Künstliche Intelligenz in der Produktion

Am Freitag, den 11.12.2020, fand die Abschlussveranstaltung der dreiteiligen Webinarreihe »Future Work Talks« aus dem »Future Work Lab« statt. Das Future Work Lab ist ein Innovationslabor für Arbeit, Mensch und Technik am Fraunhofer IPA und Fraunhofer IAO und demonstriert Anwendungsfälle zur Produktionsarbeit der Zukunft. Expertinnen und Experten aus Industrie und Wissenschaft beantworten in Fachvorträgen und Fragerunden wie die Industriearbeit der Zukunft aussieht. Thematischer Schwerpunkt dieser Veranstaltung war »Künstliche Intelligenz in der Produktion«. Neben den Experten aus der Forschung durfte das Future Work Lab Daniel Kessler von Balluff sowie Christoph Acker und Tobias Strölin von Porsche begrüßen.

Zustandsüberwachung von Maschinen durch Sensorik und KI

Den Auftakt der Veranstaltung machte Herr Kessler, der als Entwicklungsingenieur für KI bei Balluff tätig ist. Herr Kessler befasst sich mit der Fragestellung, wie anwendungsorientierte Lösungen durch das Verschmelzen von KI und Sensorik geschaffen werden können. Im Mittelpunkt steht dabei das Generieren von Wissen basierend auf der sensorgestützten Erfassung von Prozessdaten. Herr Kessler veranschaulicht die Vorgehensweise bei der Umsetzung einer KI-Anwendung anhand von Praxisbeispielen, in welchen ein von Balluff entwickelter Sensor zur Erfassung und Überwachung des Betriebszustandes von Maschinen eingesetzt wird. In einem exemplarischen Use Case wird der Sensor an einer Kaffeemaschine angebracht und erfasst die im Prozess auftretenden Vibrationen. Dadurch wird eine KI-gestützte Klassifizierung ermöglicht, die aus den Prozessdaten ableitet, welcher Typ von Kaffee aufgebrüht wurde. Herr Kessler veranschaulicht zudem, wie der Trainingsprozess des dafür verwendeten, neuronalen Netzes abläuft. Der Anwendungsfall zeigt, wie eine intelligente Zustandsüberwachung von Maschinen mittels Sensorik und KI realisiert und damit Wartungsbedarfe und Stillstandzeiten verringert sowie die Prozessqualität und Gesamtanlageneffizienz gesteigert werden kann. 

Erklärbarkeit von KI

Im zweiten Vortrag referierte Florian Eiling, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart. In seiner Forschung beschäftigt sich Herr Eiling unter anderem mit der Erklärbarkeit von KI. Notwendig ist eine Erklärbarkeit, da die innere Logik der algorithmischen Entscheidungsfindung nach dem Trainingsprozess moderner KI-Verfahren nicht mehr nachvollziehbar und damit die Validität der Entscheidungsstruktur nicht mehr verifizierbar ist. In diesem Fall spricht man von einem sogenannten Blackbox-Algorithmus. Am Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence des IPA´s wurde eine Methode zur Erklärbarkeit tiefer neuronaler Netze entwickelt, welche auf eine globale Modellerklärbarkeit, also die Nachvollziehbarkeit des Modells als Ganzes, abzielt. Vereinfacht gesprochen veranlasst die Methode das neuronale Netz eine Entscheidungslogik zu lernen, die bei gleichbleibender Genauigkeit besser durch Approximation nachvollziehbar ist. Besonders bei kritischen Entscheidungsprozessen, etwa im Zusammenhang mit der Gesundheit eines Menschen ist die Erklärbarkeit nicht zuletzt aufgrund von gesetzlichen Anforderungen unverzichtbar. Für Interessierte stellen das IPA und IFF einen Demonstrator zur Verfügung der veranschaulicht, wie die Entscheidungsfindung innerhalb eines neuronalen Netzes zustande kommt.

