BBG setzt auf Künstliche Intelligenz in der Produktionsautomatisierung
Im Rahmen eines Forschungsprojektes arbeiten wir daran mit, eine Produktionsautomatisierung zu entwickeln, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Das Vorhaben „EKI - Engineering für die KI-basierte Automation in Produktionsumgebungen“ wird vom „dtec.bw – Zentrum für Digitalisierung- und Technologieforschung der Bundeswehr“ gefördert. Weitere Partner neben BBG sind die Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg und die Weidmüller Interface GmbH & Co. KG in Detmold als Softwarespezialist.
Mit dem Projekt soll eine selbstlernende Anpassung von Fertigungsanlagen an sich ändernde Anforderungen und Umgebungsbedingungen ermöglicht werden, beispielsweise zur Herstellung neuer Varianten eines Produktes.
Die Ergebnisse werden bei BBG in Mindelheim überprüft
In unserer Fertigungshalle in Mindelheim wird zur Demonstration und Erprobung der Forschungsergebnisse eine Komplettanlage zum Veredeln von Glas mit Polyurethan (PUR) aufgebaut. Dazu gehören verschiedene Automatisierungsmodule zur Vorbereitung des Schäumprozesses, wie das Primern und Ablüften der Bauteile. Hinzu kommt die PUR-Schäumstation, bestehend aus Dosiermaschine, Formenträgersystem und Schäumwerkzeug mit automatisiertem Trennmitteleintrag. Die Zufuhr von Einlegeteilen und die Entnahme der fertigen Bauteile erfolgt ebenfalls automatisch. Am Ende der Prozesskette stehen weitere, mit KI-Algorithmen ausgestattete Automatisierungsmodule zur Nachbearbeitung und Qualitätskontrolle.
Beim Aufbau der intelligenten Anlage können wir auf unsere Erfahrungen aus anderen Projekten zurückgreifen. So haben wir beispielsweise schon 2020 intelligente Werkzeuge für den Einsatz in Industrie 4.0-Anwendungen und im Smart Factory Umfeld vorgestellt.
KI - wir machen die Probe aufs Exempel
Gemeinsam mit den anderen Projektpartnern haben wir fünf konkrete Anwendungsfälle definiert, bei der KI zum Einsatz kommen soll. Wichtig ist, dass die Forschungsergebnisse im industriellen Alltag umgesetzt werden. Dazu werden sie mit Hilfe unserer vollautomatischen Produktionsanlage dem Praxistest unterzogen.
Die fünf KI-Praxistests sind:
- Selbstlernende Prozesse für den Primerauftrag im Rahmen der Produktionsvorbereitung
- Das automatisierte Trimmen der Anguss- und der Trennfläche bei der Nacharbeit
- Die Umsetzung einer cloudbasierten Rezeptverwaltung
- Das selbstständige Erkennen des Bedarfs an vorbeugender Wartung
- Die Optimierung des Ressourcenverbrauchs über ein Energiemanagementsystem
Die verschiedenen Aufgaben werden in einzelnen Dissertationen an der HSU wissenschaftlich begleitet. Das Projekt soll zunächst bis zum 31. August 2024 laufen.
Industrielle Hersteller stehen unter Druck – bringt die KI-Lösungen?
Hintergrund für das Forschungsprojekt ist der steigende Druck auf produzierende Unternehmen. Hierzu trägt die Nachfrage nach neuen, variantenreichen Produkten genauso bei wie Forderungen nach mehr Produktivität, Ressourcenschonung oder Kostensenkungen.
Bisher wurden vor allem einzelne Aspekte wie Anlagenmodularisierung, intuitiv bedienbare Software, die Verbesserung von mechatronischen Komponenten und die Parameteroptimierung untersucht. Was derzeit noch fehlt, ist ein Rahmen, der die verschiedenen Ansätze zusammenbringt.
Gemeinsam mit den Projektpartnern arbeiten wir daran, die einzelnen Bausteine zu Gesamtlösungen zusammen zu fügen, die in möglichst vielen industriellen Einsatzfeldern genutzt werden können. Deshalb wird über das Erstellen der KI/ML-Algorithmen auch deren Einsatzfähigkeit in möglichst zahlreichen Maschinenumgebungen erprobt. So wird in dem Projekt ein neuer Engineering-Ansatz mit offenen Schnittstellen entwickelt, welcher die Integration von ML- und KI-Software-Komponenten in unterschiedliche Fertigungsprozesse ermöglicht. Eine Kernidee sind Assistenzfunktionen, um Anlagenhersteller bei der schnellen Auswahl, Anpassung und Integration KI-basierter Automationssysteme zu unterstützen.