TOPSTORY » Digitalisierung Bild: Trumpf Cloudbasiertes KI-Training: Mit dem KI-Tool Easy Model AI von Trumpf können Anwender beispielsweise einen Algorithmus für das Hairpin-Schweißen mittels Laser – und zur entsprechenden Schweißgeometrie – erstellen. KI in der Fertigung Gekommen, um zu optimieren Künstliche Intelligenz (KI/AI) ist gerade das „große Ding“ – im Consumerbereich wie in der Industrie. Unterschiedliche KI-Tools und AI-Features sind bereits in der Fertigung angekommen. Manche haben sich als besonders praktikabel erwiesen. Doch bevor Unternehmen KI sinnvoll einsetzen können, um ihre Fertigung zu optimieren, geht es um Gedanken zur strategischen Umsetzung. Zudem zieht gerade ein fertigungsindustrieller Einsatz von KI weitere Aspekte und Fragen – etwa zur Vertrauenswürdigkeit künstlicher Intelligenz – nach sich. » Nico Schröder, Korrespondent Industrieanzeiger, Augsburg 60 Industrieanzeiger » 05 | 2024
KI ist in der Fertigung angekommen. Laut Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA wird KI insbesondere rund um die Bildverarbeitung in der Fertigung eingesetzt. Beispielsweise sei dies in der optischen Inspektion oder beim Erkennen von Objekten der Fall, ohne dass das System hierfür vorab Informationen zu den Objekten bräuchte. Prof. Marco Huber, Leiter der Abteilungen Bildund Signalverarbeitung sowie Cyber Cognitive Intelligence am Fraunhofer IPA, sagt: „Mittels KI-basierter Qualitätsprognose – Predictive Quality – kann auf der Grundlage erfasster Maschinenparameter wie etwa Kraftkennlinien, Stromverläufen oder Vibrationen auf die Qualität der Fertigung geschlossen werden.“ Dies erlaube es, Maschinenparameter zu optimieren, um die Fertigung im optimalen Betriebspunkt zu halten. Reichhaltige Daten füttern Algorithmen In diesem Kontext spiele GenAI, also generative KI, eine wichtige Rolle. Dazu erklärt Huber: „Damit können synthetische Bilder generiert werden. Sie bereichern den Datensatz, mit denen der Algorithmus lernt. Beispielsweise gibt es in realen Datensätzen zu wenig Bilder von Bauteilen mit Defekten, um diese sicher erkennen zu können. Mithilfe synthetischer Bilder kann das System jedoch auch lernen, die Defekte zu erkennen.“ Zudem böte GenAI über die Textgenerierung Unmengen an Einsatzpotenzialen, „die sich jetzt sicher sehr schnell in Anwendungen zeigen werden“, so Huber. Das könne die automatisierte Generierung von Software-Code sein, aber auch von Dokumentationen oder Text für die Maschinenbedienung. Eine automatisierte Prüfung des Codes helfe gegen das sogenannte Halluzinieren, also gegen ein überzeugend formuliertes Resultat einer KI, das nicht durch Trainingsdaten gerechtfertigt zu sein scheint und objektiv falsch sein kann. „Aktuell steht aber weiterhin immer der Mensch in der Verantwortung“, betont Huber. Zwei Hauptaufgaben, die es bei der Einführung von KI-Tools in der Fertigung zu bewältigen gilt, fasst Tommy Falkowski, Strategic Manager beim Cluster und Netzwerk it’s OWL sowie dem Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, zusammen: „erstens die richtige Bewertung der Potenziale von KI für das eigene Unternehmen und zweitens die erfolgreiche Umsetzung von Lösungsansätzen“. Eine solide Datenbasis sei je nach Anwendungsfall unerlässlich, um KI effektiv zu trainieren. Unternehmen, die bereits in der Digitalisierung fortgeschritten sind, hätten hierbei einen Vorteil. Dies gelte jedoch nicht in allen Fällen, weshalb es wichtig sei, die Bild: Fraunhofer IPA potenziellen Einsatzbereiche gründlich zu untersuchen, erklärt Falkowski: „Die entscheidenden Fragen sind dabei, wo der größte Mehrwert erzielt werden kann, welche Datenbasis vorhanden ist und wie das Kosten-Nutzen-Verhältnis aussieht. Es gibt zahlreiche Anlaufstellen, die Unternehmen unterstützen, die Potenziale für die Anwendung von KI zu identifizieren und bei der Implementierung zu helfen – wie unser Kompetenznetzwerk it’s OWL. Seit vielen Jahren führen wir erfolgreich KI-Projekte wie das Projekt ‚Datenfabrik.NRW‘ mit Unternehmen durch.“ Günter Korder, Geschäftsführer von it’s OWL. sagt: „Künstliche Intelligenz bietet enorme Potenziale, um beispielsweise Maschinen und Anlagen effizienter und produktiver zu fertigen. Mit der Datenfabrik wollen wir die Produktion komplett neu denken und von der Fabrikplanung über die Fertigung bis zur Logistik Daten konsequent erfassen und verwerten.“ KI-Werkzeuge in der Fertigung nutzen Zum derzeitigen Einsatz von KI in der Fertigung sieht auch Falkowski einen Anwendungsschwerpunkt in der Bildverarbeitung: „In der Fertigung wird KI hauptsächlich in der automatischen Qualitäts - Bild: Ulrich Pfeiffer „Mittels KI-basierter Qualitätsprognose kann auf Grundlage erfasster Maschinenparameter auf die Qualität der Fertigung geschlossen werden.“ Prof. Marco Huber, Fraunhofer IPA KI-Entwicklungen nutzen Wie und wo sich künstliche Intelligenz in der Fertigung nutzen lässt und welche Veränderungen dies mit sich bringt, sind spannende Fragen, die uns bewegen. Sie sind technisch-wissenschaftlich, sie sind politisch, ökonomisch, ethisch und vieles mehr. Aktuell gehören KI-Entwicklungen jedenfalls zu den wichtigsten Aspekten unternehmerischer Digitalisierungsaufgaben, denn KI-Tools optimieren die Fertigung weiter und weiter. Das Anwendungspotenzial gilt es zu identifizieren und zu nutzen. Nico Schröder, Korrespondent IndustrieanzeigerIndustrieanzeiger » 05 | 2024 61
