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Webkonferenz Künstliche Intelligenz Wie kommt die KI in die Anlage? Wer Visionen hat...

Redakteur: Dominik Stephan

An Ideen mangelt es nicht: Die Digitalisierung soll alles effizienter, produktiver und – natürlich – nachhaltiger machen. Aber lohnt sich der Mehraufwand für Betreiber in Pulver, Bulk- und Schüttguthandling? Und wie sicher ist das Ganze?

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KI-Champion aus dem Ländle: 2020 wird Festo für seine KI-Lösungen vom land Baden-Württemberg ausgezeichnet.
KI-Champion aus dem Ländle: 2020 wird Festo für seine KI-Lösungen vom land Baden-Württemberg ausgezeichnet.
(Bild: Festo)

Wer Visionen hat, sollte zum Arzt gehen, meinte der verstorbene Altbundeskanzler Helmut Schmidt. Da kannte er Industry 4.0 aber auch noch nicht: Digitalisierung und Vernetzung sollen für alle Sparten, Branchen und Sektoren zum Effizienzturbo werden und festgefahrene Innovationsprozesse anschieben.

Wie das aussehen kann, ist bekannt: Man nehme eine Komponente – etwa eine Armatur oder einen Antrieb – statte sie mit Sensoren und Aktuatoren, einer Controller-Plattform und einer IP-Adresse aus und los geht’s ins Internet der Dinge. Derartige cyber-physikalische Systeme sind heute aus dem Programm vieler Ausrüster nicht mehr wegzudenken. Weiter gehen Plattformkonzepte, wie sie etwa die Automatisierungsexperten von Festo mit dem Motion Terminal umsetzen: Hier werden – ähnlich wie etwa beim Smartphone – Hardware-Rückgrat und Software-Funktionalitäten getrennt. Das Ergebnis ist eine universelle Pneumatikplattform, die es erlaubt Funktionalitäten von der Ventilsteuerung über die Sensorik bis zum elektrischen Antrieb als App zu realisieren.

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Deep Learning in der Praxis: Selbst ist die Maschine

Das ist erst der Anfang: Revolutionär wird das Ganze, wenn nicht mehr Progammierer und Konstrukteure ein Problem analysieren und eine Lösung entwickeln, sondern Maschinen selbst zu lernen beginnen. Das fängt scheinbar klein an: Wenn eine Maschine anhand vorhandener Datenbestände und Algorithmen lernt, Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen, spricht man von Machine Learning. Kann der Computer „gelerntes“ Wissen zur Verbesserung nutzen, ist man im Bereich des Deep Learning – dabei können in einem zweiten Schritt sogar Belohnungs-/und Bestrafungsmechanischen zur „Konditionierung“ genutzt werden.

„Wir trainieren ein System über einen längeren Zeitraum mit einem Gutdaten-Bestand. So können wir Anomalien erkennen, auf Basis dieser Parameter Rückschlüsse auf die Ursache ziehen und störungsbedingte Ausfälle vermeiden“, skizziert Dr. Eckhard Roos, Leiter des Industry Segment Management Process Industries (ISM PI) bei Festo, den Weg zum smarten System. Wie dieser aussehen kann, und warum Roos für ein kleinschrittiges Vorgehen plädiert, erfahren Sie in der PROCESS-Webkonferenz! Sehen Sie sich hier die Aufzeichnung an:

Das höchste Ziel der KI-Entwickler geht aber noch über den sich selbst verbessernden Algorithmus hinaus: Wenn eine Maschine selbstständig gelerntes auf verwandte Probleme anwenden kann, ist echte künstliche "Intelligenz" erreicht.

Bis es soweit ist, kann die KI schon heute als „Anlagendetektiv“ Enormes leisten: Indem sie Anomalien in Messdaten aufspürt, fügen sich einzeln bedeutungslose Paramter zu einem großen Gesamtbild zusammen – und gerade so, wie ein scharfsinniger Ermittler am Ende den Schuldigen anhand einer klar strukturierten Indizienkette überführt, können mögliche Fehler im Systemen (etwa in Reibung, Leckage und Versorgungsdruck, um beim Beispiel der Pneumatik zu bleiben) eingegrenzt und bestimmt werden.

