Vier Schritte für den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz in der Fertigung

Hersteller können in vielerlei Hinsicht von künstlicher Intelligenz profitieren, beispielsweise durch die Verbesserung der Produktion, Qualitätskontrolle und Effizienz. Während KI den Herstellern mehrere neue Anwendungen bietet, müssen Unternehmen sie im gesamten Herstellungsprozess nutzen, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.

Das bedeutet, dass sich Fertigungsingenieure auf vier Schlüsselaspekte der Vorbereitung, Modellierung, Simulation und Prüfung sowie Bereitstellung von KI-Daten konzentrieren müssen, um KI erfolgreich in unterbrechungsfreien Fertigungsprozessen einzusetzen.

Keine Notwendigkeit, ein KI-Experte zu sein

Ingenieure denken vielleicht, dass die Entwicklung von KI-Modellen ziemlich lange dauert, aber das ist oft nicht der Fall. Die Modellierung ist ein wichtiger Schritt im Workflow-Prozess, aber nicht das Endziel. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von KI liegt darin, etwaige Probleme zu Beginn des Prozesses zu erkennen. Dadurch wissen Ingenieure, welche Aspekte des Arbeitsablaufs Zeit- und Ressourceninvestitionen erfordern, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Bei der Diskussion von Arbeitsabläufen sind zwei Punkte zu berücksichtigen:

Fertigungssysteme sind groß und komplex, und künstliche Intelligenz ist nur ein Teil davon. Daher muss die KI in allen Szenarien mit allen anderen Arbeitsteilen in der Produktionslinie zusammenarbeiten. Ein Teil davon ist die Verwendung industrieller Kommunikationsprotokolle wie OPCUA und anderer Maschinensoftware wie Steuer- und Überwachungslogik und Mensch-Maschine-Schnittstellen, um Daten von Sensoren an der Ausrüstung zu sammeln.

In diesem Fall sind Ingenieure bei der Integration von KI bereits auf Erfolgskurs, da sie das Gerät bereits verstehen, unabhängig davon, ob sie über umfassende KI-Erfahrung verfügen. Mit anderen Worten: Auch wenn sie kein KI-Experte sind, können sie ihr Fachwissen dennoch nutzen, um KI erfolgreich in ihren Arbeitsablauf zu integrieren.

KI-gesteuerter Workflow

Der Aufbau eines KI-gesteuerten Workflows erfordert 4 Schritte:

1 Datenvorbereitung

Wenn keine guten Daten zum Trainieren des KI-Modells vorhanden sind, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass das Projekt fehlschlägt. Daher ist die Datenaufbereitung von entscheidender Bedeutung. Falsche Daten können Ingenieure Zeit kosten, um herauszufinden, warum das Modell nicht funktioniert.

Das Training des Modells ist normalerweise der zeitaufwändigste Schritt, aber es ist auch ein wichtiger Schritt. Ingenieure sollten mit möglichst sauberen, gekennzeichneten Daten beginnen und sich darauf konzentrieren, die Daten in das Modell einzuspeisen, anstatt sich auf die Verbesserung des Modells zu konzentrieren.

Ingenieure sollten sich beispielsweise auf die Vorverarbeitung konzentrieren und sicherstellen, dass die in das Modell eingespeisten Daten korrekt gekennzeichnet sind, anstatt Parameter anzupassen und das Modell zu verfeinern. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell die Daten versteht und verarbeitet.

Eine weitere Herausforderung ist der Unterschied zwischen Maschinenbetreibern und Maschinenherstellern. Ersterer hat normalerweise Zugriff auf den Betrieb des Geräts, während Letzterer diese Daten benötigt, um KI-Modelle zu trainieren. Um sicherzustellen, dass Maschinenhersteller Daten mit Maschinenbetreibern (d. h. ihren Kunden) teilen, sollten beide Parteien Protokolle und Geschäftsmodelle entwickeln, um diesen Austausch zu regeln.

Der Baumaschinenhersteller Caterpillar liefert ein gutes Beispiel für die Bedeutung der Datenaufbereitung. Es sammelt große Mengen an Felddaten, was zwar für eine genaue KI-Modellierung notwendig ist, aber auch viel Zeit in Anspruch nimmt, um die Daten zu bereinigen und zu kennzeichnen. Das Unternehmen nutzte MATLAB erfolgreich, um diesen Prozess zu optimieren. Es hilft dem Unternehmen, saubere, gekennzeichnete Daten zu entwickeln, die dann in Modelle für maschinelles Lernen eingespeist werden können und so aussagekräftige Erkenntnisse aus Maschinen im Feld nutzen. Darüber hinaus ist der Prozess skalierbar und flexibel für Benutzer, die über Domänenkenntnisse verfügen, aber keine KI-Experten sind.

2. Modellierung künstlicher Intelligenz

Diese Phase beginnt, nachdem die Daten bereinigt und ordnungsgemäß gekennzeichnet wurden. Dies ist der Zeitpunkt, an dem das Modell aus den Daten lernt. Ingenieure wissen, dass sie in eine erfolgreiche Modellierungsphase eingetreten sind, wenn sie über ein genaues und zuverlässiges Modell verfügen, das auf der Grundlage von Eingaben intelligente Entscheidungen treffen kann. In dieser Phase müssen Ingenieure außerdem maschinelles Lernen, Deep Learning oder eine Kombination aus beidem nutzen, um zu entscheiden, welches Ergebnis am genauesten ist.

