Fertigungsprozesse
Intelligenz für die Produktion
Auch für kleine und mittlere Unternehmen lassen sich digitale Vernetzung und Industrie 4.0 inzwischen problemlos einführen. Angesichts des aktuellen Fachkräftemangels liegt ein Schlüssel in der einfachen Programmierung von Fertigungsprozessen. Am Rande der Messe Automatica sprach Chefredakteur Daniel Schilling mit Dominik Bösl, CTO bei Micropsi Industries, über Künstliche Intelligenz in der Produktionskette.
Was hemmt die Einführung von Künstlicher Intelligenz und, allgemeiner, von Robotiksteuerungen in die Produktionskette, und welche Unterschiede gibt es bei den Unternehmen?
Die größte Hemmschwelle ist die empfundene oder tatsächliche Komplexität der Aufgabenstellung. Es ist nicht sofort zu erkennen, was notwendig zu tun ist. Was gibt der Markt her und welche Normen gelten? Vor allem aber schreckt die Programmierung am Ende ab. Wir haben bei Micropsi allerdings zwei Kundengruppen: Die Unerfahrenen und Neueinsteiger zum einen suchen nach fertigen Lösungen für bestimmte Produktionsanforderungen im Betrieb, und das querbeet durch alle Branchen. Robotik, Steuerungen, Werkzeuge und Software müssen nahtlos ineinandergreifen und funktionieren. Zum anderen haben wir aber auch Top-Unternehmen aus Branchen wie Automotive und Aerospace, die über die klassische Automatisierung hinausgehen wollen. Beiden bieten wir mit unserem Steuerungssystem Mirai eine geeignete Lösung.
Worauf muss man achten, wenn man Roboter für Fertigungsaufgaben einsetzen will?
Es gibt viele Punkte. Ein sehr wichtiger Aspekt, mit dem wir uns viel beschäftigt haben, ist der Umgang mit Varianz. Also wie der Roboter damit umgeht, wenn er nicht exakt die Situation vorfindet, auf die er programmiert wurde. Ein einfaches Beispiel ist, dass das Werkstück leicht verschoben wurde. Unsere KI kann mit diesem Problem inzwischen gut umgehen und erleichtert damit die Einführung im Betrieb. Dadurch verbessert sich auch die Präzision der Arbeit deutlich. Präzision war lange ein Problem beim Robotereinsatz in der Fertigung. Wir haben aber zum Beispiel bei Siemens Energy eine Anwendung umgesetzt, bei der automatisch zwei Millimeter große Bohrlöcher mit Lötpaste verfüllt werden. Das funktioniert problemlos.
Wie sieht es mit der Sicherheit und dem Schutz von Produktionsdaten aus?
Unser Ansatz ist, den Roboter lokal zu teachen, mit den Aufzeichnungen wird dann in der Cloud das neuronale Netz trainiert. Die Steuerungssoftware wird am Ende nur lokal ausgeführt, so dass die notwendige Sicherheit gewährleistet ist.
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