Seit einem Jahr gibt es mit "KI-noW" eine Außenstelle des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in Schweinfurt. In der Alten Bahnhofstraße, in einem Gebäude, in dem einst Autos verkauft wurden, hat sich "KI-noW" niedergelassen, wobei KI für künstliche Intelligenz und noW für nachhaltig optimierte Wertschöpfung steht.
"Was machen die da eigentlich?", hat sich vielleicht schon mancher gefragt, der an dem Gebäude mit Aufschriften wie "Wir produzieren Zukunft" vorbeigefahren ist. "Seit unserem Start im Oktober 2020 haben wir untersucht, welche Prozesse KI bestmöglich unterstützen kann und welche Herausforderungen bei der Umsetzung damit verbunden sind", so Ingenieur Christoph Hoffmann, Projektleiter der mit vier Mitarbeitern besetzten Außenstelle in Schweinfurt.
Der Fokus liegt dabei auf sensorbasierten Systemen, die Daten sammeln, um Mensch und Maschine einander näherzubringen. Das klingt theoretisch, lässt sich aber an praktischen Beispielen erläutern. So wird etwa der Stromfluss in einer Fräsmaschine genau erfasst und analysiert. "Am Stromfluss lässt sich zum Beispiel der Verschleißgrad der Maschine ablesen", so Christoph Hoffmann. "Wir schauen uns das Stromprofil an und werten die gewonnenen Informationen aus, die einen Rückschluss auf die verschiedenen Komponenten ermöglichen".
Bildhaft ausgedrückt wird ein Fingerabdruck des Stromdurchflusses in einer Maschine erstellt, anhand dem man sozusagen ablesen kann "wie es der Maschine geht". Ruckeln und Rattern, Schwingungen und Unregelmäßigkeiten im Stromfluss, zeichnen ein Bild des "Innenlebens", einer etwa in der Industrie eingesetzten Fräsmaschine. Nichts, was man immer mit geschultem Ohr auch selber hören könnte, sondern Daten, die mittels hochsensibler Mikrofone und Sensoren gewonnen werden.
An Maschinen lauschen und die Informationen auswerten
Analysen, um Anomalien aufzuspüren (Anomalie-Detektion), werden nicht nur im Strombereich, sondern etwa auch im Hinblick auf die Standzeit (Dauer des Einsatzes) von Werkzeugen, zum Beispiel in der Zerspanung durchgeführt. "Letztendlich geht es darum, an der Maschine zu lauschen und auszuwerten, was sie uns für Informationen gibt", ergänzt Hoffmann. Ein zu früh durchgeführter Werkzeugwechsel führt zu erhöhten Kosten, ein zu spät durchgeführter Wechsel könne Ausschuss verursachen und zu ungeplantem Stillstand führen.
Beinahe so etwas wie eine "medizinische Betreuung" für Maschinen also, die Unternehmen hilft, durch optimierte Verschleißerkennung, ihre Maschinen besser einzusetzen. Die KI-Anwendungen, die so in die Betriebe kommen, bedeuten für die Firmen oft auch einen Digitalisierungsschub.
Die Fraunhofer-Außenstelle in Schweinfurt arbeitet nicht nur mit regionalen Betrieben und der FHWS zusammen sondern bietet bayernweit ihr Dienste an. So wurde etwa gemeinsam mit dem Automobilzulieferer Brose eine Fallstudie erstellt. Zur Ermittlung von Signalmustern, die auf Werkzeugverschleiß hindeuten, wurde eine Produktionsanlage mit Daten sammelnden Sensoren vernetzt. So entstanden Modelle und Programme, die sich Hinweise auf Werkzeugverschleiß sozusagen elektronisch antrainieren können. Kritischer Werkzeugzustand wird früher erkannt, Kosten werden gespart, Ausschuss verringert.
Dass es sich dabei um hochkomplexe technische Vorgänge handelt, die die Experten von KI noW gemeinsam mit den Betrieben in deren Fertigungshallen auf den Weg gebracht werden, steht außer Frage. Derzeit laufen gemeinsam mit sechs regionalen Unternehmen Fallstudien mit unterschiedlichen Ansätzen. Das heißt, dass die KI-noW-Fachleute in die Betriebe kommen, mit den Verantwortlichen die Problemstellung besprechen und dann ihre Messtechnik aufbauen. Die sammelt dann oft mehrere Wochen lang Daten, deren Auswertung wertvolle Erkenntnisse für die Produktion bringen kann. Das können relativ einfache Auswertungen, zum Beispiel im Hinblick auf den Energieaufwand pro Produkteinheit sein. Möglich ist aber auch, unter Einsatz von Beschleunigungssensoren, den mechanischen Montageprozess zu analysieren.
Viel Raum für Forschung
Dabei kommt auch die Forschung nicht zu kurz, denn der Schulterschluss zwischen Produktion und Künstlicher Intelligenz ist ein relativ neues Feld, auf dem sich die Wege zum Ziel oft erst beim Gehen entwickeln. "Wir erfinden das Rad nicht komplett neu, wir entwickeln Ansätze weiter", skizziert Christoph Hoffmann die Situation. Entwicklungen, die dann auch auf andere Betriebe mit ähnlichen Voraussetzungen übertragen werden können.
In "Industrieprojekte, für die wir von Betrieben beauftragt und bezahlt werden", und durch Fördermittel abgedeckte Forschungsprojekte, bei denen sich Betriebe mit KI auseinandersetzen und gemeinsam mit den Fraunhofer-Fachleuten auf "Fehlersuche" begeben, lassen sich die Aufgaben der Fraunhofer-Außenstelle grob unterteilen.
Neben der direkten Projektarbeit mit regionalen Unternehmen pflegt die Außenstelle auch intensiv den Austausch mit wirtschaftsnahen und wissenschaftlichen Institutionen. Nach einem Jahr Fraunhofer-Außenstelle in Schweinfurt zeige sich das ungebrochene Interesse der Industrie an Digitalisierung, denn die Nachfrage an KI-Anwendungen steigt.
Wer Interesse hat mehr über maschinelle Lernverfahren im industriellen Praxiseinsatz zu erfahren, kann sich direkt mit dem Ki-noW-Team in Verbindung setzen Tel. (09721) 533 2641, oder sich für eine informative Online-Veranstaltung, am 29. November ab 16 Uhr, anmelden.
