Auch Klavierspielen kann eine Maschine lernen. (Bild: Deutsche Messe)
Vielen ist nicht bewusst, wie stark Machine Learning bereits unseren Alltag prägt. Die Produkt- und Filmempfehlungen auf Amazon, Netflix und Co. sind nur das prominenteste Beispiel. Selbstlernende Systeme lassen sich in unzähligen Szenarien einsetzen, vor allem auch im industriellen Umfeld.
Denn Machine Learning spielt seine Chancen überall dort aus, wo Unternehmen neues Wissen aus Erfahrungswerten ableiten wollen. Die Technologien versetzen digitale Systeme in die Lage, wiederkehrende Datenmuster zu identifizieren und die so gewonnenen Erkenntnisse selbstständig auf unbekannte Datenströme anzuwenden. Auf diese Weise lassen sich Trends und Anomalien aufspüren – in Echtzeit und im laufenden System. Fertigungsunternehmen können so ihre Petabytes an Daten geschäftsfördernd nutzen. Lernen Sie im folgenden mehr zu vier Szenarien für KI in der Fertigung:
#1 Intelligentes Monitoring beugt Ausfällen vor
Sensoren werden immer kleiner und billiger. Für viele Unternehmen ist es darum heute wirtschaftlich sinnvoll, ihren gesamten Maschinenpark lückenlos zu überwachen. Damit die tausenden Messgeräte aus den Daten aber auch Wissen generieren, braucht es entsprechende Analysen.
Hier spielt Machine Learning seine Vorteile voll aus: "Intelligente" Anwendungen behalten das Innenleben der Maschinen jederzeit im Blick und liefern auf Knopfdruck ein genaues Bild ihres Zustands.
Weichen die Werte vom Normalzustand ab, warnt das System vor einer möglichen Fehlfunktion oder einem Ausfall. Auf diese Weise lassen sich Maschinen reparieren, ehe der Ernstfall eintritt. Darüber hinaus machen die Datenauswertungen deutlich, wie eine Maschine konfiguriert werden muss. Und das bis zur Ebene kleinster Bauteile hinab. Das Ergebnis sind weniger manuelle Nacharbeiten und eine insgesamte höhere Produktqualität.
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Noch mehr KI auf der Hannover Messe 2018
In den Ausstellungsbereichen der Leitmesse Digital Factory (Hallen 6, 7 und 8) der Hannover Messe treffen Sie vom 23. bis 27. April 2018 auf geballtes Know-how zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). In den Digital-Factory-Hallen zeigen Software- und IT-Anbieter ihre Lösungen für die Anwender sämtlicher Industriebranchen.
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#2 Kontinuierliche Tests stellen Qualität sicher
Zuerst produzieren, dann die Qualität überprüfen? Wenn es nach Anbietern von Machine-Learning-Lösungen geht, hat das bald ein Ende. Im Idealfall lässt sich das herkömmliche Testing künftig nahezu vollständig ersetzen.
Software prognostiziert die Qualität eines Produkts bereits ab der Frühphase der Fertigung. Und das selbst im Millimeterbereich: Erstmals ist es damit möglich, die Porosität von Gussteilen oder winzige Hohlräume zu entdecken – kontinuierlich im laufenden Betrieb.
Besonders spannend: Die lernfähigen Algorithmen melden nicht nur vorab definierte, sondern auch unbekannte Fehlerquellen.
#3 Mustererkennung optimiert das Energiemanagement
Der Mix aus fossilen und erneuerbaren Energiequellen führt zu Schwankungen im Stromnetz. Das zwingt Stromerzeuger und Netzbetreiber zu neuen Strategien: Mit Machine-Learning-Technologien können die Unternehmen aus historischen Verbrauchsmustern zukünftige Bedarfs- und Preisschwankungen "live" ableiten.
So lassen sich Einkaufspreise und Bedarf zuverlässig aufeinander abstimmen, was unter dem Strich für preisoptimierte Abläufe sorgt.
#4 Autonomes Fahren macht die Logistik mobil
Nicht zuletzt ermöglicht Machine Learning das autonome Fahren und damit eine entscheidende Technologie der automatisierten Logistik und Intralogistik. Erst durch das sogenannte Deep Learning können Fahrzeuge ihre Umgebung erkennen und richtig deuten.
Sich selbst steuernde Transportsysteme werden künftig viele Aufgaben von Kommissionierern übernehmen. Im Zusammenspiel mit einer vorausschauenden Bedarfsplanung lässt sich die Bestückung auf diese Weise teilweise automatisieren. jl