In der Modellierungsphase, unabhängig davon, ob Deep-Learning- oder Machine-Learning-Modelle verwendet werden, ist es wichtig, Zugriff auf mehrere Algorithmen des Workflows der künstlichen Intelligenz zu haben, wie z. B. Klassifizierung, Vorhersage und Regression. Als Ausgangspunkt können die verschiedenen vorgefertigten Modelle hilfreich sein, die von der breiteren Community erstellt wurden. Ingenieure können außerdem flexible Tools wie MATLAB und Simulink nutzen.

Es ist erwähnenswert, dass Algorithmen und vorgefertigte Modelle zwar ein guter Anfang sind, Ingenieure jedoch den effizientesten Weg zum Erreichen ihrer spezifischen Ziele finden sollten, indem sie Algorithmen und Beispiele von anderen in ihrem Bereich verwenden. Aus diesem Grund bietet MATLAB Hunderte verschiedener Beispiele für die Erstellung von KI-Modellen über mehrere Domänen hinweg.

Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt ist, dass die Nachverfolgung von Änderungen und die Protokollierung von Trainingsiterationen von entscheidender Bedeutung sind. Tools wie Experiment Manager können dabei helfen, dies zu erreichen, indem sie die Parameter interpretieren, die zu den genauesten Modellen und reproduzierbaren Ergebnissen führen.

3. Simulation und Test

Dieser Schritt stellt sicher, dass das KI-Modell korrekt funktioniert. KI-Modelle sind Teil eines größeren Systems und müssen mit verschiedenen Teilen des Systems zusammenarbeiten. In der Fertigung könnten KI-Modelle beispielsweise die vorausschauende Wartung, die dynamische Flugbahnplanung oder die visuelle Qualitätsprüfung unterstützen.

Zur restlichen Maschinensoftware gehören Steuerung, Überwachungslogik und weitere Komponenten. Durch Simulation und Tests wissen Ingenieure, dass Teile des Modells wie erwartet funktionieren, sowohl eigenständig als auch mit anderen Systemen. Ein Modell kann nur dann in der realen Welt eingesetzt werden, wenn nachgewiesen werden kann, dass es wie erwartet funktioniert und effektiv genug ist, um das Risiko zu reduzieren.

Egal in welcher Situation, das Model muss so reagieren, wie es sollte. Vor der Verwendung des Modells sollten Ingenieure in dieser Phase einige Fragen verstehen:

• Ist das Modell sehr genau?
• Funktioniert das Modell in jedem Szenario wie erwartet?
• Tools wie Simulink Ermöglichen Sie Ingenieuren, zu überprüfen, ob das Modell wie erwartet funktioniert, bevor Sie es auf einem Gerät verwenden. Dies hilft, Zeit und Geld für Neugestaltungen zu sparen. Diese Tools tragen auch dazu bei, ein hohes Maß an Vertrauen aufzubauen, indem sie die beabsichtigten Fälle des Modells erfolgreich simulieren und testen und bestätigen, dass die erwarteten Ziele erreicht werden.

4. Bereitstellung

Sobald Sie zur Bereitstellung bereit sind, besteht der nächste Schritt darin, das Modell in der Sprache vorzubereiten, in der es verwendet werden soll. Dazu müssen Ingenieure oft ein Standardmodell teilen. Dadurch kann das Modell an eine bestimmte Steuerungshardwareumgebung angepasst werden, beispielsweise an einen eingebetteten Controller, eine SPS oder ein Edge-Gerät. Flexible Tools wie MATLAB können oft in jeder Art von Szenario endgültigen Code generieren und bieten Ingenieuren so die Möglichkeit, Modelle in vielen verschiedenen Umgebungen von verschiedenen Hardwareanbietern bereitzustellen. Sie können dies tun, ohne den ursprünglichen Code neu schreiben zu müssen.

Wenn Sie beispielsweise Modelle direkt in einer SPS bereitstellen, eliminiert die automatische Codegenerierung Codierungsfehler, die bei der manuellen Programmierung auftreten können. Dadurch wird auch optimierter C/C++- oder IEC61131-Code bereitgestellt, der effizient auf den SPSen großer Anbieter läuft.

Für den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz ist kein Datenwissenschaftler oder Experte für künstliche Intelligenz erforderlich. Es gibt jedoch einige wichtige Ressourcen, die Ingenieuren und ihren KI-Modellen dabei helfen können, sich auf den Erfolg vorzubereiten. Dazu gehören spezielle Tools für Wissenschaftler und Ingenieure, Anwendungen und Funktionen zum Hinzufügen von KI zu Arbeitsabläufen, eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen für den Einsatz im Non-Stop-Betrieb sowie Experten, die bereit sind, KI-bezogene Fragen zu beantworten. Wenn Ingenieuren die richtigen Ressourcen zur Verfügung gestellt werden, um sie bei der erfolgreichen Einführung von KI zu unterstützen, können sie die besten Ergebnisse liefern.

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