KI ist an sich kein neues Thema, erlangt aber zunehmend an Bedeutung auf europäischer Ebene: Mit ihrem Weißbuch

„Zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen“ möchte die EU-Kommission die KI-Nutzung in Europa fördern und gleichzeitig regulieren.

Chemie und die KI: Warum es manchmal länger dauert

Auf diese Weise verleiht die KI dem Menschen neue Fähigkeiten und nutzt vorhandene Produktionsmittel intelligenter und effizienter. Eigentlich gute Gründe, schnell und vollständig auf das Thema KI zu setzen, sollte man meinen. Aber die Prozessindustrie ziert sich – und das nicht ganz ohne Grund: In Chemie und Pharma ist Verlässlichkeit, Sicherheit und Berechenbarkeit Trumpf.

Die hochkomplexen Produktionsanlagen sind derzeit meist Einzelstücke und – gerade in Europa – schon Jahre oder gar Jahrzehnte in Betrieb. KI-Projekte müssen also nicht nur jedes Mal bei Null starten, sondern auch eine riesige Menge schwer erschließbarer Daten verarbeiten. Das geht ins Geld, zumal eine entsprechende Sachkunde und Kompetenz erst im Entstehen begriffen ist.

„Wir kommen von der Armatur, sind aber auch Antriebshersteller – und so haben wir auch unsere Schnittstellen aufgebaut. Wir analysieren direkt vor Ort und können aus unserem Erfahrungsschatz dem Kunden nicht nur die Daten zur Verfügung stellen, sondern Klartext, etwa, wenn eine Armatur einen Wechsel der Manschette braucht", erklärt Andreas Kühn, Spezialist für Produktentwicklung und Anwendungstechnik bei Ebro. Das ist aber nicht alles: Mit künstlicher Inteligenz seien auch echte zustandsorientierte und vorausschauende Betrachtungen möglich - wie das geht, erfahren Sie in unserer Webkonferenz!

„Jeder Betreiber nutzt eine andere Cloudplattform – und natürlich fragt sich jeder, was passiert mit meinen Daten? Wem gehören die? Das sorgt bei der Industrie zum Teil auch zu Recht für eine gewisse Zurückhaltung," erklärt entsprechend Armaturenexperte Kühn seine Erfahrungen mit KI-Projekten in der PROCESS-Webkonferenz. Das erfordert von den Anbietern entsprechende Überzeugungsarbeit, für die man sich nicht zu schade sein sollte.

Kontrolle ist gut, Vertrauen ist besser? Wie der VCI für mehr Selbstbewusstsein, Mut und Technologievertrauen in Sachen KI eintritt, steht im entsprechenden Positionspapier "Chancen der Künstlichen Intelligenz in der Chemie-und Pharmaindustrie richtig nutzen"

Digitalisierung wird sich da durchsetzen, wo wir einen Vorteil nachweisen können, sind sich die Automatisierungsspezialisten sicher. Allerdings sollten sich Ausrüster und Anwender nicht zuviel Zeit lassen: Das Rennen ist bereits eröffnet und der Vorsprung der Tech-Giganten nicht unerheblich. Trotzdem sei es mit einem "chancenorientierten" Ansatz auch für kleinere und mittlere Unternehmen möglich, von KI zu profitieren und sich strategisch im globalen Wettbewerb zu positionieren, betont etwa der VCI. Eine "innovationshemmende" Regulierung müsse vermieden werden, da die EU sonst beim Thema KI von anderen Regionen wie den USA und China mittelfristig abgehängt würde, so Verbandssprecher.

Ganz wichtig dabei: Jeder fängt klein an. Davon ist zumindest Dr. Eckhard Roos überzeugt: „Man sollte nicht versuche, gleich ein Gesamtkonzept zu erarbeiten, sondern mit kleinen Schritten starten und den Nutzen nachweisen“, erklärt der KI-Experte im PROCESS-Webinar.

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