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_Trend des Monats Bild: Siemens der Elektromotorenfertigung erfolgreich zum Training eingesetzt. Mit dem menschlichen Auge sind die künstlich generierten Bilder nicht von realen Bildern zu unterscheiden. In Hildesheim geht man davon aus, dass sich durch den neuen Ansatz die Projektlaufzeit um sechs Monate gegenüber konventionellen Verfahren verkürzt und sich Produktivitätssteigerungen in Höhe von sechsstelligen Euro-Beträgen pro Jahr ergeben. Dabei vertraut Bosch übrigens nicht auf OpenAI und Microsoft, sondern setzt auf eigenes Knowhow: Entwickelt wurden die Softwaremodelle für generative KI in der Bosch-eigenen Forschung. Gespeist aus den riesigen Datensätzen des Bosch- Fertigungsnetzwerks hat die Bosch-Forschung ein Foundation Model entwickelt. Mit dem Industrial Co- Pilot wollen Siemens und Schaeffler das Engineering und den Betrieb von Maschinen optimieren, indem Mitarbeiter SPS- Code mit natürlicher Spracheingabe generieren können. Künstliche Intelligenz bei Balluff Seit 2024 unterstützen beim Automatisierungsspezialisten Balluff ein selbstentwickelter KI-basierter Chatbot (BalluffGPT) und ein KI-gestützter Assistent zur Softwareentwicklung (GitHub Copilot) die Mitarbeiter in der täglichen Arbeit. Als KI-basierter Chatbot gibt BalluffGPT Mitarbeitenden Antworten auf ihre Fragen. GitHub Copilot wiederum ist ein KI-gestützter Code-Assistenten, der Entwicklern hilft, Code schneller und effizienter zu schreiben. Geplant ist die Entwicklung weiterer Balluff-Bots, die auf Basis interner Daten und Dokumente arbeiten werden und so zum Beispiel Informationen aus Wissensdatenbanken oder dem HR-Bereich aufbereiten. Bosch: Generative KI erzeugt Bilder Bei Bosch wiederum setzt man weniger auf die KIgenerierte Sprachfunktionen in der Produktion, sondern nutzt in Pilotprojekten generative KI zur Bilderzeugung. Konkret will der Konzern in zwei deutschen Werken mit generativer KI synthetische Bilder erzeugen, um damit KI-Lösungen für die optische Inspektion zu entwickeln oder bereits vorhandene KI-Modelle zu optimieren. „Für eine KI-basierte Qualitätskontrolle braucht es eine Menge Lerndaten, idealerweise auch von Defekten, damit die KI diese dann auch erkennen kann. Glücklicherweise gibt es wenig reale Defektbilder aus Produktionen“, erläutert IPA-Experte Christof Nitsche. Diese Defekt-Bilder könne man mithilfe von generativer KI erzeugen. „Und das funktioniert tatsächlich hervorragend.“ Während das eine Bosch-Werk mit KI synthetische Bilder erzeugt, um Schweißungen von Kupferdrähten in der Elektromotorenfertigung zuverlässig KI-basiert zu prüfen, legt das andere Werk seinen Schwerpunkt auf die Qualitätssicherung von Hochdruckpumpen. Im Werk in Hildesheim wurden synthetisch generierte Bilder bereits bei ersten Serien-Anlagen in Verwaltung nutzt Aleph Alpha Dass generative KI jenseits von Microsoft und OpenAI möglich ist, zeigt auch die Text-Assistenz „F13“ die das Innovationslabor Baden-Württemberg gemeinsam mit dem Heidelberger KI-Startup Aleph Alpha entwickelt hat. Der KI-Chatbot soll Mitarbeiter der Landesverwaltung bei ihrer täglichen Text-Arbeit entlasten. Seit Mai 2023 können alle Mitarbeiter mit Zugriff auf das Landesverwaltungsnetz „F13“ nutzen. Aktuell beinhaltet der Prototyp vier Funktionen, darunter eine Rechercheassistenz, die bei der Aufbereitung großer Informationsmengen zu spezifischen und individuellen Fragestellungen unterstützt, und eine Zusammenfassungsfunktion, die Texte in unterschiedlich starken Komprimierungsstufen zusammenfasst. Aber haben Eigenentwicklungen oder Start-ups wie Aleph Alpha tatsächlich eine Chance gegen Big Player wie OpenAI? KI-Experte Dr. Christof Nitsche findet das aktuell schwierig zu beantworten. „Der Markt ist noch so jung und extrem dynamisch“ Zumal sich derzeit überall viel tue und es zunehmend Eigenentwicklungen gebe, ob in Unternehmen oder an Universitäten. Allerdings scheint OpenAI durchaus die Marktdominanz zu beanspruchen, gerade wenn man an den kürzlich präsentierten App-Store denkt mit Millionen von Anwendungen. Hier dürfte es für Start-ups schwer werden, mitzuhalten. Ohnehin seien Deutschland und Europa beim Thema künstliche Intelligenz bereits sehr abhängig von US-Konzernen, warnt Nitsche: „Denn die zwei wichtigsten KI-Bibliotheken stellen aktuell Google und Facebook bereit: Tensorflow und Pytorch.