Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion

Schlauer produzieren – mit Künstlicher Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (kurz: KI; engl.: artificial intelligence, AI) gehört zu den vielsversprechensten Technologien unserer Zeit. Sie stellt eine Schlüsseltechnologie für die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands und Europas dar. Unternehmensprozesse und Geschäftsmodelle können durch Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (engl.: machine learning) grundlegend verändert und optimiert werden, um eine nachhaltige und intelligente Produktion zu ermöglichen.

Nicht nur Mitarbeitende können dabei durch KI bei komplexen Anaylsen unterstützt werden, auch Prozesse lassen sich intelligent steuern. Durch eine datengetriebene Prozessmodellierung kann die Produktqualität verbessert und Ausschussraten verringert werden. Aufgrund der Digitalisierung von Fertigungs- und Produktionsprozessen wird die erfasste Datenmenge immer größer. So ergeben sich vielfältige Potenziale, beispielsweise im Bereich der automatisierten Modellbildung, des Online-Condition-Monitoring, der Anomalie-Detektion, der adaptiven Regelungssysteme und Simulationstechnik etc. Auch die Mensch-Roboter-Kollaboration und -Interaktion (MRK, MRI) spielt in der industriellen Produktion eine wichtige Rolle. Industrieroboter werden durch KI immer intelligenter, flexibler und sicherer. Darüber hinaus können Effizienz und Flexibilität in der Produktion durch KI-gestützte Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung gesteigert werden (Stichwort »Industrie 4.0«).

Kontakt am Fraunhofer IGCV: Dr.-Ing. Martin Feistle | Clemens Gonnermann

 

Herausforderungen beim Einsatz von KI

Auch wenn bereits einige Unternehmen in Deutschland die wettbewerbsentscheidende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz erkannt haben, ist die Umsetzung im eigenen Unternehmen nicht immer einfach. Vor allem kleine und mittelständische Unternehmen sehen sich häufig großen Herausforderungen gegenüber. Oft fehlt die entsprechende Datengrundlage, qualifizierte Fachkräfte oder ausreichend Vertrauen in die neuen Methoden. Vor allem hinsichtlich der Datensouveränität oder der Absicherung und Zertifizierung von KI-Systemen herrscht häufig noch Skepsis. Am Fraunhofer IGCV verstehen wir uns als Vermittler ebensolcher neuer Technologien und möchten den Transfer neuester Erkenntnisse aus der Forschung auf die Wirtschaft gemeinsam mit Ihnen gestalten.

Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI in produzierenden Unternehmen reichen von der Prozess- und Logistikdatenanalyse über Qualitätssicherung und Maschinensteuerung bis hin zu völlig neuen digitalen, datenbasierten Geschäftsmodellen und dem virtuellen Kundenkontakt durch Chatbots. Um die Potenziale von KI-gestützter Produktion für unsere Partner nutzbar zu machen, legen wir den Fokus auf die konkrete Einsetzbarkeit von KI-Lösungen im Unternehmen. Verschiedene Projekte am Fraunhofer IGCV beschäftigen sich etwa mit der Weiterentwicklung von Produkten und Prozessen, wobei die Grundvoraussetzungen der Datenakquise und Datengüte immer fokussiert werden. Gerade im Themenfeld der Datenakquise werden nicht nur Prozessdaten einzelner Sensoren herangezogen, sondern insbesondere Steuerungsdaten der verwendeten Anlagentechnik berücksichtigt. Bei Bestandsanlagen werden oftmals entsprechende Schnittstellen bzw. Devices durch das Fraunhofer IGCV integriert, um eine aussagekräftige Datenbasis zur Anwendung einer KI zu erhalten. Im Umkehrschluss kann diese Konnektivität genutzt werden, um in Echtzeit auf den Prozess einwirken zu können.

Maschinelles Lernen und KI-Methoden ermöglichen hier direkte Vorteile: Beispielsweise kann die Nutzung von Lagerplatz und damit Lagerkosten so gering wie möglich gehalten werden, indem eine KI im Voraus steuert, welche Produkte Logistikzentren einlagern und wie viele davon zu welchem Zeitpunkt. Die Einordnung der Waren in Regale wird optimiert, sodass möglichst wenig Platz benötigt wird. Preise werden flexibel angepasst, je näher das Ablaufdatum von Lebensmitteln rückt.

