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KI kann »at the edge« Einiges bewirken

Künstliche Intelligenz als Problemlöser auf der Feldebene

4. März 2019, 15:31 Uhr | Andreas Knoll

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Mensch und KI als Team

Inwieweit können Mensch und KI sich gegenseitig Impulse geben?

Maschinen im Betrieb sind hoch individuell, und auch der Betriebsort kann eine wesentliche Rolle bei Problemen spielen. Daher muss das Ingenieurwissen über die spezifische Maschine in die KI einfließen: Jede Anomalie hat ihren typischen Fingerabdruck. Unsere Algorithmen können immer weiter lernen und fragen ihr Wissen auch von den Technikern und Ingenieuren ab, die sie begleiten. Wir nennen das Human-in-the-Loop, und es ist ein entscheidender Faktor, damit das tiefe, unentbehrliche Fachwissen der Experten und die Leistungsstärke der Algorithmen sich ergänzen. Der Mensch sagt der Software, ob es sich bei der gefundenen Anomalie tatsächlich um einen Fehler handelt, wie er heißt und was die folgende Handlungsempfehlung oder Aktion sein muss. Danach erkennt die Software selbst und jederzeit, ob eine ähnliche Anomalie auftritt.

Im April dieses Jahres hat Festo Resolto erworben, was jetzt erste Früchte trägt: KI von Resolto kann die Steuerung CPX-E-CEC und den neuen Motor-Controller CMMT von Festo überwachen. Welche Aufgaben erfüllt die Resolto-KI in der Steuerung und dem Motor-Controller?

Die beiden Geräte lassen sich jetzt mit Machine-Learning-Algorithmen von Resolto erweitern und bieten dann intelligentes Prozess-Monitoring. Auf der SPS IPC Drives haben Festo und Resolto eine erste gemeinsame KI-Lösung präsentiert, und zwar zum Handling von Batterien bei der Detektion fehlerhafter Exemplare. Ein Handling-Portal hebt dabei die Batterien an. Die Resolto-KI überwacht in der Steuerung die Motorströme und Positionswerte der Achse. Treten dabei Anomalien auf, etwa wenn das Handling eine zu schwere Batterie oder ins Leere greift, wird eine Meldung erstellt und über das Festo-IoT-Gateway an die Cloud gesandt, die als zentrale Überwachungsinstanz dient. Bei Festo heißt die Cloud „My Dashboards“, bei anderen Herstellern kann es auch das eigene Portal oder die eigene SCADA-Oberfläche sein, die über eine REST-Schnittstelle (Representational State Transfer) auf die interpretierten Daten der KI zugreifen.

Wir haben diese KI-Lösung als ein erstes Beispiel für die neue Generation industrieller KI gezeigt, die direkt an der Maschine Daten interpretiert und künftig Herstellern ebenso wie Betreibern deutlich mehr Transparenz bringen wird.

Gibt es schon weitere gemeinsame Anwendungsfälle?

Weitere gemeinsame Anwendungsfälle sind bereits in Planung und Umsetzung. So können die Algorithmen in Zukunft auch selbstständig Aktionen auslösen, wie Maschinen stoppen, deren Einstellungswerte optimieren oder fehlerhafte Teile ausspeisen. Gemeinsam mit Festo werden wir immer mehr fertige Anwendungsmodelle für die KI zur Verfügung stellen.