KI in der Produktionsstätte von Morgen

Nachfolgend referierten Christoph Acker, Projektleiter Innovationsmanagement, und Tobias Strölin, Projektleiter Innovationsmanagement Produktion, von Porsche. Im Vortrag stellt Herr Strölin die „Porsche Produktion 4.0“ vor, mit der Porsche den Herausforderungen volatiler Märkte sowie gestiegenen Anforderungen bezüglich Individualisierung und Qualität mit dem Einsatz von neuen Technologien und Werkzeugen der Digitalisierung begegnet. Herr Strölin kommt in diesem Zusammenhang auf die Produktionsstätte des neuen Porsche Taycans zu sprechen, auf welche die drei Gestaltungsprinzipien des Smart Factory Ansatzes „Smart, Lean, Green“ angewendet wurden. Daraus abgeleitete Ziele sind unter anderem die Etablierung einer Datendurchgängigkeit zur Vernetzung der Produktionsstätte sowie das Schaffen eines wandlungsfähigen Produktionssystems. Dies wird etwa durch den Einsatz von fahrerlosen Transportsystemen erreicht. Die künstliche Intelligenz kommt bei Porsche unter anderem im Bereich der Qualitätssicherung mittels Bildverarbeitung und in der Erstellung von Prognosemodellen zur Vorhersage von Lieferengpässen in der Supply Chain zum Einsatz. In einem Pilotprojekt wird zudem die Verwendung von KI zur Auswahl einer optimierten Bauteilpaarung innerhalb des Antriebsstrangs erprobt. Nach Herr Strölin ist das Ziel der Weiterentwicklung der Produktionsstandorte, die Beherrschbarkeit der zunehmenden Komplexität und das Nutzen von Potenzialen im Wertschöpfungsprozess. 

KI-Potenziale in der Produktion strukturieren und kreativ heben

Im abschließenden Vortrag wurden mit dem KI-Roadmapping und dem KI-Produktionsassessment zwei Methoden der Fraunhofer Institute IPA und IAO vorgestellt. Bumin Hatiboglu, Projektleiter am Fraunhofer IPA, stellte das vierschrittige Vorgehen des KI-Roadmapping vor. Ausgangspunkt des Roadmappings ist die Analyse des Reifegrads der Produktion mittels externer Besichtigung und Prozessanalyse. Ist ein kennzahlorientiertes Zielbild ausgearbeitet, folgt das Identifizieren von unternehmensbezogenen Use Cases, eine Aufwands- und Potentialabschätzung dieser sowie eine finale Auswahl der Anwendungsfälle. Ergebnis des Roadmappings ist eine Prioritätsliste von Anwendungsfällen, die mittels KI- oder Industrie 4.0-Lösungen umgesetzt werden kann.

Sven Schuler, Projektleiter im Produktionsmanagement am Fraunhofer IAO, führt das KI-Produktionsassessment durch, welches Unternehmen einen Einstig in das Thema Künstliche Intelligenz in der Produktion ermöglicht. Ziel des Assessments ist das Erarbeiten von KI-Anwendungsfällen zu den jeweiligen betrieblichen Potentialfeldern. Dafür werden Anwendungsfälle gemeinsam mit Mitarbeitern aus unterschiedlichen Domänen des Unternehmens in einem integrativen Kreativworkshop konzipiert, bewertet und priorisiert. Das schlanke Vorgehen sowie der Einsatz von Design-Thinking-Elementen ermöglicht es den Unternehmen, konkrete und umsetzbare KI-Use Cases zu ermitteln, erste Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz zu sammeln und diese im Anschluss auf andere Themengebiete auszuweiten.

Fortsetzung der Vortragsreihe in 2021

Nach drei spannenden Veranstaltungen mit Fachvorträgen rund um das Thema »Industriearbeit der Zukunft« sowie einem stets anregenden Austausch zwischen den Teilnehmenden und Experten ist die erste Webinarreihe von »Future Work Talks« im Dezember zu Ende gegangen. Aufgrund des regen Interesses ist eine Fortsetzung der Vortragsreihe in diesem Jahr geplant. Informationen bezüglich den nächsten Veranstaltungen erhalten Sie in Kürze unter: www.futureworklab.de

Wir freuen uns Sie bei der Fortsetzung der Vortragsreihe im diesem Jahr wieder begrüßen zu dürfen!