Beispielprojekt »REIF | Ressource-Efficient, Economic and Intelligent Foodchain«:

Von der Theorie in die Praxis: Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz

Obwohl die Algorithmen und Methoden der Künstlichen Intelligenz schon seit einiger Zeit bekannt und verfügbar sind, ist deren einfache Übertragbarkeit in die industrielle Praxis nicht immer gegeben. Produzierende Unternehmen stehen bei der Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz immer wieder vor ähnlichen Herausforderungen:

  • Die Datenverfügbarkeit und die entsprechende Rechenleistung muss verfügbar und nutzbar sein.
  • Häufig fehlt noch ausreichendes Fachwissen zu KI-Methoden oder maschinellem Lernen.
  • Voraussetzungen für die Methoden im eigenen Unternehmen sind nicht bekannt.
  • Der potenzielle Nutzen von KI-Lösungen im eigenen Unternehmen ist schwer abschätzbar.
In zahlreichen Forschungs- und Industrieprojekten am Fraunhofer IGCV zeigte sich, dass bei der Umsetzung von KI-Anwendungen in der betrieblichen Realität vor allem die folgenden Fragestellungen zu beantworten sind, um den genannten Herausforderungen vorausschauend zu begegnen:   
KI-Stufensystem des Fraunhofer IGCV: Welche neuen Möglichkeiten bietet mir KI?
© Fraunhofer IGCV
KI-Stufensystem des Fraunhofer IGCV: Welche neuen Möglichkeiten bietet mir KI?

Unsere Leistungen und Erkenntnisse aus relevanten KI-Projekten

Zentrale Erkenntnisse aus Wissenschaft und Forschung übertragen wir passgenau auf Ihre individuellen Herausforderungen. So unterstützen wir Sie dabei, das Potenzial von KI-Methoden in Ihrem Unternehmen zu analysieren und auszuschöpfen.

  • Wir helfen Ihnen dabei, die Methoden der Künstlichen Intelligenz auf Ihre eigenen Produktions- und Logistikprozesse zu übertragen.
  • Wir unterstützen Sie durch eine gemeinsame Datenvorverarbeitung bei der zielgerichteten Auswahl von geeigneten Algorithmen und Methoden Künstlicher Intelligenz.
  • Durch intensive Trainings und Tests von Modellen prüfen wir gemeinsam unterschiedliche Anwendungsfälle und qualifizieren Ihre Mitarbeitenden.
  • Mittels ausführlicher Analyse und Interpretation der Modelle und Korrelationen können relevante Prozessparameter und Ursache-Wirkungszusammenhänge identifiziert werden.
  • Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es anschließend, Erklärungen und Handlungsempfehlungen zur Anpassung der Prozesse abzuleiten – konkret in Ihrem Unternehmen.
  • Wir bieten auch Schulungen. Je nach Schulungsumfang werden entweder grundlegende Kenntnisse vermittelt oder die Teilnehmenden werden befähigt, eigenständig KI-Projekte durchzuführen – von der Datenerfassung über die Modellentwicklung bis hin zur Implementierung in die Produktionsanlage zur Prozessoptimierung.

Weiterbildungen Digitalisierung und KI

Mit unserem – in erster Linie für die Industrie entwickelten – Bildungskonzept zielen wir darauf, Ihre Produktion mit Hilfe von KI auf ein neues Level zu heben und eine intelligente Produktion zu realisieren. Im Rahmen von strukturierten Schulungen wird den Teilnehmer:innen das notwendige Wissen vermittelt, um eigene KI-Anwendungen entwickeln und implementieren zu können.

Dabei spielen folgende Themenfelder reine Rolle:

  • Digitalisierung und Datenverfügbarkeit:
    Um eine „Intelligente Produktion“ zu realisieren spielt die Verfügbarkeit von Daten eine entscheidende Rolle. Die Digitalisierung von Bestands- und Neuanlagen mittels Edge-Devices oder standardisierten Schnittstellen stehen hier an erster Stelle.
  • Datenaufbereitung: 
    Die Erfassung von Maschinenedaten ermöglicht es, Datensätze mit hoher Güte und damit KI Anwendungen von hoher Qualität zu ermöglichen. 
  • Was ist industrielle KI?
    Die Grundlagen des Maschinelles Lernens und der Workflow zur Anwendung von KI an der eigenen Anlage bilden den Grundstein für die Produktion der Zukunft. Anhand von Best Pratices lernen Sie, wie KI oder Machine Learning Modelle trainiert werden.
  • Guided Coding:
    Dieses Schulungselement dient dazu, dass Sie Ihr erstes eigenes Modell trainieren und testen können. Fortbildungsinhalte sind unter anderem: Machine Learning Frameworks, Einlesen von Daten und deren Verarbeitung, Einbinden von Libraries, Modelltraining und Validierung, Error-handling und dem kennenlernen von Metriken zur Bewertung des Trainingsprozesses.
  • Edge Computing:
    Edge Computing revolutioniert die Produktion dank lokaler Datenverarbeitung. Produktionsprozesse können effizienter gestaltet und wesentlich otpimiert werden. In unserem kostenfreien Workshop lernen Sie anhand realer Anlagen und Anwendungsfälle, wo Edge Technologie in Ihrem Produktionsumfeld sinnvoll eingesetzt werden kann.

