Siemens auf der SPS IPC Drives
Künstliche Intelligenz für SPS und Industrie-PCs
Auf der SPS IPC Drives 2018 legte Siemens besonderen Fokus auf das Edge-Computing mit künstlicher Intelligenz. Als Highlights präsentierte Siemens-Vorstand Klaus Helmrich eine KI-Version der Simatic-Edge-Industrie-PCs sowie ein KI-Modul zur Erweiterung der Simatic S7-1500.
Die Automatisierungssparte des Siemens-Konzerns hat in Nürnberg auf der SPS IPC Drives 2018 ein neues Modul mit einem integrierten KI-fähigen Chip (Künstliche Intelligenz) für die Steuerung Simatic S7-1500 und das I/O-System ET 200MP auf den Markt gebracht: Die S7-1500 TM NPU (Neural Processing Unit) basiert dabei auf dem KI-fähigem Chip »Intel Movidius Myriad X Vision Processing Unit« und ermöglicht so die effiziente Implementierung neuronaler Netze.
Die Programmierung des Moduls erfolgt über eine SD-Karte, die die Algorithmen und Gewichte eines trainierten neuronalen Systems enthält. Für die Kommunikation stehen an Schnittstellen USB 3.1 und ein Gigabit-Ethernet-Port zur Verfügung. Auf Basis des neuronalen Netzes lassen sich dabei Daten von angeschlossener Sensorik oder aus dem CPU-Programm verarbeiten. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen lassen sich beispielsweise visuelle Qualitätskontrollen in Produktionsanlagen oder bildgesteuerte Robotersysteme effizient realisieren.
Dies ermöglicht ein deutlich effizienteres »menschenähnlicheres« Verhalten der Maschinen. Mit dem KI-Modul entwickelt sich Siemens bei der Integration von Zukunftstechnologien in industrielle Anwendungen weiter. Die im Modul verbaute VPU, Intels neuer Chip Myriad X VPU, ist der erste seiner Klasse mit einem eigenen Hardwarebeschleuniger für tiefe neuronale Netzstrukturen. Die integrierte Bildverarbeitungseinheit zusammen mit der Recheneinheit für neuronale Netze, macht den Myriad X zum Vorreiter für Bildverarbeitungsanwendungen. Der eingebaute Intel-Chip ermöglicht neue Anwendungen in der industriellen Automatisierung durch Beschleunigung von Bildverarbeitungsprozessen und schnelle lokale Datenauswertung über die trainierten Modelle.
An den integrierten Schnittstellen des neuentwickelten S7-1500 TM NPU Moduls können Anwender Gigabit-Ethernet-kompatible Sensorik wie beispielsweise Kameras oder Mikrofone anschließen. Die Daten der angeschlossenen Sensorik, wie auch Informationen aus dem Programm der CPU selbst, lassen sich mittels neuronaler Netzwerke verarbeiten. Das Ergebnis des Verarbeitungsvorgangs kann dann im CPU-Programm ausgewertet werden. Wo zur Erkennung von Werkstücken mittels konventioneller Bildverarbeitung die Daten jedes Werkstücks genauestens konfiguriert werden müssen, lässt sich dieser Vorgang durch Anwendung von Lernverfahren auf gekennzeichneten Bild-Daten deutlich flexibler gestalten.
Zum Einsatz kommen dabei offene KI-Frameworks wie z.B. Tensorflow. Der sich daraus ergebende Vorteil kommt z.B. bei Pick-and-Place-Applikationen zum Tragen, bei denen ein mobiler Roboter in einer Kiste frei liegende Komponenten erkennen, herausnehmen und platzieren können muss. Siemens hatte dazu auf der Messe eine Demo aufgebaut, bei der die idealen Greifpunkte für einen Roboterarm per KI errechnet wurden. Auch bei Qualitätsprüfungen kann ein Mehrwert erzielt werden: Menschliches Expertenwissen über Parameter wie Konsistenz, Farbe oder Beschaffenheit eines Produkts oder eines Prozesses kann durch das kontinuierliche Training eines neuronalen Netzes mit zugeordneten (Bild-) Daten, z.B. mittels einer angeschlossenen Kamera, direkt an das Modul übertragen werden.
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