Mobility_2023

MOBILE VISIONEN
PROF. DR.-ING. MARCUS GEIMER
Institutsleiter am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institutsteil
Mobile Arbeitsmaschinen (Mobima)
In der Bilderkennung bieten KI-basierte Lösungen ein enormes Potential
um relevante Objekte zuverlässig erkennen und einordnen zu können.
In einem Forwarder, der die aufzuladenden Bäume dem Nutzer visualisiert,
konnte dies bereits an unserem Institut erfolgreich nachgewiesen
werden. Im Sicherheitsbereich bieten KI-basierte Assistenzsysteme entscheidende
Vorteile. Beispielsweise lösen herkömmliche Abstandswarnsysteme
bei jedem erkannten Objekt in der Umgebung aus, während
KI-basierte gezielt ausschließlich bei Personen im Fahrbereich auslösen.
Auch Maschinendaten können mittels KI in die Entwicklung einbezogen
werden. Die Dimensionierung von Maschinen kann hierbei gezielt auf
die Nutzerzyklen angepasst werden, um Material und Produktionskosten
einzusparen. Der Einsatz von KI in der Steuerungstechnik ist sicherlich aktuell
ein Hype. KI-basierte Steuerungstechnik kann dort erfolgreich sein,
wo herkömmliche Steuerungstechnik scheitert oder nur sehr aufwendig
umgesetzt werden kann. Die zuverlässige Absicherung einer Funktion
dieser Systeme ist bisher aber ein noch offenes Forschungsthema.
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
ALS GAMECHANGER
Mobile Maschinen arbeiten
zunehmend digital vernetzt und
produzieren eine Flut von Daten.
Anwendungen mit künstlicher
Intelligenz erfordern einen
einfachen Zugriff auf diese Daten
und versprechen Unternehmen,
ihre Produktivität auf ein ganz
neues Niveau zu heben. Welche
Hürden und Potenziale es für den
Einsatz von KI im Mobilitätssektor
gibt, wollte Mobility von Experten
aus Wissenschaft und Wirtschaft
wissen.
ZUVERLÄSSIGE
ABSICHERUNG
EINER FUNKTION
NOCH OFFENES
FORSCHUNGSTHEMA
WESENTLICHE
VORAUSSETZUNG:
EINFACHE KOMMUNI-
KATION VOM SENSOR
BIS IN DIE CLOUD
Aktuelle Themen und Trends aus
unterschiedlichen Blickwinkeln –
genau das finden Sie hier.
DIETMAR BRÜSS
General Manager Product Management Control Systems, ifm, Essen
Digitalisierung ist heute oft der Schlüssel zum Erfolg, dies gilt auch für mobile
Arbeitsmaschinen. Condition Monitoring vermeidet Ausfälle, Predictive
Maintenance identifiziert ausfallgefährdete Teile und KI-gestützte Fahrerassistenz-Systeme
erhöhen die Sicherheit. Solche Systeme benötigen Informationen,
und deren Quelle sind die Daten der Sensoren. Um aus ihnen relevante
Informationen zu erzeugen, kommt heute schon KI zum Einsatz. Diese arbeitet
je nach Anforderung in Edge-Devices, in den Mensch/Maschine-Systemen
oder in der Cloud. Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist eine einfache
Kommunikation vom Sensor bis in die Cloud. Standardisierte digitale Schnittstellen
schon auf Sensorebene spielen dabei eine wichtige Rolle. Nur so
lassen sich die Daten einfach in Informationen umwandeln, auf deren Basis
dann Entscheidungen getroffen werden können. Die mobile Arbeitsmaschine
der Zukunft ist von Grund auf digital und vernetzt. Dadurch kann Arbeit in
vielen Branchen effizienter, vernetzter und nachhaltiger gestaltet werden.
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