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Maschinenoptimierung durch Big Data und KI

2. Oktober 2018, von Günter Herkommer, Chefredakteur Computer&AUTOMATION

Durch die Analyse von Daten mittels Künstlicher Intelligenz sollen Produktionsanlagen künftig Fehler erkennen und sich selbst optimieren. Die Integration geeigneter Lösungen in den Unternehmen scheitert bis dato jedoch oft. Hier setzt das Forschungsprojekt ‚KOARCH‘ an.

Es gibt bereits viele Beispiele für eine erfolgreiche Integration von künstlicher Intelligenz in Produktionsanlagen, doch der Aufwand für die Integration dieser Technologien ist zu hoch und meist nicht umsetzbar“, schildert ‘KOARCH’-Projektleiter Professor Dr. Oliver Niggemann vom Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL das Problem. Durch spezielle Lösungen sind die Experten bei diesen Prozessen gefordert – sei es in der Inbetriebnahme, dem Umbau von Maschinen oder der Optimierung dieser. ‘KOARCH’ (Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0) setzt sich das Ziel, manuellen Aufwand zu verringern, um Technologien der künstlichen Intelligenz in die Breite zu tragen.

Um dieses Ziel zu erreichen, gilt es noch einige Hürden zu überwinden. Von der Datenerfassung über das Modelllernen bis zum Generieren von Handlungsanweisungen müssen vorhandene Lösungen generisch zusammengefügt werden. Zwar sind notwendige Technologien bereits vorhanden, doch es fehlt das Zusammenspiel der unterschiedlichen Komponenten. Dazu können die Lemgoer Forscher auf die Ergebnisse und Erkenntnisse vieler Projekte zurückgreifen. „Wir arbeiten an konkreten Anwendungsfällen aus verschiedenen Branchen, um eine geeignete Architektur zu identifizieren“, erklärt Professor Niggemann.

Im Projekt ‘KOARCH’ wird dazu gemeinsam mit Industrieunternehmen und Forschungseinrichtungen an einer neuen Automatisierungstechnik gearbeitet, die mit künstlicher Intelligenz effizienter gestaltet werden soll. Übergeordnetes Ziel der Projektbeteiligten: Unterschiedliche Industrie 4.0-Geräte und -Komponenten sollen herstellerunabhängig zusammenarbeiten, dabei gemeinsam auf Daten und Informationen, wie Anomalien oder Optimierungsziele zugreifen. Auch ein Austausch von Algorithmen und Lösungsstrategien soll etabliert werden, sodass ein Netzwerk zusammenarbeitender Produktionsanlagen entsteht.

Im ersten Schritt des Projektes wird dazu eine anpassbare Referenzarchitektur entwickelt, die die praktische Vernetzung verschiedener Anlagen und Systeme ermöglicht. Praktisch getestet werden die so entstehenden standardisierten Schnittstellen und modular verwendbare Analysealgorithmen an den Demonstratoren der SmartFactoryOWL, einer Einrichtung des Fraunhofer IOSB-INA und der Hochschule OWL sowie am Big Data Lab der TH Köln. Langfristig gesehen wird die Implementierung für den industriellen Einsatz anvisiert.

Am Forschungsvorhaben sind neben dem Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL und der Technischen Hochschule Köln auch Partner aus der Industrie beteiligt, darunter die Deutsche Telekom, Innovations Laboratories (T-Labs), Telexiom und Opitz Consulting. KOARCH wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) über eine Laufzeit von vier Jahren mit insgesamt 1,5 Mio. Euro gefördert.

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