimale und kritische Situationen im<br />
Prozess automatisch erkannt und analysiert werden.<br />
Genau an dieser Stelle werden mit sogenannten<br />
Nachbarschaftsoperatoren Verbesserungen durch -<br />
geführt und auf deren Basis ein neues Planungsbild<br />
berechnet.<br />
Planungsoptimierung durch Lerneffekt<br />
Verbessert sich nun das Ergebnis mit dem eingesetzten<br />
Nachbarschaftsoperator, so wird dieser positiv<br />
bewertet und kommt bei künftigen Simulationen mit<br />
höherer Wahrscheinlichkeit wieder zum Einsatz. Das<br />
gleiche Prinzip gilt auch in die andere Richtung. Verbessert<br />
sich eine Situation durch die Anpassungen<br />
nicht, so wird dieser Nachbarschaftsoperator seltener<br />
genutzt. Falkner sieht darin die Möglichkeit einer<br />
nahezu perfekten Fertigungsfeinplanung: „Je länger<br />
man den ‚Optimizer‘ laufen lässt, desto mehr Planungsszenarien<br />
durchläuft er und desto höher ist die<br />
Wahrscheinlichkeit eines optimalen Planungsergebnisses.“<br />
Wie setzt man KI und im speziellen Fall den ‚Optimizer‘<br />
nun in der Praxis ein? Die neuen Technologien<br />
sollten dabei nicht als Ersatz für Planungspersonal<br />
angesehen werden, sondern den Mitarbeitern die<br />
Arbeit erleichtern und dabei die Effizienz signifikant<br />
erhöhen. Vielmehr initiiert man mit dem ‚Optimizer‘<br />
einen Hintergrundprozess, der parallel zur laufenden<br />
Produktion seine Arbeit aufnimmt, Szenario für Szenario<br />
anhand aktueller wissenschaftlicher Algorithmen<br />
durchspielt und mittels Zielfunktionen bewertet.<br />
Als User hat man die Möglichkeit, jederzeit<br />
den aktuellen Stand der Planung und<br />
die Bewertung der Zielfunktion einzusehen<br />
und zu entscheiden, ab wann IM ÜBERBLICK<br />
man diese in den Echtbetrieb übernimmt.<br />
Je mehr Zeit man dem ‚Op-<br />
Planungsergebnis mit dem<br />
Verbessert sich das<br />
timizer‘ gibt, desto näher kommt ‚Optimizer‘, kommt er bei<br />
man dem ‚perfekten’ Planungsergebnis.<br />
„Die Anwendungsmöglich-<br />
höherer Wahrscheinlichkeit<br />
künftigen Simulationen mit<br />
keiten sind vielschichtig. So kann man wieder zum Einsatz.<br />
beispielsweise auch verschiedene Zielfunktionen<br />
in parallel laufenden Simulationen<br />
verfolgen und so weitere Vergleiche aufstellen“,<br />
sagt der Projektverantwortliche.<br />
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist die globale Lösungssuche<br />
des ‚Optimizers‘: Das heißt, er beschränkt<br />
sich nicht auf ein lokales Optimum, sondern bezieht<br />
Lösungswege mit ein, die ein menschlicher Planer<br />
von Hand nicht erfassen könnte. „Das Ziel und der<br />
Nutzen der künstlichen Intelligenz ist es, die Fertigungsfeinplanung<br />
technologisch gestützt – wie<br />
einen intelligenten Planer – selbstlernend agieren zu<br />
lassen“, fasst Falkner zusammen.<br />
Einen weiteren Vorteil sieht er vor allem in der<br />
integrativen Umsetzung der KI im Hintergrund. Gut<br />
gemachte KI brauche beim Endanwender kein Knowhow.<br />
Zwar muss der User eine Zieldefinition erstellen<br />
– aber dazu brauche man auch kein KI-Know-how,<br />
lediglich Know-how in der Planung. Konkret bedeutet<br />
das: KI ist als zusätzliches ‚Modul’ zur cronetwork-Feinplanung<br />
des MES-Anbieters zu sehen. Es<br />
läuft parallel dazu, die Bedienung geschieht über die<br />
bestehende Plantafel. Während des Laufbetriebs<br />
könne normal in cronetwork-Feinplanung gearbeitet<br />
werden. Es ist also kein Prozedere der Produkt-Integration<br />
– schon gar nicht für den Endanwender –<br />
notwendig.<br />
www.industrieinformatik.de<br />
Daten zum Forschungsprojekt:<br />
• Laufzeit: 3 Jahre, das Projekt ist noch nicht abge -<br />
schlossen<br />
• Forschungseinrichtung: Unabhängiges Forschungs -<br />
unternehmen RISC, Hagenberg, Österreich<br />
• Budget: keine Angaben<br />
Industrieanzeiger » 03|2021 57