Inhaltsverzeichnis
1. Digitale Zwillinge schaffen ein Abbild in der virtuellen Welt
2. Generative KI macht die moderne Fabrik greifbar
3. Komplettlösungen für den schnellen Einsatz
Transportsysteme navigieren selbstständig durch Produktionshallen, Maschinen überwachen in Echtzeit die Produktqualität, und Anlagen optimieren im laufenden Betrieb ihren Energieverbrauch. Möglich macht dies die umfassende Vernetzung in der Industrie 4.0. Im Idealfall werden alle Maschinen innerhalb einer Fertigungsstraße oder sogar die gesamte Produktion mit Hilfe von Sensoren überwacht. Das Ergebnis sind Berge an Daten, die wertvolle Einblicke in die Abläufe und den Zustand der gesamten Fertigung liefern. Doch um diese Daten in nützliche Informationen zu übersetzen, braucht es künstliche Intelligenz. Nur sie ist in der Lage, die vielen komplexen Informationen zu analysieren und Muster zu erkennen, die dem menschlichen Betrachter verborgen bleiben.
Digitale Zwillinge schaffen ein Abbild in der virtuellen Welt
Klassische Anwendungsfälle für die KI-gestützte Datenanalyse sind die vorausschauende Wartung, die Optimierung und Automatisierung von Prozessen sowie die Qualitätskontrolle. Aus den Datenbergen in Produktionsumgebungen lassen sich aber auch digitale Zwillinge erstellen, die ihr volles Potenzial erst mit künstlicher Intelligenz entfalten. Diese sind in ihrer einfachsten Form das exakte virtuelle Abbild einer Maschine oder eines Industrieroboters, können aber auch eine komplette Fertigungsstraße inklusive aller Umgebungsbedingungen umfassen. Durch die ständige Versorgung mit Sensordaten aus der realen Produktionsumgebung spiegeln sie jederzeit den aktuellen Zustand ihres physischen Gegenstücks wider. Dies ermöglicht detaillierte Analysen in Echtzeit, ohne dass manuelle Eingriffe vor Ort erforderlich sind.
Denn mithilfe von KI lassen sich die gesammelten Daten auswerten, um Abweichungen oder potenzielle Probleme wie Materialverschleiß und ungünstige Produktionsparameter frühzeitig zu erkennen. Diese vorausschauende Analyse minimiert ungeplante Ausfälle und senkt die Produktionskosten. Darüber hinaus kann der digitale Zwilling in einem bidirektionalen Prozess aktiv in die Steuerung eingreifen, indem er den physischen Maschinen Anweisungen erteilt, um Störungen jeglicher Art zu verhindern und so die Effizienz weiter zu steigern. Zudem können Unternehmen im digitalen Zwilling alle notwendigen Anpassungen virtuell vornehmen. Bevor beispielsweise eine neue Produktionslinie in Betrieb geht oder die Fertigung auf andere Varianten umgestellt wird, werden die verschiedenen Szenarien in einer sicheren Umgebung simuliert.
Generative KI macht die moderne Fabrik greifbar
Die Bereitstellung digitaler Zwillinge ist komplex – generative KI (GenAI) kann hier und in vielen anderen Bereichen ein nützlicher Helfer sein: Sie ermöglicht eine Abkürzung zu neuen Anwendungsfällen, da GenAI-Modelle in der Lage sind, selbstständig neue Daten, Konstruktionen oder Prozesse zu generieren. Um die Funktionsweise besser zu verstehen, hilft ein konkretes Beispiel: Ein junger, relativ unerfahrener Ingenieur möchte das Design eines Greifarms optimieren. Er fordert das Large Language Model (LLM) auf, Änderungen zu entwerfen, und erhält Dutzende neuer Varianten einschließlich Simulationen, wie sich die verschiedenen Designs unter bestimmten Belastungen verhalten oder wie viel Material für die Herstellung benötigt wird.
Durch die Einbeziehung früherer Entwicklungsstufen und Informationen über Mitbewerber aus dem Internet lassen sich die Vorschläge iterativ weiterentwickeln. Im besten Fall liegt nach wenigen Stunden ein Design vor, das optimal auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist: Der neue Greifarm ist stabiler, leichter und kostengünstiger in der Herstellung. Ein großer Pluspunkt von GenAI ist die Möglichkeit zur Erzeugung synthetischer Daten. Diese künstlich generierten Datensätze sind besonders wertvoll für das Training von KI-Modellen, beispielsweise im Bereich der Qualitätskontrolle. Selbst wenn nur wenige Referenzinformationen zur Verfügung stehen, können mit Hilfe synthetischer Daten robuste Algorithmen entwickelt werden. Dies ermöglicht es, KI-Modelle zu skalieren und auf eine Vielzahl realer Anwendungsfälle anzupassen.
Komplettlösungen für den schnellen Einsatz
Trotz aller Vorteile – die Umstellung auf eine datengetriebene, KI-optimierte Produktion bringt zwangsläufig auch einige Herausforderungen mit sich. Eines der größten Probleme ist die Qualität und Verfügbarkeit der benötigten Daten. In einer idealen Produktionsumgebung sind diese homogen, gut strukturiert und in einem zentralen System abrufbar. In der Praxis jedoch stammen die Daten oft aus unterschiedlichen Quellen, sind unvollständig oder in inkompatiblen Formaten gespeichert. Diese Inkonsistenzen erschweren den Einsatz von KI, die für fundierte Analysen und Entscheidungen auf verlässliche, gut strukturierte Datensätze angewiesen ist. Hinzu kommt der Mangel an qualifizierten Fachkräften. Während Produktions- und Automatisierungsingenieure in der Regel nicht über die notwendigen Kenntnisse in der KI-Entwicklung verfügen, fehlt vielen KI-Experten das Verständnis für die speziellen Anforderungen der industriellen Fertigung.
Im Fall von generativer KI kommt eine weitere Besonderheit hinzu: Die Ergebnisse dieser Modelle müssen nicht nur nachvollziehbar, sondern auch überprüfbar sein, da sie häufig auf Daten und Algorithmen Dritter basieren. Nur so lässt sich sicherstellen, dass die generierten Ideen nicht durch Verzerrungen oder unvollständige Informationen verfälscht werden. Eine Lösung für diese Herausforderungen bieten perfekt aufeinander abgestimmte Pakete, sogenannte Validated Designs. Diese speziell für Anwendungsfälle der intelligenten Fertigung vorkonfigurierten Systeme enthalten alle notwendigen Komponenten – von der Hardware über die Software bis hin zu den Services – und verkürzen so die Zeit bis zur Wertschöpfung. Noch einen Schritt weiter gehen As-a-Service-Modelle: Hier kümmert sich ein erfahrener Dienstleister um den performanten, stabilen und sicheren Betrieb der gesamten Umgebung. Das Unternehmen kann sich so voll und ganz auf die Umsetzung seiner Vision einer Smart Factory konzentrieren. (jg)
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