 

KI für den Mittelstand

Das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg bietet kleinen und mittelständischen Unternehmen kostenlose Unterstützung auf dem Weg zur Nutzung von KI-Lösungen. Unsere unabhängigen Expertinnen und Experten bieten praktische Informationen und verständliche Lernangebote. Zudem zeigen wir Ihnen Lösungsansätze aus der Praxis, die Sie in Ihren betrieblichen Alltag integrieren können.

Forschungsprojekte rund um das Thema KI und Digitalisierung in der Produktion

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  • Projekt zum Thema Fabrikplanung und -steuerung, Copyright: ShutterB - stock.adobe.com
    © ShutterB - stock.adobe.com

    Weniger als 30% der Fabrikneubauprojekte in Deutschland erreichen ihre Kostenziele. Gleichzeitig verspricht die BIM-Methodik in der Planung eine Kostenreduktion in 60% der Planungsprojekte. Das Forschungsprojekt »FaBIM« hat das Ziel, ein ganzheitliches Vorgehen für Planung, Bau und Betrieb einer gemeinsamen openBIM-basierten Datenumgebung (Common Data Environment) zu entwickeln.

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  • Titelbild, Kachel, Icon zu Zusammenarbeit
    © Shutterstock | Rawpixel.com

    Das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg unterstützt kleine und mittlere Unternehmen, die Veränderungen von Digitalisierung und Industrie 4.0 als Chance zu nutzen. Dazu bieten wir praktische Informationen und verständliche Lernangebote.

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  • Titelbild, Kachel, Icon zum Thema Bestandsdigitalisierung
    © Fraunhofer IGCV | Bernd Müller

    Fabrikumgebungen verändern sich kontinuierlich und konventionelle Planungsvorgehen führen oftmals zu einer mangelhaften Zielerreichung. Mit der Anwendung der Methodik des Building Information Modeling in Fabrikumgebungen kann diesen Herausforderungen begegnet werden. Die Bestandsdigitalisierung liefert dabei den ersten Schritt, um ein BIM-Modell in bestehenden Fabrikumgebungen zu erstellen.

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  • Titelbild, Kachel, Icon zum Thema Automated Fiber Placement in der Compositetechnik
    © Fraunhofer IGCV | Thomas Fischer

    Die Prozessdigitalisierung im IoT-Kontext revolutioniert traditionelle Abläufe durch die Integration von intelligenten Technologien. Im Projekt DIGIMAP wird eine umfassende IoT-Infrastruktur aufgebaut, welche auf den automatisierten Faserauftragsprozess (AFP) angepasst ist. Dadurch soll eine genaue Analyse und Optimierung der Prozessschritte und der Qualität möglich werden. Anhand der gesammelten und in der Cloud gespeicherten Daten soll ein Produktzwilling entstehen.

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  • Titelbild, Kachel, Icon zum Thema KI und maschinelles Lernen
    © zaleman - stock.adobe.com

    Entdecken Sie im KI-Produktionsnetzwerk Augsburg mit dem Fraunhofer IGCV und starken Partnern innovative KI-Lösungen für eine zukunftsfähige Produktion.

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  • Projekt zum Thema Pultrusion
    © Fraunhofer IGCV | Bernd Müller

    Der Leichtbau spielt eine wichtige Rolle in den sich wandelnden Bereichen Mobilität und Energie. Er bietet die Möglichkeit, Materialien optimal auszunutzen und anwendungsspezifisch zu gestalten. Das FI:IL Forschungsvorhaben zielt darauf ab, kostengünstige sensorintegrierte FVK-Bauteile herzustellen, die eine ortsaufgelöste Bestimmung der aktuellen Belastungszustände ermöglichen. Durch die Kombination von Dehnungs- und Temperaturmessung mit einer innovativen Kommunikation über ein integriertes BUS-System sollen Funktionen, die normalerweise teuren Sensorsystemen vorbehalten sind, kostengünstig in die neuen Bauteile integriert werden. In Verbindung mit ressourcenschonenden Produktionsverfahren wie der Pultrusion besteht das Potenzial für kostengünstige Bauteile mit Funktionsintegration in Windkraftanlagen, Bauwerksversteifungen und Mobilitätslösungen.

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  • Projekt zum Thema Pultrusion
    © Fraunhofer IGCV | Bernd Müller

    Ziel des Projekts Saturn (Showcase durchgängig digitalisierte Pultrusion) ist die Entwicklung von digitalen Lösungen für die Produktionstechnologie zur Herstellung von faserverstärkten Kunststoffbauteilen. Insbesondere werden die Prozessdigitalisierung, das Management der Produktionsdaten und die Intelligente Faserführung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) fokussiert.

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Fraunhofer IGCVirtuell

In virtuellen Rundgängen erfahren Sie, wie wir unsere Forschung im Produktionsumfeld in industrielle Anwendungen und modernste Anlagentechnik umsetzen!

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FAQs zur Zusammenarbeit mit Fraunhofer

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