Mobility_2023

DR.-ING. JAN SCHATTENBERG
Stellvertretender Institutsleiter und Arbeitsgruppenleiter Automatisierungs- und Robotersysteme am Institut für
mobile Maschinen und Nutzfahrzeuge (IMN) der Technischen Universität Braunschweig
Die regelmäßigen Fortschritte im Bereich der Sensorik, Kommunikationstechnologie
und Datenverarbeitung haben die Automatisierung von mobilen Arbeitsmaschinen und
insbesondere in der Landtechnik stark beeinflusst. Das hat uns eine Vielzahl von Möglichkeiten
eröffnet, und deshalb stellen Landmaschinen, die hochgradig automatisiert und
zunehmend miteinander vernetzt sind, den aktuellen Stand der Technik dar. Trotzdem
bergen KI-gestützte Lösungen zusätzlich ein beträchtliches Entwicklungspotenzial, insbesondere
in komplexen Prozessen. Dies ist vor allem dann der Fall, wenn Entscheidungen
nicht unmittelbar auf ein einzelnes Ereignis bezogen sind. Solche Situationen erfordern die
Berücksichtigung umfangreicher Informationen über die verschiedenen Einflüsse, um auch
in unbekannten Szenarien angemessene Entscheidungen treffen zu können. Gleichzeitig
stellen KI-gestützte Ansätze die Entwicklungs- und Testprozesse vor beträchtliche Herausforderungen,
da die klare Zuordnung von Ursache und Wirkung weniger eindeutig ist. Hier
werden z. T. neue Abläufe erforderlich, nicht zuletzt, weil die neue Maschinenverordnung,
die aktuell die Maschinenrichtlinie ablöst, auch KI und Cybersecurity berücksichtigt.
DIE ZUORDNUNG
VON URSACHE
UND WIRKUNG IST
WENIGER EINDEUTIG
KI-GESTÜTZTE PROZESSE
BENÖTIGEN DEN
MENSCHEN WEITERHIN
ALS SUPERVISOR
JAN METZNER
Principal Specialist Solutions Architect, Manufacturing bei AWS
In der Produktion nimmt künstliche Intelligenz (KI) einen immer größeren Stellenwert ein. Besonders
repetitive Vorgänge werden hierbei von KI-gestützten Maschinen übernommen. Dazu gehört auch, dass
Predictive Maintenance eine hohe Anlagenverfügbarkeit gewährleistet. Außerdem kommt es darauf an,
dass Maschinen ohne den Menschen untereinander kommunizieren können. Dadurch bleibt Fachkräften
mehr Zeit für Aufgabenbereiche, in denen ihr Know-how bessere Verwendung findet. Es geht also um
eine Kooperation von menschlicher Expertise und maschineller Optimierung. Aber eine große Herausforderung
bleibt: Die Arbeitsprozesse müssen sicher und zuverlässig funktionieren. Daher benötigen
KI-gestützte Prozesse den Menschen weiterhin als Supervisor. Genau diesen Bereich unterstützen wir bei
AWS mit unseren IoT-Services (Internet of Things) oder einer Suite wie Amazon SageMaker. Zudem stellen
wir in der Cloud für die erforderliche Datensammlung und Mustererkennung ausreichende Speicherkapazitäten
und eine hohe Rechenleistung zur Verfügung. Und das bietet auch eine Grundlage, um Daten
von mobilen Maschinen zu sammeln und die Hersteller so mit Informationen zur Optimierung ihrer
Produkte zu versorgen.
MOBILITY 2023 33