Die Software bedient sich dabei direkt aus den CAD-Daten, um so die notwendigen Bilder zu generieren. Die Umgebung wird dabei ebenso abgebildet und der Algorithmus in Bewegung trainiert. Durch die synthetischen Daten kann eine hohe Trainingsqualität erreicht werden. So kann das Erlernte in die Realität übertragen werden. Aufgrund dieses Ansatzes ist auch die Kamera nicht mehr an einen festen Punkt gebunden, sondern beweglich einsetzbar. Ein weiterer Vorteil ist im Vergleich zum bisherigen Vorgehen die Zeitersparnis. So mussten bisher per Hand hunderttausende von Bildern eines einzigen Objektes aus jeder möglichen Perspektive erstellt werden, bevor die KI dieses Objekt wirklich erkennen kann. Dieses Vorgehen dauert pro Objekt mehrere Tage, manchmal sogar Wochen. Das ist so nicht auf eine große Anzahl von Objekten anwendbar. „Wir können das mit unserem neuen KI-Modul nun in einem Bruchteil der Zeit“, sagt Dr. Georg Wünsch, CTO und Gründer von Machineering. „Da wir die Daten eines jeden Objekts einfach aus einem beliebigen CAD-System in unsere Trainingsumgebung übertragen und dieses in unter einer Stunde komplett erfassen, wird KI endlich alltagstauglich. In diesem kurzen Zeitraum erstellt iPhysics die benötigten hunderttausende von Bildern und die KI wird dieses Objekt ab sofort eindeutig erkennen.“ Das geplante KI Modul soll noch 2023 auf den Markt kommen und die Nutzung von künstlicher Intelligenz im Maschinenbau vorantreiben. Machineering nutzt dafür in der KI gängige Technologien: Das sogenannte Labeling erfolgt dabei nach User-Vorgaben automatisch. Der größte Vorteil dieses Vorgehens, die Daten direkt aus dem CAD-System zu ziehen, soll die Hemmschwelle KI für die Maschinen zu nutzen, drastisch senken.
Showcase auf der Automatica
Als Machineering im Juni in München auf der Automatica erstmals die neuesten Entwicklungen zum Thema KI vorstellte, war die Resonanz durchweg positiv. „Messebesucher, die sich schon lange mit diesem Thema befassen, konnten wir mit unserer neuen KI Trainingsmethode wirklich beeindrucken“, so Dr. Wünsch. „Bei manchen unserer Kunden löste dies direkt eine Flut von Ideen zur Anwendung im eigenen Unternehmen aus, so dass wir direkt mit ersten Firmen schon gemeinsame KI-Projekte umsetzen. Wir freuen uns sehr darauf, dieses Modul als Ad on unseren Anwendern zur Verfügung zu stellen.“
Anwendungsgebiete
Gerade im Maschinenbau gibt es verschiedenste Anwendungsfelder, in denen sich der Einsatz der künstlichen Intelligenz anbietet. Angefangen bei der Wareneingangskontrolle, die aufgrund KI weitgehend automatisch erfolgen kann. Objekte werden direkt bei Anlieferung erkannt, registriert und sortiert. Ähnliches gilt für die Qualitätskontrolle: Jedes Objekt kann so von der KI direkt auf Richtigkeit überprüft werden. Nur wenn das Objekt den Vorgaben zu 100 Prozent entspricht, wird es von der KI erkannt und bestätigt. Kleinste Abweichungen führen schon dazu, das es eine Fehlermeldung geben wird und so defekte Teile direkt aussortiert werden können. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Montagekontrolle. Die KI kann kontrollieren, ob alle Teile vorhanden sind, nichts vergessen wurde und ob alle Teile komplett und korrekt montiert wurden. Natürlich bietet sich die KI auch für den Bereich Service an. Durch die Echtzeitbeobachtung lassen sich kleinste Abweichungen direkt erkennen und defekte Teile können bereits ausgetauscht werden, bevor es wirklich zu einem Servicefall kommt.
Ausblick
Wohin soll die Reise gehen? Gerade im Bereich der Robotik sind noch viele Potenziale auszuschöpfen. So ist es durchaus vorstellbar, dass ein Roboter in naher Zukunft dank KI erkennen kann, welches Objekt gegriffen werden muss, wie und wo dieses Objekt genau liegt, wie der Greifarm zum Objekt geführt werden muss und schlussendlich an welcher Stelle dieses Objekt durch den Roboter verbaut werden soll. Der Griff in die Kiste wird damit Realität.
Diese Entwicklung wird den Automatisierungsgrad in der Industrie enorm steigern. Das gilt für alle Branchen und für viele Bereiche im Maschinenbau. Gerade in der Qualitätssicherung und Qualitätsprüfung wird es durch KI enorme Fortschritte geben. Ziel ist es, dass die Systeme eigene Strategien entwickeln können, um selbstständig Probleme zu lösen. Das kann für Roboterverhalten bei drohenden Kollisionen oder einfach auch nur für den Energieeinsatz gelten.