Um die Produktivität seiner Kunden durch selbstlernende Maschinen zu steigern, setzt Festo auf künstliche Intelligenz auf drei Netzwerkebenen: on Edge, on Premises und in der Cloud. Neben den komplexen Services, die in einer Cloud angeboten werden können, sieht das Unternehmen großes Potenzial in der einfachen Echtzeit-Datenanalyse mittels KI – entweder direkt auf der Feldkomponente (KI on Edge) oder in der Steuerung der Anlage oder eines Produktionswerkes (KI on Premises). Der Anlagenbetreiber behält die volle Hoheit über seine Maschinendaten, die gar nicht über das Internet in eine Cloud verschickt werden müssen. Auf der Hannover Messe 2019 präsentiert das Unternehmen anhand von zwei Exponaten, wie Systeme auf Grundlage vorliegender Daten eigenständig Lösungen für Probleme finden.
Festo hat mit dem Kauf der Resolto Informatik GmbH im April 2018 seine KI-Kompetenz ausgebaut. Resolto hat mit Scraitec eine Softwarelösung entwickelt, die Daten in Echtzeit analysiert, interpretiert und Anomalien erkennt und meldet. Zudem lernt das System durch die permanente Datenanalyse kontinuierlich dazu und erweitert seine Wissensbasis. Durch dieses maschinelle Lernen ist intelligentes Prozess-Monitoring möglich.
Auf der Messe können die Besucher die Softwarelösung am Stand von Festo live erleben. Die Anwendung zeigt die Detektion fehlerhafter Batterien. Ein Handling-Portal hebt die Batterien an. In Kombination mit der neuen modularen Steuerung CPX-E-CEC und dem neuen Servoantriebregler CMMT-AS ist eine Überwachung in Echtzeit möglich. Die Resolto-Monitoring-Software überwacht die Motorströme und Positionswerte der Achse. Treten hierbei Anomalien auf, zum Beispiel wenn das Handling ein falsches Batterieformat greift, wird eine Meldung erstellt. Die Datensammlung und Überwachung kann durch die intelligente Softwarelösung entweder on Edge oder on Premises stattfinden, oder auch über das IoT-Gateway CPX-IOT in der Festo Cloud erfolgen. Gerade durch den Einsatz von KI on Edge oder on Premises bleiben alle Daten im eigenen Haus, ohne Sicherheitsrisiken oder Verzögerungen der Datenströme durch Netzlatenzen. Wichtig ist, dass ausreichend strukturierte Daten vorliegen, um mit dem Werkzeug KI eine sinnvolle Analyse durchführen zu können. Die Cloud wiederum bietet mit ihren sehr hohen Rechenkapazitäten gute Auswerteergebnisse über mehrere, verteilte Produktionsstandorte hinweg.
Das Exponat zeigt, wie ein lernender Algorithmus zur Fehlerüberwachung bei Komponenten genutzt wird. Daten einer elektrischen Achse werden vom CMMT Controller aufgenommen und gesammelt. Der Überwachungsalgorithmus und das Monitoring der zusammengefassten Daten läuft vollständig in der Festo Cloud ab. Die Daten sind so jederzeit und überall verfügbar. eve
Hannover Messe 2019: Halle 15, Stand D11
