Maschinen lernen und passen sich an

Prof. Dr. Roman Dumitrescu, Geschäftsführer it’s OWL Clustermanagement GmbH und Direktor Fraunhofer IEM, erläutert: „Maschinelles Lernen spielt für alle Unternehmensbereiche eine wichtige Rolle. In unseren Projekten entwickeln wir neue Technologien, wie maschinelles Lernen z.B. für die Optimierung von Produktionsprozessen und Produkten genutzt werden kann und wie neue Geschäftsmodelle daraus entstehen. Dafür haben wir bei it’s OWL die besten Voraussetzungen: Unsere Weltmarktführer in der Automatisierung sind wichtige Treiber und Impulsgeber. Darüber hinaus verfügen wir über eine ausgewiesene Forschungskompetenz im Bereich künstliche Intelligenz.“

Maschinelles Lernen: Beckhoff, KEB, Lenze, Phoenix Contact, Wago und Weidmüller

Innovative Automatisierungs- und Antriebslösungen sind die Grundlage für die intelligente Produktion. Auf einer Sonderfläche des OWL-Gemeinschaftsstandes zeigen Beckhoff, KEB, Lenze, Phoenix Contact, Wago und Weidmüller neue Ansätze für maschinelles Lernen. Messebesucher erhalten so einen guten Überblick über die unterschiedlichen Lösungen und deren Mehrwerte.

Zur Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit der produzierenden Industrie sind Maschineneffizienz, -zuverlässigkeit und -verfügbarkeit wichtiger denn je. Es gilt, qualitativ hochwertige Produkte effizient und fehlerfrei herzustellen. PC-based Control von Beckhoff bietet ausreichend Rechenleistung und Performance Monitoring-, Analyse-, Regelungs- und Optimierungsverfahren in die Steuerung der Produktionssysteme zu integrieren. Produktionssysteme werden so in die Lage versetzt Verschleiß zu erkennen, Wartungen vorausschauend einzuleiten und Komponentenausfälle vorübergehend auszugleichen.

Flexible und wirtschaftliche Automatisierungslösungen erlauben eine maximale Nutzung von technologischen Entwicklungen in breiten Anwendungsfeldern. Auf dem OWL-Gemeinschaftsstand zeigt KEB Automation die praktische Kombination aus umfangreichen Hardwarelösungen und darauf abgestimmten Softwarefunktionen von der visuellen Darstellung bis zum Bewegungsprofil. Skalierbare Lösungen von der Steuerung über die Drives und Motoren bis hin zu Sicherheitskomponenten bilden den Schlüssel für dynamische Maschinenkonzepte.

In hochautomatisierten Produktionen oder Warenlagern nimmt die Verfügbarkeit der Maschinen und Förderanlagen einen immer größeren Stellenwert ein. Anhand beispielhafter Maschinenmodule zeigt Lenze, wie mittels einer intelligenten Vernetzung und cloudbasierter Dienste das erwartete Verhalten von Maschinen erlernt und abweichendes Verhalten erkannt wird. Am Demonstrator werden Verschleißfälle wie z.B. erhöhte Reibung und Prozessfehler wie beispielsweise abweichende Transportmassen provoziert und die Systemantwort visualisiert.

Phoenix Contact bietet standardisierte Security in Produkten, Industrielösungen und Dienstleistungen für den zukunftssicheren Betrieb von Maschinen, Anlagen und Infrastrukturen. Security ist im gesamten Lebenszyklus der Produkte und Lösungen des Unternehmens verankert und bietet somit eine 360°-Security. Der Anspruch von Phoenix Contact ist es, moderne Security handhabbar zu machen, beispielsweise durch eine einfache Konfiguration, integrierte Security-Funktionen, ausgereifte Komplettlösungen und unterstützende Beratungsleistungen. Die langjährige Verfügbarkeit notwendiger Updates ermöglicht außerdem eine lange Nutzungsdauer der Komponenten.

Um die Anmeldung von Benutzern an Maschinen und Anlagen innovativ zu vereinfachen, wurde in das Wago Touch Panel 600 eine Kamera integriert und eine Gesichtserkennung in einen Docker-Container eingebettet. Der Anwender kann sich über ein Web-Interface auf dem Panel mit seinem Gesicht anmelden und erhält entsprechend der hinterlegten Nutzungsrechte unterschiedliche Zugriffstiefen in das System. Auf diese innovative Weise können umständliche Anmeldevorgänge umgangen werden, wobei die Sicherheit gewährleistet bleibt. Um einen Eindruck von der Arbeitsweise des neuronalen Netzes zu bekommen, erhält jeder Besucher eine persönliche Grafik, wie er vom neuronalen Netz erkannt und abgespeichert wird.

Weidmüller präsentiert auf dem OWL-Gemeinschaftsstand eine Liveapplikation seiner Industrial-Analytics-Lösung. Diese ist Teil von Boge Analytics, einem Industrie-4.0-Paket zur intelligenten Datenauswertung und -nutzung. Mithilfe von Industrial Analytics können Vorhersagen über einen zukünftig anstehenden Wartungsbedarf während des laufenden Betriebs getroffen und Serviceeinsätze optimal geplant werden. Durch den Abgleich mit automatisch erlernten Modellen auf Basis von Echtzeitdaten werden Anomalien frühzeitig registriert und eingeordnet, bevor sie sich auf den Prozess auswirken – regelbasierte Systeme erkennen diese kleinen Abweichungen üblicherweise nicht.

Neues Projekt: Maschinelles Lernen in der Produktion

Seit Ende 2018 entwickeln die Unternehmen Benteler, KEB, Hanning Elektrowerke, Lenze, Miele, Weidmüller und fünf Forschungseinrichtungen in einem neuen it’s-OWL-Projekt Lösungen für maschinelles Lernen (ML) in der Produktion. Dazu sollen neueste ML-Methoden in Produkte und Produktionsketten integriert werden. Darüber hinaus geht es um die Schärfung des Bewusstseins der Unternehmen, ML für agile Geschäftsmodelle zu nutzen. Schwerpunktthemen sind hybride Lernverfahren, die Integration von Expertenwissen, die Interpretierbarkeit von Daten, das Lernen auf Datenströmen sowie Cognitive-Edge-Computing. Die ML-Methoden werden anwendungsübergreifend anhand von drei industriellen Anwendungsfällen betrachtet: Zustandsüberwachung, Prozessoptimierung und Verbesserung der Produktqualität. Ergebnisse und Verfahren werden auf einer ML-Plattform für andere Unternehmen verfügbar gemacht. Diese Plattform umfasst beispielsweise Referenzimplementierungen, Methoden zur Datenvorverarbeitung und Datenvisualisierung sowie Anwendungswissen über typische Abläufe beim Einsatz der ML-Methoden.