“ Würden deutsche Unternehmen den Zugriff hierauf plötzlich limitieren, wäre das extrem problematisch, weil wir in Europa nichts Vergleichbares haben. „Das wäre in etwa so, als wenn ein Taxifahrer sein Auto nicht mehr nutzen könnte – eine zentrale Technologie bräche weg. Mit OpenAI ist es aktuell ähnlich.“ ↓ 24 April 2024
_Industrie 4.0 Automatisierungsprojekte vorab testen und validieren AGV-Einsatz simuliert Um Automatisierungsprojekte vorab zu testen, setzt Fabmatics auf 3D-Simulation von Visual Components und kann dabei dank Dualis auch mobile Fahrzeuge (AGVs) detailgetreu simulieren. smarte Lösungen - kraftschlüssige Verbindung für alle Fälle durch Federelastizität Pumpen E-Motoren Bild: Fabmatics Förderbänder Fabmatics simuliert auch den AGV-Einsatz mit 3D-Simulation von Visual Components. Auslöser für den einer 3D-Simulationslösung beim Halbleiter-Automatisierungsspezialisten Fabmatics war die sehr komplexe Aufgabenstellung eines Kunden. „Daher reifte bei uns der Entschluss, das Automatisierungskonzept zu validieren. Mittels 3D-Simulation wollten wir nachweisen, dass die angedachte Anordnung der Automatisierungslösungen für das besagte Projekt der beste Weg ist“, sagt Martin Däumler, Department Manager Product Development & Product Support bei Fabmatics. Nach einer Evaluierungsphase erwies sich die 3D-Simulationsplattform Visual Components als die Lösung mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis. Das Tool bot Fabmatics unter anderem eine umfangreiche Komponentenbibliothek, auf der man aufbauen konnte. Dabei ist Fabmatics auch auf Dualis, Reseller der 3D-Simulationsplattform, aufmerksam geworden. Da seinerzeit noch bestimmte Funktionalitäten fehlten, unterstützte Dualis die Halbleiter-Spezialisten mit individuellen Entwicklungen sowie fertig einsetzbaren Add-ons. Heute deckt die 3D-Simulation immer mehr Bereiche im Hause Fabmatics ab. „Die Anforderungen an Automatisierungsprozesse steigen – hier sollten bei der Konzeption und im späteren Betrieb keine Fehler passieren“, erklärt Karsten Budach, Principal Engineer Sales & Business Development bei Fabmatics. Durch die Anwendung von Visual Components lassen sich komplexe Szenarien vorab visualisieren und analysieren. Dies erleichtert Konzeption und Inbetriebnahme immens. Auch die Auslastung der Produktionsanlagen im Betrieb wird anschaulich und nachvollziehbar aufgezeigt. Mit der AGV-Bibliothek, die Dualis als Add-on entwickelt hatte, integrierte Fabmatics dann 2022 ein weiteres neues Feature. Damit können Automated Guided Vehicles (AGV) simuliert und vor dem Praxiseinsatz getestet und geplant werden. Die AGV-Bibliothek bringt viele Funktionen im Standard mit sich, die sich konfigurieren lassen. Das spart Entwicklungsaufwand im Projekt und der Modellaufbau kann hauptsächlich über die Konfiguration der Bibliotheksmodule erfolgen. Martin Däumler: „AGVs besitzen ein sehr hohes Potenzial, um schnell Waren- und Materialflüsse zu optimieren. Mit der AGV-Bibliothek und ihrem integrierten Missionsmanager können wir auch Sonderanwendungsfälle ohne zusätzlichen Programmieraufwand simulieren. Das hilft uns, bessere Investitionsentscheidungen zu treffen, und kommt wirtschaftlich unseren Kunden zugute.“ In einem nächsten Schritt soll die Anbindung des Flottenmanagers erfolgen. „Dualis stellt sich auf unsere wachsenden Herausforderungen ein und entwickelt für uns aus dem Bedarf heraus Add-ons oder passt die Visual Components-Lösung individuell an“, erklärt Karsten Budach. ↓ www.visualcomponents.com/de www.dualis-it.de Toleranzhülsen von Dr. TRETTER ® mehr Infos Am Desenbach 10+12 73098 Rechberghausen fon +49 7161 95334-0 mail info@tretter.de www.tretter.de April 2024 25
